二值化matlab中的程序q=sum(sum(fg))/255*width*height;这句是二值化吗,怎 么理解啊?

二值化  时间:2021-08-09  阅读:()

如何用C语言实现对图像的二值化?(注意是C语言不是VC)

我以前搞过图像处理,其实,在数字图像处理中,二值化是最简单的。

所谓的二值化一般就是指 将真彩色或者灰度图转化为黑白两色,一般说来是处理灰度图。

兄弟,我觉得你完全可以自己编写程序进行二值化,因为真的不难,我记得我那时主要处理灰度图,灰度图像素是从0~255的,假设120是分解,你可以将灰度值小于120的像素的灰度值置为0,将灰度值大于120的像素的灰度值置为1,这样整个图像就成了黑白两色了。

二值化的难点不是编程,而是找阈值,120就是阈值 另外,“用C语言实现对图像的二值化”是我觉得有些奇怪,C语言只是语法,它不是编程工具,你必须用vc或者bcb等工具编程才行

自动确定图像二值化最佳阈值的方法

  阈值将原图象分成前景,背景两个图象。

  前景:用n1, csum, m1来表示在当前阈值下的前景的点数,质量矩,平均灰度   后景:用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景的点数,质量矩,平均灰度   当取最佳阈值时,背景应该与前景差别最大,关键在于如何选择衡量差别的标准   而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差(英文简称otsu,这也就是这个算法名字的来源)   在本程序中类间方差用sb表示,最大类间方差用fmax   关于最大类间方差法(otsu)的性能:   类间方差法对噪音和目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。

  当目标与背景的大小比例悬殊时,类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰,此时效果不好,但是类间方差法是用时最少的。

  最大最大类间方差法(otsu)的公式推导:   记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为w0, 平均灰度为u0;背景点数占图像比例为w1,平均灰度为u1。

  则图像的总平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。

  前景和背景图象的方差:g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),此公式为方差公式,可参照概率论课本   上面的g的公式也就是下面程序中的sb的表达式   当方差g最大时,可以认为此时前景和背景差异最大,也就是此时的灰度是最佳阈值   unsafe public int GetThreshValue(Bitmap image)   {   BitmapData bd = image.LockBits(new Rectangle(0, 0, image.Width, image.Height), ImageLockMode.WriteOnly, image.PixelFormat);   byte* pt = (byte*)bd.Scan0;   int[] pixelNum = new int[256]; //图象直方图,共256个点   byte color;   byte* pline;   int n, n1, n2;   int total; //total为总和,累计值   double m1, m2, sum, csum, fmax, sb; //sb为类间方差,fmax存储最大方差值   int k, t, q;   int threshValue = 1; // 阈值   int step = 1;   switch (image.PixelFormat)   {   case PixelFormat.Format24bppRgb:   step = 3;   break;   case PixelFormat.Format32bppArgb:   step = 4;   break;   case PixelFormat.Format8bppIndexed:   step = 1;   break;   }   //生成直方图   for (int i = 0; i < image.Height; i++)   {   pline = pt + i * bd.Stride;   for (int j = 0; j < image.Width; j++)   {   color = *(pline + j * step); //返回各个点的颜色,以RGB表示   pixelNum[color]++; //相应的直方图加1   }   }   //直方图平滑化   for (k = 0; k <= 255; k++)   {   total = 0;   for (t = -2; t <= 2; t++) //与附近2个灰度做平滑化,t值应取较小的值   {   q = k + t;   if (q < 0) //越界处理   q = 0;   if (q > 255)   q = 255;   total = total + pixelNum[q]; //total为总和,累计值   }   pixelNum[k] = (int)((float)total / 5.0 + 0.5); //平滑化,左边2个+中间1个+右边2个灰度,共5个,所以总和除以5,后面加0.5是用修正值   }   //求阈值   sum = csum = 0.0;   n = 0;   //计算总的图象的点数和质量矩,为后面的计算做准备   for (k = 0; k <= 255; k++)   {   sum += (double)k * (double)pixelNum[k]; //x*f(x)质量矩,也就是每个灰度的值乘以其点数(归一化后为概率),sum为其总和   n += pixelNum[k]; //n为图象总的点数,归一化后就是累积概率   }   fmax = -1.0; //类间方差sb不可能为负,所以fmax初始值为-1不影响计算的进行   n1 = 0;   for (k = 0; k < 255; k++) //对每个灰度(从0到255)计算一次分割后的类间方差sb   {   n1 += pixelNum[k]; //n1为在当前阈值遍前景图象的点数   if (n1 == 0) { continue; } //没有分出前景后景   n2 = n - n1; //n2为背景图象的点数   if (n2 == 0) { break; } //n2为0表示全部都是后景图象,与n1=0情况类似,之后的遍历不可能使前景点数增加,所以此时可以退出循环   csum += (double)k * pixelNum[k]; //前景的“灰度的值*其点数”的总和   m1 = csum / n1; //m1为前景的平均灰度   m2 = (sum - csum) / n2; //m2为背景的平均灰度   sb = (double)n1 * (double)n2 * (m1 - m2) * (m1 - m2); //sb为类间方差   if (sb > fmax) //如果算出的类间方差大于前一次算出的类间方差   {   fmax = sb; //fmax始终为最大类间方差(otsu)   threshValue = k; //取最大类间方差时对应的灰度的k就是最佳阈值   }   }   image.UnlockBits(bd);   image.Dispose();   return threshValue;   }

matlab中的程序q=sum(sum(fg))/255*width*height;这句是二值化吗,怎 么理解啊?

和二值化无关。

这个写法可能是有问题的。

这两天刚好回答了和你问的这个有关的问题,详细的说明请参考: /z/q739178138.htm?oldq=1 /question/556465192?&oldq=1

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