matlab最大熵法将图像二值化

最大熵法是一种常用的图像二值化方法，可以在图像处理中用来分离目标和背景。下面是用 MATLAB 实现最大熵法对图像进行二值化的步骤。

1. 读入原始图像并进行灰度化。可以使用 MATLAB 中的 `imread` 函数读入图像，再使用 `rgb2gray` 函数将图像转换为灰度图像。

I = imread('image.jpg');
I = rgb2gray(I);

2. 计算图像的直方图。可以使用 MATLAB 中的 `imhist` 函数计算图像的直方图。

[counts,~] = imhist(I);

3. 计算直方图的概率分布。将直方图中的每个像素值的计数除以图像总像素数，得到每个像素值的概率分布。

p = counts / numel(I);

4. 计算最大熵。根据最大熵的定义，计算图像的最大熵值。

Hmax = -sum(p.*log2(p));

5. 计算累积概率分布。将概率分布累加得到累积概率分布。

cp = cumsum(p);

6. 初始化阈值和最大类间方差。

T = 0;
sigmaMax = 0;

7. 遍历所有像素值，计算每个像素值为阈值时的类间方差，并更新最大类间方差和阈值。

for i = 1:length(p)
    w0 = cp(i);
    w1 = 1 - w0;
    if w0 == 0 || w1 == 0
        continue;
    end
    mu0 = sum(p(1:i) .* (1:i)') / w0;
    mu1 = sum(p(i+1:end) .* (i+1:length(p))') / w1;
    sigma = w0 * w1 * (mu0 - mu1)^2;
    if sigma > sigmaMax
        sigmaMax = sigma;
        T = i;
    end
end

8. 对原始图像进行二值化。将像素值大于阈值的像素设为白色，小于等于阈值的像素设为黑色。

Ibw = I > T;

完成这些步骤后，可以得到经过最大熵法二值化后的图像 `Ibw`。