最大熵方法的指纹二值化(Matlab源程序)

for i=t+wk.baidu.com:1:255 R1=gl(i+1)/P1; if R1~=0 E1=E1-R1*log(R1); end end end n(t+1)=E0+E1; end n temp=n(1); for i=1:256 if n(i)>temp temp=n(i); T=i; end end T final=ones(h,w); %image2=ones(m,l); %按照最大熵得出的阈值进行分割 for i=1:h for j=1:w if origin(i,j)<=T final(i,j)=0; end end end subplot(1,2,2); imshow(final); toc
function shang(X) %最大熵方法 tic origin=imread(X); %origin=rgb2gray(origin1); subplot(1,2,1); imshow(origin); times=zeros(1,256); im=imfinfo(X); w=im.Width; h=im.Height; %统计各灰度出现的次数，存储在一维数组 for i=1:h for j=1:w temp=double(origin(i,j)); times(temp+1)=times(temp+1)+1; end end %计算各灰度出现的概率，存储在一维数组 for i=1:1:256 gl(i)=times(i)/(w*h); end %t 是分割阈值，计算出最大熵 for t=0:1:255 E0=0; E1=0; P0=0; for i=0:1:t P0=P0+gl(i+1); end P1=1-P0; if P0~=0 for i=0:1:t R0=gl(i+1)/P0; if R0~=0 E0=E0-R0*log(R0); end end end if P1~=0