定义 全局阈值处理
假设某一副灰度图有如下的直方图，该图像由暗色背景下的较亮物体组成，从背景中提取这一物体时，将阈值T作为分割点，分割后的图像g(x, y)由下述公式给出，称为全局阈值处理
多阈值处理
本文仅完成全局阈值处理的算法实现
基本全局阈值处理方法1. 为全局阈值T选择一个初始的估计值
2. 用T分割图像，产生两组像素：G1由大于T的像素组成，G2由小于T的像素组成
3. 对G1和G2的像素分别计算平均灰度值m1和m2
4. 计算新的阈值T = 1/2 * (m1 + m2)
5. 重复步骤2-4，直到连续迭代中的T值差小于一个预定义的参数ΔT
算法实现
1 void threshold(short** in_array, short** out_array, long height, long width, int delt_t) 2 { 3 double T = 0xff / 2.0; 4 double m1 = 0.0, m2 = 0.0; 5 int m1_num = 0, m2_num = 0; 6 7 while(dabs(T, 0.5*(m1 + m2)) > delt_t){ 8 T = 0.5 * (m1 + m2); 9 m1 = 0.0; 10 m2 = 0.0; 11 m1_num = 0; 12 m2_num = 0; 13 14 for (int i = 0; i < height; i++){ 15 for (int j = 0; j < width; j++){ 16 if (in_array[i][j] <= T){ 17 m1 += in_array[i][j]; 18 m1_num++; 19 } 20 else{ 21 m2 += in_array[i][j]; 22 m2_num++; 23 } 24 } 25 } 26 if (m1_num != 0) 27 m1 /= m1_num; 28 if (m2_num != 0) 29 m2 /= m2_num; 30 printf("%lf\n", T); 31 } 32 for (int i = 0; i < height; i++){ 33 for (int j = 0; j < width; j++){ 34 if (in_array[i][j] <= T) 35 out_array[i][j] = 0xff; 36 else 37 out_array[i][j] = 0x00; 38 } 39 } 40 }