图像处理--采用最大熵方法进行图像分割.docx

数字图象处理课程设计题目：采用最大熵方法进行图像分割 班级：电信121 学号：3120412014 姓名： 吴向荣 指导老师：王栋起止时间：2016.1.42016.1.8西安理工大学源代码：clear,clcimage=imread(C:UsersAdministratorDesktop图像课设3.jpg);subplot(2,2,1);imshow(image);title(原始彩图)% %灰度图imagegray=rgb2gray(image); %彩色图转换为灰度图subplot(2,2,2);imshow(imagegray);title(灰度图)%计算灰度直方图分布counts和x分别为返回直方图数据向量和相应的彩色向量count=imhist(imagegray); subplot(2,2,3);imhist(imagegray);title(灰度直方图)m,n=size(imagegray);imagegray=fun_maxgray(count,imagegray,m,n);subplot(2,2,4);imshow(imagegray);title(最大熵处理后的图)% 彩色图% r=image(:,:,1);countr=imhist(r);r=fun_maxgray(countr,r,m,n);% subplot(2,2,1);imshow(r);% g=image(:,:,2);countg=imhist(g);g=fun_maxgray(countg,g,m,n);% subplot(2,2,2);imshow(g);% b=image(:,:,3);countb=imhist(b);b=fun_maxgray(countb,b,m,n);% subplot(2,2,3);imshow(b);b=0;for z=1:3 figure titleName = strcat(第,num2str(z),通道灰度直方图); titleName1 = strcat(第,num2str(z),通道最大熵处理后图); a=image(:,:,z);subplot(1,2,1);imhist(a);title(titleName) countr=imhist(a);a=fun_maxgray(countr,a,m,n); subplot(1,2,2);imshow(a);title(titleName1) b=b+a;endfigure,imshow(b);title(彩色各通道处理后叠加图)最大熵方法进行图像分割的子函数：function sample=fun_maxgray(count,sample,m,n)countp=count/(m*n); %每一个像素的分布概率E=;E1=0;E2=0;L=256;for th=2:L-1 %循环阈值 pth=sum(countp(1:th+1); %计算对应阈值概率if countp(th)=0 %当阈值概率为0跳出当前循环continue;endfor i=1:thif countp(i)=0 %当前像素概率为0，跳出当前循环continue;end E1=E1-countp(i)/pth*log(countp(i)/pth);endfor i=th-1:Lif countp(i)=0continue;end E2=E2-countp(i)/(1-pth)*log(countp(i)/(1-pth);end e=E1+E2; E=E e;endth=find(E=(max(E); %找数组中最大值的阈值%ma,index=max(E);for i=1:m %对图