自动阈值迭代法及Otsu法实验报告.doc

发布时间：2022-06-13 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.12M 资料格式：doc 举报版权申诉

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数字图像处理实验自动阈值迭代法及 Otsu 法姓名：学好：指导老师：王韬时间：2012 年 5 月

自动阈值迭代法及 Otsu 法实验报告一、实验原理大津法由大津于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2 最大时t即为分割的最佳阈值。对大津法可作如下理解：该式实际上就是类间方差值，阈值t分割出的前景和背景两部分构成了整幅图像，而前景取值u0，概率为 w0，背景取值u1，概率为w1，总均值为u，根据方差的定义即得该式。因方差是灰度分布均匀性的一种度量, 方差值越大,说明构成图像的两部分差别越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小，因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。二、实验步骤自动阈值（迭代法）步骤（1）估计一个阈值 T（比如均值）（2）用阈值 T 将灰度直方图分割成两个区域 R1、R2 （3）分别计算两个区域 R1、R2 内的灰度平均值 u1 和 u2 （4）选择新阈值 T=(u1+u2)/2 （5）重复上述工作 3~5 次，直到前后两次的阈值不变自动阈值（Otsu 法）步骤（1）.计算直方图（2）.设置初值：wi(0)以及 ui(0) （3）.从 1 到最大值设置阈值 T。更新 wi (t)以及 ui (t)。计算σb(t) * σb(t)。（4）.选取最大σb(t) * σb(t)对应的 T 三、实验程序 #include #include #include #include #include int nWidth; int nHeight; int nColorBits; int nColor; int nLen; int nByteWidth; BYTE *lpBitmap; BYTE *lpBits; //图像宽度 //图像高度 //每个像素所占位数 //图像颜色数 //图像文件大小，以字节数计 //图像每行字节数 //指向图像首字节的指针 //指向图像实际数据的指针

void OpenFile(CString FileName); void SaveFile(CString FileName); void OtusTHreshold(void); /*函数名称 OpenFile() 功能：读取一幅 BMP 图像*/ void OpenFile(CString FileName) { hFile=::CreateFile(FileName,GENERIC_READ,FILE_SHARE_READ,NULL,OPEN _EXISTING,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,NULL); //创建文件语句 HANDLE if(hFile==0) { } printf("不能打开文件，请重新选择！\n"); return; //读取图像文件 DWORD WriteNum; BITMAPFILEHEADER BFH;//文件头 ReadFile(hFile,&BFH,14,&WriteNum,NULL);//读取文件头，共 14 个字节 if((BFH.bfType!='MB')||(WriteNum!=sizeof(BITMAPFILEHEADER))) { printf("不是 BMP 位图文件或数据有误！\n"); return; } nLen=GetFileSize(hFile,NULL)-sizeof(BITMAPFILEHEADER);//获取文件的长度数据 lpBitmap=new BYTE[nLen];//存放图像，包括图像的信息头、调色板和像素 ReadFile(hFile,lpBitmap,nLen,&WriteNum,NULL);//读取图像数据 //设置全局变量的值 BITMAPINFOHEADER *BIH=((BITMAPINFOHEADER *)lpBitmap);//图像文件的信息头 nWidth=BIH->biWidth;//图像的宽度

nHeight=BIH->biHeight;//图像的高度 nColorBits=BIH->biBitCount;//图像的颜色数 nByteWidth=(nWidth*nColorBits+31)/32*4;//图像的扫描宽度 nColor=(nColorBits>8)?0:(1<

/*图像分割 Otsu 法*/ void Otus(void) { int i,j;//循环变量 int nGrayHistogram[256];//灰度直方图数组，并初始化 memset(nGrayHistogram,0,sizeof(nGrayHistogram));//统计各个灰度级对应的像素个数，并存放到灰度直方图数组中 int nPixel; for(j=0;j

fVaria=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1);//计算两组间的方差 if(fVaria>fMaxVaria)//记录最大方差和最佳阈值 { } fMaxVaria=fVaria; nBestT=nT; } //利用最佳阈值对源图像作分割处理 for(j=0;j

处理后图像：

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