最大熵分割法
現在主要用的熵演算法有 p 氏熵演算法，ksw 熵演算法、jm 熵演算法下面以經典的 ksw 熵演算法為例介紹其原理和計算過程。
ksw熵演算法
設分割閾值為設分割閾值為t,
t為的灰度分布，b為的灰度分布，則概率分布為：
定義函式φ（t）為h(t)和h（b）的和，則
求出φ(t)最大時的灰度級t即為所求的最佳閾值。
灰度直方圖的求法參見
**如下：
#include #include #include using namespace cv;
float calc_entropy(cvhistogram *hist, int begin, int end)
float entropy = 0; // 熵
for(int i = begin; i < end; i++)
return entropy;
}int ksw_entropy(iplimage *img)
; float *ranges[1] = ;
int sizes = 256;
// 建立直方圖
cvhistogram *hist = cvcreatehist(1, &sizes, cv_hist_array, ranges, 1);
// 直方圖計算
cvcalchist(&img, hist, 0, 0);
// 直方圖歸一化
cvnormalizehist(hist, 1.0);
int threshold = 0;
float max_entropy = 0;
// 迴圈計算，得到做大熵以及分割閾值
for(int i = 0; i < sizes; i++) }
return threshold;
}int main(int argc, char **argv)
opencv給出的函式解釋如下：
什麼叫the sum of the bins becomes equal to factor，好吧，後來明白了，其實意思就是說，把直方圖縱座標的值相加的和等於第二個引數，所以如果設為1的話，那縱座標的值就是該灰度級的概率了。
下面是實驗:
圖1 原圖 圖2 最大熵閾值分割後
效果很不理想吧，所以在做閾值分割前需要加入tophat，後面部落格會講到。
全文完。
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