package?lqk;

class?Binary?{//不僅要將字符的輪廓弄出來，還要排除無關值
	private?int?widthheight;
	private?int[][]?gray;
	public?Binary（）{}
	public?Binary（int[][]?grayint?widthint?height）{
		this.gray=gray;
		this.width=width;
		this.height=height;
	}
	/*全局迭代法的迭代步驟如下：
	1.為T選一個初始閾值（建議初始估計值為圖像中最大亮度值和最小亮度值的中間值）。
	2.使用T分割圖像，這會產生兩組像素：亮度值?T的所有像素組成的?，亮度值?T的像素組成?。
	3.計算?和?范圍內的像素的平均亮度值?和?。
	4.計算一個新閾值：?
	5.重復步驟2到步驟4，直到連續迭代中的T的差比預先指定的參數?小為止。
	?*?*/
	public?int?qjdd（int?cha）{//全局迭代法
		int?[]sum=new?int[256];
		int?th=128th1=120;
		int?sa=0sb=0ga=0gb=0thathb;
		//獲取灰度直方圖
		for（int?i=0;i			for（int?j=0;j				int?temp=gray[i][j];
				sum[temp]++;//temp是灰度，sum[temp]表示該灰度的像素有多少個
			}
		while（th1-th>cha||th-th1>cha）{
			for（int?i=0;i				sa=sa+sum[i]*i;
				ga=ga+sum[i];
			}
			tha=sa/ga;
			for（int?i=th;i<256;i++）{
				sb=sb+sum[i]*i;
				gb=gb+sum[i];
			}
			thb=sb/gb;
			th=th1;
			th1=（tha+thb）/2;
		}
		return?th1;
	}
	public?int[][]?binary（）{
		int?th=qjdd（Options.WAVERANGE）;
		//int?th=128;//如果使用128，有的地方因為曝光度不同，還是會有大片的雜質
		//System.out.println（“閾值:“+th）;
		for（int?i=0;i			for（int?j=0;j				if（gray[i][j]>th）{
					gray[i][j]=1;//白字
				}
				else{
					gray[i][j]=0;//黑底
				}
			}
		return?gray;
	}
}

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2013-04-09?14:12??基于圖像處理的汽車車牌識別研究與實現_程序\LPR\src\lqk\
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?????文件????????4474??2012-05-15?13:21??基于圖像處理的汽車車牌識別研究與實現_程序\LPR\src\lqk\CharacterDivide.java
............此處省略79個文件信息