返回信息流上代码。。
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%% 该 maximum_mean_2d.m 实现了对灰度图像应用二维最大熵算法实现分割.
function [a] = maxmean(path)
f=imread(path);
%f=imread('lena.gif');
%转灰度
if isrgb(f)==1
a=rgb2gray(f);
else
a=f;
end
count=imhist(a);
[m,n]=size(a);
N=m*n;
L=256;
count=count/N;%每一个像素的分布概率
for i=1:L
if count(i)~=0
st=i-1;
break;
end
end
st;
for i=L:-1:1
if count(i)~=0
nd=i-1;
break;
end
end
nd;
f=count(st+1:nd+1); %f=每个灰度的概率
size(f)
E=[];
for Th=st:nd-1 %设定初始分割阈值为Th,迭代
av1=0;
av2=0;
Pth=sum(count(1:Th+1));
%第一类平均相对熵
for i=0:Th
av1=av1-count(i+1)/Pth*log(count(i+1)/Pth+0.00001);
end
%第二类平均相对熵
for i=Th+1:L-1
av2=av2-count(i+1)/(1-Pth)*log(count(i+1)/(1-Pth)+0.00001);
end
E(Th-st+1)=av1+av2;%总信息熵
end
position=find(E==(max(E)));
th=st+position-1;%th即为使得总信息熵最大的阈值
% 以th二值化图像
for i=1:m
for j=1:n
if a(i,j)>th
a(i,j)=255;
else
a(i,j)=0;
end
end
end
figure
imshow(a);
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / matlab / #9064同步于 2012/5/22
Matlab机器人发帖
请问下面图像分割程序使用的是二维最大熵法？
rogerhan
2012/5/22镜像同步0 回复
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