资源简介
图像分割中基于一维和二维最大熵分割方法,自己编的matlab程序,不是调用工具箱的。
代码片段和文件信息
%一维最大熵图像分割
%
%
clear all;
%图像初始化
lenaRgb = imread(‘lena.jpg‘);
image = rgb2gray(lenaRgb);
%计算各个灰度级的概率存放在p矩阵中
p = zeros(2561);%初始化p
for i = 1:size(image1)
for j = 1:size(image2)
p(image(ij)) = p(image(ij)) + 1;
end
end
p = p/(size(image1)*size(image2));%算概率
%计算累积概率pt
pt = zeros(2561);
for i = 1:256
pt(i) = sum(p(1:i));
end
H = zeros(2561);
%求各个灰度值的O区和B区的熵之和
for i = 1:256
if pt(i)~=0 && pt(i)~=1
%计算O区的熵
ho = 0;
for o=1:i
if p(o)~=0
temp = p(o)/pt(i);
ho = ho -temp*log2(temp);
end
end
%计算B区的熵
hb = 0;
for b=i+1:256
if p(b)~=0
temp = p(b)/(1-pt(i));
hb = hb - temp*log2(temp);
end
end
H(i) = hb + ho;
end
end
[MAXt] = max(H);%t是熵最大的位置,也就是上最大的灰度值
binaryImage = zeros(size(image));
ind = find(image>t);%阈值大于t的索引
binaryImage(ind)
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 18727 2015-12-08 11:55 基于一维和二维最大熵分割\lena.jpg
文件 1239 2015-12-08 20:19 基于一维和二维最大熵分割\oneEntropy.m
文件 2554 2015-12-08 20:12 基于一维和二维最大熵分割\twoEntropy.m
目录 0 2015-12-08 20:20 基于一维和二维最大熵分割
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