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    發(fā)布日期: 2021-03-27
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資源簡介


圖像分割中基于一維和二維最大熵分割方法,自己編的matlab程序,不是調用工具箱的。

資源截圖

代碼片段和文件信息

%一維最大熵圖像分割
%
%
clear?all;
%圖像初始化
lenaRgb?=?imread(‘lena.jpg‘);
image?=?rgb2gray(lenaRgb);

%計算各個灰度級的概率存放在p矩陣中
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

%計算累積概率pt
pt?=?zeros(2561);
for?i?=?1:256
????pt(i)?=?sum(p(1:i));
end

H?=?zeros(2561);
%求各個灰度值的O區(qū)和B區(qū)的熵之和
for?i?=?1:256
????if?pt(i)~=0?&&?pt(i)~=1?
????????%計算O區(qū)的熵
????????ho?=?0;
????????for?o=1:i
????????????if?p(o)~=0?
????????????temp?=?p(o)/pt(i);
????????????ho?=?ho?-temp*log2(temp);
????????????end
????????end
????
????????%計算B區(qū)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);%閾值大于t的索引
binaryImage(ind)

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件??????18727??2015-12-08?11:55??基于一維和二維最大熵分割\lena.jpg

?????文件???????1239??2015-12-08?20:19??基于一維和二維最大熵分割\oneEntropy.m

?????文件???????2554??2015-12-08?20:12??基于一維和二維最大熵分割\twoEntropy.m

?????目錄??????????0??2015-12-08?20:20??基于一維和二維最大熵分割

-----------?---------??----------?-----??----

????????????????22520????????????????????4


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