用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割

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。

%二维最大熵法和交叉熵法结合
close all;
clear all; 
clc; 
%读入红外灰度图像
I=imread（‘13.bmp‘）;  
%  I=imread（‘D:\hdtx\000000014.bmp‘）; 
% I=imread（‘D:\hdtx\2.bmp‘）;
% I=imread（‘D:\hdtx\1.bmp‘）;
%显示红外图像
subplot（221）; 
imshow（I）; 
% a=histeq（a）; 
% a=medfilt2（a）;
a0=double（I）;
%求解图像的长度
[mn]=size（I）; 
L=256;
h=1; 
HA=zeros（256256）;
H=zeros（LL）;
a1=zeros（mn）; 
PA（256256）=0;
Hll=0;
hmax=0;
vll=0;
mll=0;
H0=zeros（256256）;
H1=zeros（256256）;
% 计算平均领域灰度的一维灰度直方图 
for i=1:m 
    for j=1:n 
        for k=-h:h 
            for w=-h:h; 
                p=i+k; 
                q=j+w; 
                if （p<=0）|（ p>m） 
                    p=i; 
                end 
                if （q<=0）|（q>n） 
                    q=j; 
                end 
                 a1（ij）=a0（pq）+a1（ij）; 
             end 
        end 
        a2（ij）=uint8（1/9*a1（ij））; 
    end 
end 
fxy=zeros（256256）; 
% 计算二维直方图 
for i=1:m 
    for j=1:n 
        c1=a0（ij）; 
        d=double（a2（ij））; 
        fxy（c1+1d+1）=fxy（c1+1d+1）+1; 
     end 
end 
  
Pxy=fxy/m/n;    
%利用递推算法求解最大熵
%-----求解图片的最大熵----%
for i=1:256
    for j=1:256
      if（Pxy（ij）==0）
          Hll=Hll;
          vll=vll;
      else
          Hll=Hll-Pxy（ij）*log（Pxy（ij））;
          vll=vll+i*j*Pxy（ij）;
      end 
       mll=mll+Pxy（ij）*log（i*j）;
    end 
end 
%---------------------------%
%----递推求解
PA（11）=Pxy（11）;
if （PA（11）==0）
    HA（11）=0; 
     v1（11）=0;
     m1（11）=0;
else 
    HA（11）=-PA（11）*log（PA（11））; 
end 
for s=2:L
    PA（s1）=PA（s-11）+Pxy（s1）;
    v1（s1）=0;
    m1（s1）=0;
    for t=2:L
         v1（1t）=0;
          m1（1t）=0;
          PA（1t）=PA（1t-1）+Pxy（1t）;
          PA（st）=PA（st-1）+PA（s-1t）-PA（s-1t-1）+Pxy（st）;
          m1（st）=m1（st-1）+m1（s-1t）-m1（s-1t-1）+Pxy（st）*log（t*s）;
    end 
end 
for s=2:L
    if（Pxy（s1）==0）
        HA（s1）=HA（s-11）;
    else 
    HA（s1）=HA（s-11）-Pxy（s1）*log（Pxy（s1））;
    end 
end 
    for t=2:L
         if（Pxy（1t）==0）
         HA（1t）=HA（1t-1）;
         else 
         HA（1t）=HA（1t-1）-Pxy（1t）*log（Pxy（1t））;
         end 
    end 
    for s=2:L
       for t=2:L
         if（Pxy（st）==0）
         HA（st）=HA（st-1）+HA（s-1t）-HA（s-1t-1）;
         v1（st）=v1（st-1）+v1（s-1t）-v1（s-1t-1）;
         else 
         HA（st）=HA（st-1）+HA（s-1t）-HA（s-1t-1）-Pxy（st）*log（Pxy（st））;
         v1（st）=v1（st-1）+v1（s-1t）-v1（s-1t-1）+t*s*Pxy（st）;
         end 
    end 
end 
Px=1-PA;
for s=1:256
    for t=1:256
        if（PA（st）>=0.00001&Px（st）>=0.00001）
            H（st）=log（PA（st））+log（Px（st））+HA（st）/PA（st）+（Hll-HA（st））/Px（st）;
            I7（st）=（v1（st）/PA（st））*m1（st）+（（vll-v1（st））/Px（st））*（mll-m1（st））;
        else 
            H（st）=0;
        end 
    end
end
Hmax=max（max（H（:）））;
I7max=max（max（I7（:）））;
r1=（Hmax^2-I7max）/（I7max^2-I7max+Hmax-Hmax^2）;
r2=1-r1;
for i=1:256
    for j=1:256
        HH（ij）=r1*H（ij）+r2*

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      77878  2012-04-10 08:55  二维最大熵与交叉熵结合\1.bmp

     文件      77878  2012-04-16 22:13  二维最大熵与交叉熵结合\11.bmp

     文件      77878  2012-04-16 22:13  二维最大熵与交叉熵结合\12.bmp

     文件      77878  2012-04-16 22:13  二维最大熵与交叉熵结合\13.bmp

     文件       4296  2012-05-10 19:32  二维最大熵与交叉熵结合\shou1.m

     文件       4202  2012-05-10 19:31  二维最大熵与交叉熵结合\shou2.m

     文件       4084  2012-05-10 19:33  二维最大熵与交叉熵结合\shou3.m

     文件       4089  2012-05-10 19:17  二维最大熵与交叉熵结合\shou4.m

     目录          0  2012-11-15 20:08  二维最大熵与交叉熵结合

----------- ---------  ---------- -----  ----

               328183                    9