MATLAB最大熵法图像分割源代码解析

"该资源提供了一个使用MATLAB实现的最大熵法图像分割程序源代码，用于对图像进行自动分割。此程序适用于对具有不同灰度级的图像进行处理，通过计算和比较不同灰度级分割后的熵值来确定最佳分割阈值。" 在图像处理领域，最大熵法（Maximun Entropy Method，简称MEM）是一种常用的方法，主要用于图像的自动分割。这种方法基于信息论中的熵概念，旨在最大化分割后各区域的信息熵，以达到最佳的分割效果。在这个MATLAB程序中，最大熵法被用来寻找最佳的灰度阈值，将图像分割成两个部分。 首先，程序通过`imread`函数读取图像文件（这里使用的是'moon.tif'），并使用`imshow`显示原始图像。接着，使用`imhist`计算图像的灰度直方图，统计每个灰度级出现的频率，并将其转换为概率分布。 程序找到直方图中第一个非零灰度值（`st`）和最后一个非零灰度值（`nd`），然后创建一个新数组`f`，存储`st`到`nd`之间每个灰度值的概率。这部分是为计算熵做准备。 接下来，程序遍历`st`到`nd-1`之间的所有灰度阈值`Th`，计算分割这两个灰度区间的平均相对熵。平均相对熵是衡量信息熵的一个关键指标，它由两部分组成：第一类像素的平均熵（`av1`）和第二类像素的平均熵（`av2`）。这两部分熵的总和构成了在特定阈值`Th`下的总熵`E`。 通过比较不同阈值下的熵值，程序找出使总熵最大的阈值`th`，并用这个阈值将图像二值化。如果像素值大于`th`，则赋值为255（白色），否则赋值为0（黑色）。最后，再次使用`imshow`展示分割后的图像。 这个MATLAB程序展示了最大熵法如何应用于实际的图像分割任务，通过寻找最佳分割点来达到信息熵的最大化，从而得到理想的分割效果。这种技术在医学图像分析、遥感图像处理以及各种其他图像识别应用中都有广泛的应用。