大津阈值分割法.docx
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clccleary=imread('mat4.ico');a=rgb2gray(y);L=256;Ps=zeros(L,1);nk=zeros(L,1);[row,col]=size(y);n=row*col;fori=1:rowforj=1:colnum=double(y(i,j))+1;nk(num)=nk(num)+1;endendfori=1:LPs(i)=nk(i)/n;end%figure(4),imhist(hist);%p=imhist(hist);figureimshow(a)count
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直方图阈值分割法.ppt
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二维最大熵阈值分割算法[引用]杜峰,施文康,邓勇等:《一种快速红外图像分割方法》1.二维最大熵阈值分割熵是平均信息量的表征。二维最大熵法是基于图像二维直方图。图像二维直方图定义如下:其中表示图像大小,表示图像灰度值为i,邻域灰度平均值为j的像素个数。通常二维直方图的平面示意图可以用下图1表示:图1二维直方图平面示意图灰阶L均值L0ts1234其中区域1和2表示背景和目标像素,区域3和4通常表示边界和噪声信息。阈值向量(t,s),t表示灰度值,s表示像素邻域均值(通常是8邻域)。对于L个灰度级的图像,设在阈
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Otsu阈值分割法特点及其应用分析概述Otsu阈值分割法是一种基于图像灰度值直方图的自适应阈值分割方法。与传统的手动设置阈值方式不同,Otsu算法可以自动地寻找最佳的图像分割阈值,使得图像的前景和背景之间的类间方差最大化,从而达到最佳的分割效果。本文将分别介绍Otsu阈值分割法的基本原理、特点和应用,并给出一些具体案例。一、Otsu阈值分割法基本原理Otsu算法的核心概念是“类间方差最大化”,这意味着在图像分割过程中,Otsu算法通过计算最优的阈值从而实现将图像分为背景和前景两类。Otsu算法的优点是自适