图像处理最大熵阈值分割法

图像处理最大熵阈值分割法

%一维最大熵法阈值分割 

I = imread（‘block.jpg‘）;  
E = rgb2gray（I）;  
vHist=imhist（E）;                                      %得到灰度直方图
[mn]=size（E）;  
p=vHist（find（vHist>0））/（m*n）;                %求每一不为零的灰度值的概率  

Pt=cumsum（p）;                                      %计算出选择不同t值时，A区域的概率  

Ht=-cumsum（p.*log（p））;                        %计算出选择不同t值时，A区域的熵  

HL=-sum（p.*log（p））;                              %计算出全图的熵  

Yt=log（Pt.*（1-Pt）+eps）+Ht./（Pt+eps）+（HL-Ht）./（1-Pt+eps）;                            %计算出选择不同t值时，判别函数的值  

[ath]=max（Yt）;                                       % th即为最佳阈值  
segImg=（E>th）;  

subplot（121）;
imshow（I） ;
xlabel（‘原图‘）;
subplot（122）;
imshow（segImg） ;
xlabel（‘最大熵分割法‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         807  2016-12-19 21:23  maximum_entropy.m