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中的元素不是每个都是在窗口的中心,所以需要对灰度图像进行扩展。


首先创建个的矩阵,把矩阵中的像素,而第行和最后行,第列和最后列的填充依据是以它靠近的行或列为对称轴进行填充。


遍历从,到,的像素,并取以当前像素为中心的窗口的最大像素和最小像素,依据公式求出阈值。


把灰度图像矩阵赋值于另矩阵,以免改变当前得到的灰度图像矩阵。


遍历该矩阵,对当前灰度值与比较,如果大于赋予,判为目标像素类,否则赋予,作为背景像素类。


显示得到的二值图像。


方法流程图如图所示。


读入灰度图像以的边界为对称轴扩展为,的矩阵,的矩阵求出以,为中心的窗口的和依公式求出当前窗口的阈值开始显示二值图像结束,图方法流程图第五章方法和方法实验比较本设计只是对于格式灰度图像进行研究。


用方法和方法对图像进行二值化处理,以下为研究对象的几张原始图像如图所示。


图原图原始图像原始图像原始图像原始图像原始图像原始图像方法实验结果分析对图这六幅图像都采用算法进行图像二值化处理。


其结果如图所示。


原始图像通过方法二值化后的所得到的二值图像如图所示。


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熵值是衡量图像有序化程度的个度量,熵值越低图像越有序,图即在进行比较的图像中是最混乱的。


方法结果分析对图这六幅图像都采用算法进行图像二值化处理。


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,用存储灰度图像的值,设为,把边界扩展成矩阵。


方法流程图首先读取原图像的大小为。


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用方法和方法对图像进行二值化处理,以下为研究对象的几张原始图像如图所示。


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