最小交叉熵阈值选择实现：Brink和Pendock算法在MATLAB

资源摘要信息:"最小交叉熵阈值选择是一种在图像处理中使用的图像分割技术。这种技术的主要目标是将图像分割成前景和背景两个部分。在图像分割中，阈值选择是一个关键步骤，它涉及到确定将图像划分为不同区域的特定像素值。 最小交叉熵阈值选择方法是基于信息论中的交叉熵概念。交叉熵可以衡量两个概率分布之间的差异。在这种方法中，通过寻找一个阈值来最小化背景和前景的交叉熵，以此来找到最佳的分割结果。这种方法的优势在于它能够较好地处理具有不均匀亮度的图像，因为它不是简单地基于像素强度，而是考虑了整个图像的概率分布。 Brink 和 Pendock 的论文《最小交叉熵阈值选择》详细介绍了这一方法。该方法通过迭代过程，不断调整阈值，直到找到最小交叉熵为止。迭代过程通常涉及到更新前景和背景的概率分布，然后根据这些分布计算新的交叉熵值。 在提供的MATLAB代码中，minCEP函数实现了这一算法。函数输入为一个二维灰度图像，输出为两个阈值化后的图像ILow和IHigh，以及对应的阈值。minCEP函数还能够计算图像的最小和最大强度，并用于非空白空间的阈值图像的百分比计算。 在代码的描述中提到，实现被修改为计算非空白空间的阈值图像的百分比以及获得图像的最小和最大强度。这意味着代码不仅仅进行简单的阈值分割，还提供额外的统计信息，帮助用户更好地理解图像内容和分割过程。 此外，代码的使用示例展示了如何读取一张图像，应用minCEP函数，并显示结果。具体来说，使用imread函数读取图像文件，然后通过minCEP函数进行阈值化处理，最后使用imshow函数显示原图和两个阈值化后的结果图像。 文件名minCEP.zip表明该代码文件已经被打包成压缩包。用户需要解压该压缩包以获取minCEP函数的具体代码实现。 对于熟悉MATLAB的开发者来说，这个资源提供了一个实用的图像分割工具，可以帮助他们在处理图像分割问题时获得更好的结果。特别是对于那些需要精确图像分割来提取有用信息的应用场景，比如医学图像处理、模式识别和计算机视觉等，这种方法显得尤为重要。"