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文档简介

1、二维最大熵阈值分割二维最大熵阈值分割算法若一幅图像的灰度级数为L,总的象素点数为N (mXn)，设f为图像中 点灰度为i及其区域灰度均值为j的象素点数，p为点灰度一区域灰度均值对 (i, j)发生的概率，即：p =f /N,其中NmXn)为图像的总象素数， 则p ，i，j = 1，2,，L是该图像关于点灰度一区域灰度均值的二维直方占h眦图】二维直方囤舟平西图图1为二维直方图的xoy平面图。沿对角线分布的A区和B区分别代表目标 和背景，远离对角线的C区和D区代表边界和噪声，所以应该在A区和B区上利 用点灰度一区域灰度均值二维最大嫡法确定最佳阈值，可使真正代表目标和背景 的信息量最大。于是，定义离

2、散二维嫡为：则娜的列别函数定里为：Em)喊性Q 已+ %耻+ TOC o 1-5 h z Qh 一 )/】-3逃取的最佳困值向景r )两足匚4*(5* f * ) s? max (j.O J(3J其中己 玖=p-i j-s打a = -立弟户曲也Hr, 22、，盘K MII JI -JI3二维最大熵阈值分割递推算法在上述二维阈值化方法中，对于每个(s，t)对，都要从头开始计算PA (s，t)和Ha (s，t)，运算过程是一个4重循环，计算复杂性为。仍，计算比较耗 时。实际应用中，为了提高运算速度，减少重复计算，必须对二维最大嫡进行进 一步优化。对于一个固定的但同样s也要从1取到L,这样其中:r.u-PD和保 + I)的初值分期为p牯+1)和/二+-上仇+ 1,止。这样通过优化，该递推算法可将计算的复杂性减至O (L2)，大大减少了计 算的复杂性，提高了计算速度。具体算法实现如下：计算原始图像中各个象素点的灰度值以及各个象素点的4邻域平均灰 度值，并计算统计灰度信息P ij;相关计算根琳公式计算fprCf = 3 m 顷尸=(J( H.I i)ffor口 = 1 Lf山权捐式)汁鼻亿” +U十 件0 +门P 2L用髭式仃)计算Hst + I).H心 + 口 = ML订-血曲心(& + lr + HWM+ lD + t)Ji剑疽=户心少瞄式E2)计算中口=rioub

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