Otsu算法

发布时间:2017-2-27 14:38:16 编辑:www.fx114.net 分享查询网我要评论
本篇文章主要介绍了"Otsu算法",主要涉及到Otsu算法方面的内容,对于Otsu算法感兴趣的同学可以参考一下。

Otsu算法步骤如下: 设图象包含L个灰度级(0,1…,L-1),灰度值为i的的象素点数为Ni ,图象总的象素点数为N=N0+N1+...+N(L-1)。灰度值为i的点的概率为: P(i) = N(i)/N. 门限t将整幅图象分为暗区c1和亮区c2两类,则类间方差σ是t的函数: σ=a1*a2(u1-u2)^2 (2) 式中,aj 为类cj的面积与图象总面积之比,a1 = sum(P(i)) i->t, a2 = 1-a1; uj为类cj的均值,u1 = sum(i*P(i))/a1 0->t, u2 = sum(i*P(i))/a2, t+1->L-1 该法选择最佳门限t^ 使类间方差最大,即: 令Δu=u1-u2,σb = max{a1(t)*a2(t)Δu^2} 代码实现: int otsu (IplImage *image, int rows, int cols, int x0, int y0, int dx, int dy, int vvv) { unsigned char *np; // 图像指针 int thresholdValue=1; // 阈值 int ihist[256]; // 图像直方图,256个点 int i, j, k; // various counters int n, n1, n2, gmin, gmax; double m1, m2, sum, csum, fmax, sb; // 对直方图置零 memset(ihist, 0, sizeof(ihist)); gmin=255; gmax=0; // 生成直方图 /**//*for (i = y0 + 1; i < y0 + dy - 1; i++) { //得到每行的极大值和极小值 np = &image[i*cols+x0+1]; for (j = x0 + 1; j < x0 + dx - 1; j++) { ihist[*np]++; if(*np > gmax) gmax=*np;       //得到极大值 if(*np < gmin) gmin=*np;        //得到极小值 np++; /* next pixel } }*/ for(j=y0;j<dy;j++) {     for(i=0;i<dx;i++)     {          unsigned char temp=CV_IMAGE_ELEM(image,uchar,j,i);          ihist[temp]++;      } } // set up everything sum = csum = 0.0; n = 0; for (k = 0; k <= 255; k++) { sum += (double) k * (double) ihist[k]; /**//* x*f(x) 质量矩*/ n += ihist[k]; /**//* f(x) 质量 */ } if (!n) { // if n has no value, there is problems fprintf (stderr, "NOT NORMAL thresholdValue = 160\n"); return (160); } // do the otsu global thresholding method fmax = -1.0; n1 = 0; for (k = 0; k < 255; k++) { n1 += ihist[k]; if (!n1) { continue; } n2 = n - n1; if (n2 == 0) { break; } csum += (double) k *ihist[k]; m1 = csum / n1; m2 = (sum - csum) / n2; sb = (double) n1 *(double) n2 *(m1 - m2) * (m1 - m2); /**//* bbg: note: can be optimized. */ if (sb > fmax) { fmax = sb; thresholdValue = k; } } // at this point we have our thresholding value // debug code to display thresholding values if ( vvv & 1 ) fprintf(stderr,"# OTSU: thresholdValue = %d gmin=%d gmax=%d\n",thresholdValue, gmin, gmax); return(thresholdValue); }

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