【正文】 13. 丁亮，張永平，張雪英 圖像分割方法及性能評價綜述 國際IT傳媒品牌軟件2010年第31卷第12期　　　　附 錄　　　雙峰法　　tic?！　=imread(39。39。)。A=I。%A=rgb2gray(I)。figure(1)?！　ubplot(1,3,1)。B=imhist(A)。　　plot(B)。title(39。直方圖39。)?！　ubplot(1,3,2)。　　imshow(I)?！　itle(39。原始圖像39。)。　　[m,n]=size(I)。　　for i=1:m for j=1:n　 if(I(i,j)50)　　 I(i,j)=255。　 else I(i,j)=0?！　? end　　 end　　end　　subplot(1,3,3)?！mshow(I)?！　mwrite(I,39。39。)。title(39。閾值40分割圖像39。)?！oc。%圖像的MSE、SNR、PSNR的計算　B=I?！　M,N]=size(A)。a=double(A)。b=double(B)。sum1=0?！or i=1:M。　　 for j=1:N。　 sum1=sum1+(a(i,j)b(i,j))^2。 end?！nd?！seValue=sum1/(M*N)。%計算均方誤差MSE　sum2=0?！or i=1:M?！　? for j=1:N?！　? sum2=sum2+(a(i,j))^2?！? end?！　nd。　P=sum2。snrValue=10*log10(P/mseValue)。%計算信噪比SNR　psnrValue=10*log10(255^2/mseValue)。%計算峰值信噪比PSNR　　最大類間差法　tic?！=imread(39。39。)。 　subplot(1,2,1)?！mshow(x) 。title(39。原始圖像39。)?！ount=imhist(x)。 　 [m,n]=size(x)。 N=m*n。 　L=256。 　count=count/N。 　for i=1:L if count(i)~=0 st=i1。 　　 break。 end end 　for i=L:1:1 if count(i)~=0 　　 nd=i1。 　 break。 　 end 　　end 　f=count(st+1:nd+1)。 %f是每個灰度出現(xiàn)的概率 p=st。 q=ndst。 u=0。 　　for i=1:q 　 u=u+f(i)*(p+i1)。 %u是像素的平均值 　 ua(i)=u。 %ua（i）是前i個像素的平均灰度值 　end。 　　 　for i=1:q 　　 w(i)=sum(f(1:i))。 %w（i）是前i個像素的累加概率 　end。 　d=(u*wua).^2./(w.*(1w))。 [y,tp]=max(d)。 %可以取出數(shù)組的最大值及取最大值的點 　th=tp+p。 　 for i=1:m 　　 for j=1:n if x(i,j)th 　 x(i,j)=0。 　　 else 　 x(i,j)=255。 　　 end end 　end 　subplot(1,2,2)。　imshow(x)。 title(39。最大類方差法39。)?！oc?！?圖像的MSE、SNR、PSNR的計算　A=imread(39。39。)?！=x?！M,N]=size(A)。a=double(A)。b=double(B)?！um1=0。　　for i=1:M。 for j=1:N?！　? sum1=sum1+(a(i,j)b(i,j))^2。 end。　　end。　　mseValue=sum1/(M*N)。%計算均方誤差MSE　　sum2=0?！or i=1:M。 for j=1:N。 sum2=sum2+(a(i,j))^2。　 end?！　nd?！=sum2。　snrValue=10*log10(P/mseValue)。%計算信噪比SNRpsnrValue=10*log10(255^2/mseValue)。%計算峰值信噪比PSNR　小波分割clear。 　tic。imgname=39。39。 　wavename=39。haar39。 %用haar小波來分解　mode=39。per39。 [x,map]=imread(imgname)。 %x是像素色值，map是色譜figure(1)。 subplot(2,2,1)。imshow(x)。 　　title(39。原圖39。)。r=x。 %r=rgb2gray(x) 三維圖像變成二維圖像 xx=histeq(r)。 %直方圖均衡化　subplot(2,2,2)。imshow(xx)。 title(39。增強后的圖像39。)。 deccof=struct(39。ca39。,[],39。ch39。,[],39。cv39。,[],39。cd39。,[])。 %三層分解　　reccof=struct(39。rx39。,[])。 sx=size(xx)。 nbcol=size(map,1)。 　dx=xx。 　deccof(1).ca=xx。 　[deccof(2).ca,deccof(2).ch,deccof(2).cv,deccof(2).cd]=dwt2(dx,wavename,39。mode39。,mode)。 %使用小波函數(shù)對圖像dx進行二維小波變換　figure(2)。imshow([deccof(2).ca/255,deccof(2).ch/255。deccof(2).cv/255,deccof(2).cd/255。])。 　title(39。小波分解39。)。 　am=deccof(2).ca/255。 　figure(1)。 　　subplot(2,2,3)。imshow(am)。 title(39。近似分量39。)。 　%找閾值 　　L=size(am,1)。 　W=size(am,2)。 　　N=L*W。 　　[Count Ret]=imhist(am)。 　　Pi=Count39。./N。 　g=[]。 　for t=0:255 w0=sum(Pi(1:t+1))。 　 w1=1w0。 　 mu0=sum(Pi(1:t+1).*(0:t))/w0。 　 mu1=sum(Pi(t+2:256).*(t+1:255))/w1。 　　 mu=sum(Pi(1:256).*(0:255))。 　　 g=[g w0*w1*(mu0mu1)^2/(w1*(mu0mu)^2+w0*(mu1mu)^2)]。 end 　[Ret1 T ]=max(g)。 T1=T。 　　T=num2str(T1)。 　disp([39。最佳灰度threhold: 39。 T])。 　　%分割 I1=im2bw(am,T1/255)。 figure(1),subplot(2,2,4)。imshow(I1)。 　title(39。閾值分割后的圖像39。)。 　　u=idwt2(I1,deccof(2).ch/127,deccof(2).cv/127,deccof(2).cd/127,wavename,39。mode39。,mode)。 　figure(3),imshow(u)。title(39。小波分割圖像39。) ?！oc?！? 　%圖像的MSE、SNR、PSNR的計算　A=imread(39。39。)。B=u。　[M,N]=size(A)?！=double(A)。b=double(B)。　　sum1=0?！or i=1:M?！? for j=1:N。 sum1=sum1+(a(i,j)b(i,j))^2。 end?！nd。　mseValue=sum1/(M*N)。%計算均方誤差MSE　sum2=0?！or i=1:M。　　 for j=1:N。 sum2=sum2+(a(i,j))^2?！　? end?！nd。P=sum2?！nr=10*log10(P/mseValue)。%計算信噪比SNRpsnr=10*log10(255^2/mseValue)。%計算峰值信噪比PSNR