幾種經(jīng)典的二值化方法及其vb.net實現(xiàn)

圖像二值化的目的是最大限度的將圖象中感興趣的部分保留下來，在很多情況下，也是進(jìn)行圖像分析、特征提取與模式識別之前的必要的圖像預(yù)處理過程。這個看似簡單的問題，在過去的四十年里受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，產(chǎn)生了數(shù)以百計的閾值選取方法，但如同其他圖像分割算法一樣，沒有一個現(xiàn)有方法對各種各樣的圖像都能得到令人滿意的結(jié)果。

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本文針對幾種經(jīng)典而常用的二值發(fā)放進(jìn)行了簡單的討論并給出了其vb.net 實現(xiàn)。

1、P-Tile法

Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位數(shù)法)可以說是最古老的一種閾值選取方法。該方法根據(jù)先驗概率來設(shè)定閾值，使得二值化后的目標(biāo)或背景像素比例等于先驗概率，該方法簡單高效，但是對于先驗概率難于估計的圖像卻無能為力。

2、OTSU 算法（大津法）

OSTU算法可以說是自適應(yīng)計算單閾值（用來轉(zhuǎn)換灰度圖像為二值圖像）的簡單高效方法。1978 OTSU年提出的最大類間方差法以其計算簡單、穩(wěn)定有效，一直廣為使用。

3、迭代法（最佳閥值法）

(1)． 求出圖象的最大灰度值和最小灰度值，分別記為Zl和Zk，令初始閾值為：

(2)． 根據(jù)閾值TK將圖象分割為前景和背景，分別求出兩者的平均灰度值Z0和ZB:

式中，Z(i,j）是圖像上(i,j)點的象素值，N(i,j)是(i,j)點的權(quán)值，一般取1。

(3)． 若TK=TK+1，則所得即為閾值，否則轉(zhuǎn)2，迭代計算。

4、一維最大熵閾值法

它的思想是統(tǒng)計圖像中每一個灰度級出現(xiàn)的概率 ，計算該灰度級的熵 ,假設(shè)以灰度級T分割圖像，圖像中低于T灰度級的像素點構(gòu)成目標(biāo)物體（O），高于灰度級T的像素點構(gòu)成背景（B），那么各個灰度級在本區(qū)的分布概率為：

O區(qū)： i=1,2……,t

B區(qū)： i=t+1,t+2……L-1

上式中的 ,這樣對于數(shù)字圖像中的目標(biāo)和背景區(qū)域的熵分別為：

對圖像中的每一個灰度級分別求取W=H0 +HB，選取使W最大的灰度級作為分割圖像的閾值，這就是一維最大熵閾值圖像分割法。

vb.net 分割字符串

Function a(s As String) As String

Dim i = s.IndexOf("/")

If i 0 Then

Return s.Substring(0, i)

ElseIf i = 0 Then '第一個字符為"/"

If s.LastIndexOf("/") 0 Then '不只一個"/"

Return s.Substring(0, s.Substring(1).IndexOf("/") + 1)

Else

Return Nothing '只有一個"/"

End If

Else '不含"/"或是空串

Return Nothing

End If

End Function

基本上不出錯了

在vb.net中怎樣將字符串用split分割，賦值數(shù)組，并賦值給變量變量（如圖）

Dim b() As String

b() = Split(list1.text, " ")

text1.text = b(0)

text2.text = b(1)

是這樣用的

不能賦值給具體的數(shù)組元素

網(wǎng)頁標(biāo)題：vbnet特征分割模型的簡單介紹
標(biāo)題路徑：http://aaarwkj.com/article40/docpdeo.html

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