平均灰度
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RMSHE算法（recursive mean-separate histogram equalization）
RMSHE算法（recursive mean-separate histogram equalization）。基本原理是将图像根据平均灰度进行分割，各部分分别进行直方图均衡。文件中包含RMSHE的matlab源代码，论文，以及输入图像 -
迭代最佳阈值分割
迭代最佳阈值分割——初始阈值选取为图像的平均灰度T0，然后用T0将图像的象素点分作两部分，计算两部分各自的平均灰度，小于T0的部分为TA，大于T0的部分为TB计算，将T1 作为新的全局阈值代替T0，重复以上过程，如此迭代，直至TK 收敛，即TK＋1 ＝TK
