pdf417專案 1 OSTU二值化

首先記錄一下理論基礎（雖然我tm也不怎麼懂）

大津演算法：

演算法假定該影象根據雙模直方圖包含兩類畫素：

前景畫素和背景畫素

於是它要計算能將兩類分開的最佳閾值， 使得它們的類內方差最小； 由於兩兩平方距離恆定， 所以即它們的類間方差最大。

說白了就是找乙個最為合理的閾值，用這個閾值來二值化

執行環境：matlab r2012a

ostu函式實現：

function [binaryzationgraph]=ostu(i)  %傳入原rgb

clc;
%rgb影象轉成灰度圖
g=rgb2gray(i);  
figure;
imshow(g);
title('灰度圖');
%1.統計各灰度級畫素在整幅影象中的個數
count=imhist(g);%統計各灰度級畫素在整幅影象中的個數
%2. 計算每個灰度級在影象中所佔的比例
[row col]=size(g); %row和col是影象的長和寬
%        個數 => 比例 ： 計算每個灰度級在影象中所佔的比例
count=count/(row*col);   %得到的count是歸一化的直方圖
%3. 去除兩邊不存在的灰度級
%二值化
l=256;
syms firstdotnotzero; %第乙個不為0的點
syms lastdotnotzero;%最後乙個不為0的點
%記錄直方圖（ count） 第乙個不為0的點
for i=1:l
if count(i)~=0 
firstdotnotzero=i;
break;
end 
end%記錄直方圖（ count） 最後乙個不為0的點
for i=l:-1:1
if count(i)~=0 
lastdotnotzero=i;
break;
endend%擷取實現：count = count(firstdotnotzero+1:lastdotnotzero+1)
count1 = zeros(1,lastdotnotzero  + 1 - firstdotnotzero);
count1 = count(firstdotnotzero+1:lastdotnotzero+1);
%4.計算前t個畫素的累加概率w0(t)和畫素期望值u0(t)
%直方圖橫座標
x=zeros(1,lastdotnotzero+1- firstdotnotzero);
for i=1:lastdotnotzero+1 - firstdotnotzero
x(i)=i;
endsum0=0;
sum1=0;
%計算u0,w0
for t=1:lastdotnotzero+1- firstdotnotzero
%w0(t) = sum(count(1:t)) ------------%
sum0=sum0+count1(t);
w0(t)=sum0;  
%-------------------%
%------------ % sum(x(1:t)*count(1:t)) / w0(t) % -----------%
sum1=x(t)*count1(t)+sum1;
u0(t)=sum1/w0(t); 
% ------------------------- %
end%5.計算g（t）
%設前景畫素所佔比例為w0, 期望為u0, 背景畫素所佔比例為w1，期望為u1
%計算 整個影象的期望 u = w0 * u0 + w1 * u1;
u=0;
for t=1:lastdotnotzero+1 - firstdotnotzero
u=x(t)*count1(t)+u;
end%-----------------% 
max=0;
threshold=0;%閾值
for t=1:lastdotnotzero+1- firstdotnotzero
g(t)=w0(t)*(u-u0(t))^2/(1-w0(t));
if g(t)>max
max=g(t);
threshold=t;%當t使得g(t)最大時，即為影象最佳閾值
endendthreshold=threshold/(256);
binaryzationgraph = im2bw(g,threshold); %二值化函式，設定閾值

%1.-----------二值化-----------------%

i=imread('test.jpg'); %讀取初始

binaryzationgraph = ostu(i);

figure;

imshow(binaryzationgraph);

title('ostu二值化後結果');

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