Question

怎么用这段程序？【二值图像处理--最大类间方差法(OTSU)】

unsafe public int GetThreshValue(Bitmap image)
{
BitmapData bd = image.LockBits(new Rectangle(0, 0, image.Width, image.Height), ImageLockMode.WriteOnly, image.PixelFormat);
byte* pt = (byte*)bd.Scan0;
int[] pixelNum = new int[256]; //图象直方图，共256个点
byte color;
byte* pline;
int n, n1, n2;
int total; //total为总和，累计值
double m1, m2, sum, csum, fmax, sb; //sb为类间方差，fmax存储最大方差值
int k, t, q;
int threshValue = 1; // 阈值
int step = 1;
switch (image.PixelFormat)
{
case PixelFormat.Format24bppRgb:
step = 3;
break;
case PixelFormat.Format32bppArgb:
step = 4;
break;
case PixelFormat.Format8bppIndexed:
step = 1;
break;
}
//生成直方图
for (int i = 0; i < image.Height; i++)
{
pline = pt + i * bd.Stride;
for (int j = 0; j < image.Width; j++)
{
color = *(pline + j * step); //返回各个点的颜色，以RGB表示
pixelNum[color]++; //相应的直方图加1
}
}
//直方图平滑化
for (k = 0; k <= 255; k++)
{
total = 0;
for (t = -2; t <= 2; t++) //与附近2个灰度做平滑化，t值应取较小的值
{
q = k + t;
if (q < 0) //越界处理
q = 0;
if (q > 255)
q = 255;
total = total + pixelNum[q]; //total为总和，累计值
}
pixelNum[k] = (int)((float)total / 5.0 + 0.5); //平滑化，左边2个+中间1个+右边2个灰度，共5个，所以总和除以5，后面加0.5是用修正值
}
//求阈值
sum = csum = 0.0;
n = 0;
//计算总的图象的点数和质量矩，为后面的计算做准备
for (k = 0; k <= 255; k++)
{
sum += (double)k * (double)pixelNum[k]; //x*f(x)质量矩，也就是每个灰度的值乘以其点数（归一化后为概率），sum为其总和
n += pixelNum[k]; //n为图象总的点数，归一化后就是累积概率
}
fmax = -1.0; //类间方差sb不可能为负，所以fmax初始值为-1不影响计算的进行
n1 = 0;
for (k = 0; k < 255; k++) //对每个灰度（从0到255）计算一次分割后的类间方差sb
{
n1 += pixelNum[k]; //n1为在当前阈值遍历前景图象的点数
if (n1 == 0) { continue; } //没有分出前景后景
n2 = n - n1; //n2为背景图象的点数
if (n2 == 0) { break; } //n2为0表示全部都是背景图象，与n1=0情况类似，之后的遍历不可能使前景点数增加，所以此时可以退出循环
csum += (double)k * pixelNum[k]; //前景的“灰度的值*其点数”的总和
m1 = csum / n1; //m1为前景的平均灰度
m2 = (sum - csum) / n2; //m2为背景的平均灰度
sb = (double)n1 * (double)n2 * (m1 - m2) * (m1 - m2); //sb为类间方差
if (sb > fmax) //如果算出的类间方差大于前一次算出的类间方差
{
fmax = sb; //fmax始终为最大类间方差（otsu）
threshValue = k; //取最大类间方差时对应的灰度的k就是最佳阈值
}
}
image.UnlockBits(bd);
image.Dispose();
return threshValue;
}

Answer 1

k的0～255循环求得每一个对应的fc=w0*(u0-ut).^2+w1*(u1-ut).^2；然后比较这256个fc中的最大值，对应的那个k就是ostu的阈值。所以你这个还差一个k的循环，并在循环里面求最大fc。
我这也有段求阈值的，你可以参考下

hist=zeros(256,1);%直方图
%threshold=128; %初始阈值
%计算直方图
for i=1:height
for j=1:width
m=I_gray(i,j)+1;
hist(m)=hist(m)+1;
end
end
hist=hist/(height*width);%落在每一灰度级上的概率
avg=0;
for m=1:256
avg=avg+(m-1)*hist(m);
end
temp=0;
for i=1:256
p1=0;
avg1=0;
avg2=0;
T_current=i-1;%当前分割阈值
for m=1:T_current-1
p1=hist(m)+ p1;%低灰度级概率总和
end
p2=1-p1;%高灰度级概率总和
for m=1:256
if m<T_current
avg1=avg1+(m-1)*hist(m);
else
avg2=avg2+(m-1)*hist(m);
end
end
avg1=avg1/p1;
avg2=avg2/p2;

D=p1*(avg1-avg)^2+p2*(avg2-avg)^2;
if D>=temp
finalT=T_current;
temp=D;
end
end

追问

比如我的图像地址是'd:/part.bmp'
怎么运用到你这段程序？我是新手，谢谢帮忙，一定选你最佳答案！
最后我要获得二值化图像。