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图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题,在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注,产生了数以百计的阈值选取方法,但如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
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本文针对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb点虐 实现。
1、P-Tile法
Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位数法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法根据先验概率来设定阈值,使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率,该方法简单高效,但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。
2、OTSU 算法(大津法)
OSTU算法可以说是自适应计算单阈值(用来转换灰度图像为二值图像)的简单高效方法。1978 OTSU年提出的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效,一直广为使用。
3、迭代法(最佳阀值法)
(1). 求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为Zl和Zk,令初始阈值为:
(2). 根据阈值TK将图象分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值Z0和ZB:
式中,Z(i,j)是图像上(i,j)点的象素值,N(i,j)是(i,j)点的权值,一般取1。
(3). 若TK=TK+1,则所得即为阈值,否则转2,迭代计算。
4、一维最大熵阈值法
它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ,计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像,图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体(O),高于灰度级T的像素点构成背景(B),那么各个灰度级在本区的分布概率为:
O区: i=1,2……,t
B区: i=t+1,t+2……L-1
上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分别为:
对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB,选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值,这就是一维最大熵阈值图像分割法。
如果没有接触过VB还是学C#点虐 比较好,毕竟是专门为点虐 设计的语言。
在任意form类或模块中都可以创建类,跟建立函数和过程一样。
示例:
public class form1
‘创建一个属于form的子类,名称为【类名】。
public class 类名
’定义类成员text
public text as string
end class
‘定义一个【类名】类的公共变量。
dim 类名1 as 类名
’定义一个过程,使用【类名】类的text成员
public sub 过程
‘实例化【类名1】
类名1=new 类名
类名1.text=“赋值”
’定义一个【新类】类的私用变量,并实例化。
dim 新类1 as new 新类
新类1.name=“一个字符串”
新类1.age=12
end sub
end class
‘’‘创建一个与form同级的类,名称为【新类】
public class 新类
public sub new()
end sub
public name as string
public age as integer
end class
在模块中使用:
public class module1
dim a as new form1.类名
end module
1、首先你要明白现在我们说的VB和VB点虐 的不同之处,VB点虐 常常被人称为VB7.0即对VB6的升级是不对的,几乎在点虐 中的思想已经完全改变了,VB6中是基于事件和对象的思想,而在点虐 中由于使用了点虐 框架,并且MS为了将新的编译环境与潮流接轨,面对对象在点虐 中尤为突出,用过6的朋友们都很清楚,在6中过程的思想还能运用,但是在点虐 中过程的思想已经完全的被OOP的思想取代了。也许这样说你也不太明白,我用一句话来解释,就是VB6及其以前的产品是DOS时代到Windows可视化时代的一个转变,VB.Net是为建造基于因特网的分布式计算的新时代的解决方案提供基础构造的一个转变。因此,对于目前的仍比较普遍的win32环境来讲VB点虐 并没有比VB6有什么进步。
2、找本好书,然后多加练习。我学语法用了两个星期,但是练习到熟练是用了大概3个月的时间。这里我指的语法是MSDN中--》visual Basic文档--》参考中的全部内容。
开始学习时,做一些常规联系,数据输入输出,文件控制,常用的控件使用等。等你觉得自己有了一定功底,试试编写一下这几个windows经典的程序,如记事本,扫雷等。 这些做完以后就可以尝试做一些比较大的程序了。
对于算法和数据结构,还有软件工程等等,这些科班经典教程,都推荐你要读一下,体会一下前辈的思想,对你的进步是很有帮助的。
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