MCodes

Lung Cancer Detection Using Image Processing Techniques

function imagBW = kittlerMet（imag）
% KITTLERMET binarizes a gray scale image ‘imag‘ into a binary image
% Input:
%   imag: the gray scale image with black foreground（0） and white
%   background（255）.
% Output:
%   imagBW: the binary image of the gray scale image ‘imag‘ with kittler‘s
%   minimum error thresholding algorithm.

% Reference:
%   J. Kittler and J. Illingworth. Minimum Error Thresholding. Pattern
%   Recognition. 1986. 19（1）:41-47

MAXD = 100000;
imag = imag（::1）;
[counts x] = imhist（imag）;  % counts are the histogram. x is the intensity level.
GradeI = length（x）;   % the resolusion of the intensity. i.e. 256 for uint8.
J_t = zeros（GradeI 1）;  % criterion function
prob = counts ./ sum（counts）;  % Probability distribution
meanT = x‘ * prob;  % Total mean level of the picture
% Initialization
w0 = prob（1）;   % Probability of the first class
miuK = 0;   % First-order cumulative moments of the histogram up to the kth level.
J_t（1） = MAXD; 
n = GradeI-1;
for i = 1 : n
    w0 = w0 + prob（i+1）;
    miuK = miuK + i * prob（i+1）;  % first-order cumulative moment
    if （w0 == 0） || （w0 == 1）
        J_t（i+1） = MAXD;    % T = i
    else
        miu1 = miuK / w0;
        miu2 = （meanT-miuK） / （1-w0）;
        var1 = （（（0 : i）‘-miu1）.^2）‘ * prob（1 : i+1）;
        var1 = var1 / w0;  % variance
        var2 = （（（i+1 : n）‘-miu2）.^2）‘ * prob（i+2 : n+1）;
        var2 = var2 / （1-w0）;
        if var1 > 0 && var2 > 0   % in case of var1=0 or var2 =0
            J_t（i+1） = 1+w0 * log（var1）+（1-w0） * log（var2）-2*w0*log（w0）-2*（1-w0）*log（1-w0）;
        else
            J_t（i+1） = MAXD;
        end
    end
end
minJ = min（J_t）;
index = find（J_t == minJ）;
th = mean（index）;
th = （th-1）/n
imagBW = im2bw（imag th）;

% figure imshow（imagBW） title（‘kittler binary‘）;

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

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............此处省略20个文件信息