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文檔簡介

1、圖像二值化 判別分析法; 用一個(gè)閾值T將圖像分為兩組C1，C2; 算法的關(guān)鍵是判別閾值 閾值是組間方差與組內(nèi)方差之比最大對應(yīng)的T 組間方差為 C1像素?cái)?shù)*C1灰度平均值-灰度均值+C2像素?cái)?shù)*C2灰度平均值-灰度均值 組內(nèi)方差： C1像素?cái)?shù)*C1方差+ C2像素?cái)?shù)*C2方差; 灰度均值 C1像素?cái)?shù)*C1均值+ C2像素?cái)?shù)*C2均值/(總像素?cái)?shù));int i=0,j=0;bmpFile.Load4File(E:ZZLB.bmp);CBmpFile bmp;bmp.CreateBmp(bmpFile.m_Cols,bmpFile.m_Rows,bmpFile.m_PxlBytes);int s25

2、6,num; bmpFile.GLHistoGraph(s);double max=0; for(i=1;i256;i+)int w1=0,w2=0;/像素?cái)?shù)int s1=0,s2=0;/灰度和double m1=0,m2=0,d1=0,d2=0,m=0;/灰度平均值和方差,灰度均值double dw=0,db=0; void CBmpFile:GLHistoGraph(int* s)for(int j=0;j256;j+)sj=0;int a;for(int i=0;im_Rows*m_Cols;i+) a=(int)m_pImgDati; sa+;for(j=0;ji;j+)s1+=j*s

3、j;w1+=sj;for(j=i;j256;j+)s2+=j*sj;w2+=sj;if(w1)m1=1.0*s1/w1;if(w2) m2=1.0*s2/w2;for(j=0;ji;j+)d1+=(m1-sj)*(m1-sj);d1=d1/w1;for(j=i;jmax) max=db/dw;num=i; int k;int cols=bmpFile.m_Cols;int rows=bmpFile.m_Rows;for (i = 0; i rows; +i)for (j= 0; j cols; +j)k = bmpFile.m_pImgDati*cols+j;if (k num) bmp.m_pImgDa

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