 # kittlerMet.rar

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• 2009-11-24 18:14
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kittlerMet方法图像二值化，把RGB,灰度图，索引图等转化为二值图 kittlerMet.rar
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function imagBW = kittlerMet(imag) % KITTLERMET binarizes a gray scale image 'imag' into a binary image % Input: % imag: the gray scale image, with black foreground(0), and white % background(255). % Output: % imagBW: the binary image of the gray scale image 'imag', with kittler's % minimum error thresholding algorithm. % Reference: % J. Kittler and J. Illingworth. Minimum Error Thresholding. Pattern % Recognition. 1986. 19(1):41-47 MAXD = 100000; imag = imag(:,:,1); [counts, x] = imhist(imag); % counts are the histogram. x is the intensity level. GradeI = length(x); % the resolusion of the intensity. i.e. 256 for uint8. J_t = zeros(GradeI, 1); % criterion function prob = counts ./ sum(counts); % Probability distribution meanT = x' * prob; % Total mean level of the picture % Initialization w0 = prob(1); % Probability of the first class miuK = 0; % First-order cumulative moments of the histogram up to the kth level. J_t(1) = MAXD; n = GradeI-1; for i = 1 : n w0 = w0 + prob(i+1); miuK = miuK + i * prob(i+1); % first-order cumulative moment if (w0 < eps) || (w0 > 1-eps) J_t(i+1) = MAXD; % T = i else miu1 = miuK / w0; miu2 = (meanT-miuK) / (1-w0); var1 = (((0 : i)'-miu1).^2)' * prob(1 : i+1); var1 = var1 / w0; % variance var2 = (((i+1 : n)'-miu2).^2)' * prob(i+2 : n+1); var2 = var2 / (1-w0); if var1 > eps && var2 > eps % in case of var1=0 or var2 =0 J_t(i+1) = 1+w0 * log(var1)+(1-w0) * log(var2)-2*w0*log(w0)-2*(1-w0)*log(1-w0); else J_t(i+1) = MAXD; end end end minJ = min(J_t); index = find(J_t == minJ); th = mean(index); th = (th-1)/n imagBW = im2bw(imag, th); % figure, imshow(imagBW), title('kittler binary');   相关推荐
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实现简单图像处理，包括256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、中值滤波、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、直方图均衡、离散余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑。
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基于MATLAB-GUI图形界面的数字图像处理软件 本系统设计基于GUI图形界面，用matlab语言编写代码，实现功能包括图象的读取、存储、显示、直方图均衡化、阈值化、小波分解、小波重构、加噪、去噪、平滑、锐化、边缘检测、图像分割等
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基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法。包含完整的从图像高斯金字塔、DOG、空间极值点提取、关键点描述、KDtree匹配等关键步骤的全部函数实现，对全面深入理解Lowe的SIFT算法有莫大帮助。程序运行前须安装（1）OpenCV: http://opencvlibrary.sourceforge.net （2）SIFT: http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/index.html，并配置其环境参数。
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