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1.雙峰法部分代碼如下(Pascal語(yǔ)言描述,以下同:forintLoop:=0to255forintLoop:=0to255doif(intPeak2<=intGrayLevel[intLoop])and(intLoop<>intIndx)thenforintLoop:=intIndx2tointIndx2.迭代法ZMAXZMIN,令初始閾值forintLoop:=0to255doifintGrayLevel[intLoop]<>0thenforintLoop:=0to255ifintGrayLevel[intLoop]>0thenforintLoop:=255downto0doifintGrayLevel[intLoop]>0thenforintLoop:=0tointThresholdValdoifintGrayLevel[intLoop]<>0thenintLGrayLevel:=intLGrayLeveldivintCount;intRGrayLevel:=intRGrayLeveldiv(intSize-intCount);intThresholdVal:=(intLGrayLevel+intRGrayLevel)div2;所在,但在圖像的細(xì)微處(如圖1中的淺色線條)還沒有很好的區(qū)分度。比例為w0u0w1u1。圖像的總平均灰u=w0*u0+w1*u1。從最小灰度值到最大灰度值遍歷t,當(dāng)t使得值gw0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2t即為分割的最佳閾值。對(duì)大津法可作如下理解:該式實(shí)直接應(yīng)用大津法計(jì)算量較大,因此在實(shí)現(xiàn)時(shí)采用了等價(jià)的公式g=w0*w1*(u0-u1)2。部forintCurrentLevel:=0tointArrLendoforintLoop:=0tointCurrentLeveldoifRlTempO>RlMaxOthen時(shí),會(huì)出現(xiàn)受的大塊黑域,甚至?xí)G失整幅圖像的信息。為了解決這個(gè)問題,有在【4Kirshi,考慮它KirshSi為三鄰點(diǎn)(KirshTHk(以保證目標(biāo)和背景間灰度變化很小的圖像邊緣也能被取出iKirshK(i)>THki為邊緣點(diǎn),邊緣點(diǎn)數(shù)N(0)1,5×Hi還小于整幅圖像的像素?cái)?shù),說明閾值取得之間的關(guān)系是完全對(duì)稱的,兩者之間如何抉擇?此外,在求Kirsh算子K(i)=max{1,max化的考慮,筆者把Kirsh算子改為:K(i)=
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