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1、图像二值化 判断分析法用一个阈值T将图像分为两组C1，C2算法的关键是判断阈值阈值是组间方差与组内方差之比最大对应的T组间方差为C1像素数*（C1灰度平均值-灰度均值）+C2像素数*（C2灰度平均值-灰度均值）组内方差：C1像素数*C1方差+C2像素数*C2方差灰度均值（C1像素数*C1均值+C2像素数*C2均值）/(总像素数)int i=0,j=0;bmpFile.Load4File(E:ZZLB.bmp);CBmpFile bmp;bmp.CreateBmp(bmpFile.m_Cols,bmpFile.m_Rows,bmpFile.m_PxlBytes);int s256,num;bmp
2、File.GLHistoGraph(s);double max=0;for(i=1;i256;i+)int w1=0,w2=0;/像素数int s1=0,s2=0;/灰度和double m1=0,m2=0,d1=0,d2=0,m=0;/灰度平均值和方差,灰度均值double dw=0,db=0;void CBmpFile:GLHistoGraph(int*s)for(int j=0;j256;j+)sj=0;int a;for(int i=0;im_Rows*m_Cols;i+)a=(int)m_pImgDati;sa+;for(j=0;ji;j+)s1+=j*sj;w1+=sj;for(j=
3、i;j256;j+)s2+=j*sj;w2+=sj;if(w1)m1=1.0*s1/w1;if(w2)m2=1.0*s2/w2;for(j=0;ji;j+)d1+=(m1-sj)*(m1-sj);d1=d1/w1;for(j=i;jmax)max=db/dw;num=i;int k;int cols=bmpFile.m_Cols;int rows=bmpFile.m_Rows;for(i=0;i rows;+i)for(j=0;j cols;+j)k=bmpFile.m_pImgDati*cols+j;if(k num)bmp.m_pImgDati*cols+j=0;else bmp.m_pImgDati*cols+j=255;