最大熵阈值分割算法的C语言实现

最新推荐文章于 2019-05-14 19:39:48 发布
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分类专栏： 数字图像处理 文章标签： 算法 语言 c dst image object
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/crond123/article/details/3952597
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本文档提供了一段C语言代码，用于实现最大熵阈值分割算法。该算法通过计算不同阈值下前景和背景的熵，选择熵最大的阈值进行分割。代码包括计算熵的函数`caculateCurrentEntropy`以及执行最大熵分割的`MaxEntropy`函数，最终将源图像转换为二值图像。

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基于OpenCV和C++实现最大阈值分割算法
李丽的博客
02-24 2516
代码如下：： /********************************************************************************************************** *文件说明: * 基于OpenCv的阈值分割算法 *开发环境: * win7+vs2010+opencv2.4.8 *时间地点: *
图像处理最大熵阈值分割法
02-16
图像处理最大熵阈值分割法
阈值分割（OTSU）的C代码实现
05-23
压缩包包含了图片读取、算法计算、图像输出，下载后可以直接执行
一维最大熵阈值分割算法的C语言实现
aq99197的博客
03-08 199
http://blog.youkuaiyun.com/crond123/article/details/3952597 转载于:https://www.cnblogs.com/jsjliuxing/archive/2012/03/08/2385224.html
最大熵阈值分割(opencv1版本)
11-28
将信息论中的 shannon 熵概念用于图像分割， 其依据是使得图像中目标与背景分布的信息量最大，即通过测量图像灰度直方图的熵，找出最佳阈值。这里参考网友的资料，根据代码在运行过程的错误调试，实现最大熵阈值分割，开发环境VS2012+OpenCV2.4.10，这个是OpenCV1指针操作版本，需要的朋友可以根据自己实际情况配置OpenCV。
最大熵阈值分割
11-27
将信息论中的 shannon 熵概念用于图像分割， 其依据是使得图像中目标与背景分布的信息量最大，即通过测量图像灰度直方图的熵，找出最佳阈值。这里参考网友的资料，根据代码在运行过程的错误调试，实现最大熵阈值分割，开发环境VS2012+OpenCV2.4.10，这个是OpenCV2版本。请需要的朋友根据自己需求配置OpenCV。
二维最大熵原理的图像阈值分割算法
07-19
二维最大熵原理的图像阈值分割算法,一种利用二维最佳直方图熵法（KSW熵法）及改进遗传算法实现灰度图像阈值分割
C语言图像处理：各种阈值分割方法比较与形态学操作实现
资源内容包括了自适应阈值分割、最大熵阈值分割、Otsu阈值分割、迭代阈值分割等方法的源代码，每段代码都附有详尽的注释，方便理解。项目同时涵盖了图像的形态学处理技术，包括图像的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等...
基于最大熵的图像分割
09-13
基于最大熵的图像分割方法提供了一种有效的手段来自动确定图像分割阈值，从而实现前景与背景的有效分离。尽管存在一定的局限性，但在特定的应用场景下，它仍然是一个非常有价值的工具。未来的研究可能会进一步改进...
C语言实现图像二值化阈值选取的矩保持法
通过上述的知识点，我们可以理解到，给定文件中的内容是关于使用C语言实现基于矩量保持法的图像二值化算法，旨在自动化地确定图像的二值化阈值，并期望二值化后的图像在保持重要视觉特征的同时，能够满足特定的图像...
MATLAB实现Kittler-Illingworth阈值算法的自动阈值设定
- Kittler-Illingworth算法相比较于其他阈值方法（如Otsu、最大熵阈值等），在某些情况下能提供更为精确的分割结果，尤其是在图像质量不佳的情况下。 #### 描述：实现Kittler和Illingworth描述的自动阈值算法 1. ...
用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割
05-02
用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割，之后再用灰度值进行图像增强。
阈值分割算法程序代码
08-12
该段代码可以用于实现图像的彩色图像的阈值分割。
一维最大熵阈值分割
03-12
利用一维最大熵对图像进行分割，是利用matlab软件实现程序
用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割.2018_03_16
03-16
用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割，之后再用灰度值进行图像增强。
最大熵阈值分割算法原理及实现
热门推荐
小武的博客
05-14 1万+
写在前面 前面介绍了OTSU算法，对于阈值分割法，不得不介绍另外一种较为突出的算法——最大熵阈值分割法（KSW熵算法）。 最大熵阈值分割法和OTSU算法类似，假设将图像分为背景和前景两个部分。熵代表信息量，图像信息量越大，熵就越大，最大熵算法就是找出一个最佳阈值使得背景与前景两个部分熵之和最大。 原理 由于和OTSU算法类似，所以原理上就不再赘述和推导，言简意赅。 ...
最大熵阈值分割代码
sk_的博客
12-07 793
理论在这里 http://blog.youkuaiyun.com/happygirlliu520/article/details/47026649 自己写的代码 //最大熵阈值分割 float opencv::calEntropy(const Mat& src) { ASSERT(CV_8UC1 == src.type()); double pix_probility[256
matlab实现最大熵阈值分割算法
最新发布
05-10
最大熵阈值分割算法是一种常用的图像分割方法，下面介绍如何使用 MATLAB 实现该算法。 步骤1：读取图像 首先，使用 MATLAB 中的 imread 函数读取需要分割的图像，例如： ```matlab I = imread('lena.jpg'); ``` 步骤2：计算直方图 接下来，使用 MATLAB 中的 imhist 函数计算图像的直方图，例如： ```matlab [counts, ~] = imhist(I); ``` 步骤3：初始化参数 初始化最大熵、阈值和概率分布函数，例如： ```matlab max_entropy = 0; threshold = 0; p1 = 0; p2 = 0; ``` 步骤4：计算最大熵 在本步骤中，需要使用循环计算每个可能的阈值，并计算相应的熵值。具体实现如下： ```matlab for i = 1:255 % 计算概率分布函数 p1 = sum(counts(1:i)) / numel(I); p2 = sum(counts(i+1:end)) / numel(I); % 计算熵值 entropy = -p1*log2(p1) - p2*log2(p2); % 更新最大熵和阈值 if entropy > max_entropy max_entropy = entropy; threshold = i; end end ``` 步骤5：应用阈值 最后，使用 MATLAB 中的 imbinarize 函数将图像进行二值化处理，例如： ```matlab BW = imbinarize(I, threshold/255); ``` 完整代码示例： ```matlab I = imread('lena.jpg'); [counts, ~] = imhist(I); max_entropy = 0; threshold = 0; p1 = 0; p2 = 0; for i = 1:255 p1 = sum(counts(1:i)) / numel(I); p2 = sum(counts(i+1:end)) / numel(I); entropy = -p1*log2(p1) - p2*log2(p2); if entropy > max_entropy max_entropy = entropy; threshold = i; end end BW = imbinarize(I, threshold/255); imshow(BW); ``` 注意：该算法的效果依赖于图像的内容和质量，需要根据具体情况调整阈值。
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