内容概要：本文介绍了基于灰狼优化算法（GWO）优化的二维最大熵（2DKapur）图像阈值分割技术。该方法通过模拟灰狼的狩猎行为，在搜索空间中快速找到使二维熵最大的阈值对，从而提高图像分割的准确性和效率。文中以经典的lena图像为例，展示了如何在MATLAB中实现这一过程，包括图像读取、均值滤波、定义二维阈值空间、计算熵以及最终的阈值分割步骤。 适合人群：从事图像处理研究的技术人员、研究生及以上学历的学生，尤其是对优化算法和图像分割感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高精度图像分割的应用场景，如医学影像分析、遥感图像处理等领域。目标是通过结合GWO算法和二维最大熵方法，提升图像分割的效果和效率。 其他说明：未来可以进一步探索将其他优化算法应用于阈值分割中，以实现更加高效的图像处理。此外，文中提供的MATLAB代码示例为读者提供了实际操作的基础。

二维最大熵与交叉熵结合源代码实例程序

图像分割的二维最大熵遗传算法.pdf

本方法是二维最大商法图像分割 是递推法值得学习的好用的程序 本方法是二维最大商法图像分割 是递推法值得学习的好用的程序

这是一篇小论文，里面详细介绍了二维最大熵阈值算法的步骤，并对其进行了改进，提高了计算速度。

用MATLAB实现穷举法的二维最大熵图像分割

用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割，之后再用灰度值进行图像增强。

二维最大熵的灰度图象分割 我是别的地方下载的，希望对大家有用。

二维最大熵原理的图像阈值分割算法,一种利用二维最佳直方图熵法（KSW熵法）及改进遗传算法实现灰度图像阈值分割

用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割，之后再用灰度值进行图像增强。