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Visual C++ 实现数字化图像的分割

日期：2007年12月28日作者：查看:[大字体中字体小字体]

图六　二维直方图的IOJ平面图

　　确定二维最大熵的算法和确定一维最大熵算法类似，设分割图像的阈值为（s,t），则A区、B区概率分别为：

Visual C++ 实现数字化图像的分割（图四十）

　　则A区、B区的二维熵分别为：

Visual C++ 实现数字化图像的分割（图四十）

　　对于确定图像的二维直方图，对不同的( Visual C++ 实现数字化图像的分割（图四十二）

)分别计算w=H(A)+H(B)，选取使w达到最大的( Visual C++ 实现数字化图像的分割（图四十三）

)作为最佳分割图像的阈值。该算法实现的函数和上述一维最大熵算法大同小异，只是在二值化时对图像上的像素点不仅要考虑灰度值，同时还要考虑该点邻域的灰度均值。

Visual C++ 实现数字化图像的分割（图四十四）

（a）标准lena图像
Visual C++ 实现数字化图像的分割（图四十五）

(b)一维最大熵　

(c) 二维最大熵
　　　　　　　　　　　图七二值图像
　
　　上图中a、b、c分别显示了标准lena图像、采用一维最大熵法、二维最大熵法得到的分割效果。可以看出，二维最大熵法可以很好的分割包含目标和背景两类区域的图像，效果最好。

　　由于篇幅有限，本文只能是蜻蜓点水一般对比较特殊的分割算法介绍了一下，其实无论二值化还是边缘提取的处理，对应的算法都很多，都各有特色，读者可以针对不同的图像，结合前人提出的各种算法，找到实际应用中最佳的处理效果。

（出处：清风网络学院）

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