matlab - 自适应阈值——最小误差阈值方法的实现

Question

我正在尝试实现以下Minimum Error Thresholding (作者:J. Kittler 和 J. Illingworth)MATLAB 中的方法。

您可以查看 PDF:

• Scribd - Minimum Error Thresholding .
• DocDroid - Minimum Error Thresholding .

我的代码是:

function [ Level ] = MET( IMG )
%Maximum Error Thresholding By Kittler
%   Finding the Min of a cost function J in any possible thresholding. The
%   function output is the Optimal Thresholding.

for t = 0:255 % Assuming 8 bit image
    I1 = IMG;
    I1 = I1(I1 <= t);
    q1 = sum(hist(I1, 256));

    I2 = IMG;
    I2 = I2(I2 > t);
    q2 = sum(hist(I2, 256));

    % J is proportional to the Overlapping Area of the 2 assumed Gaussians
    J(t + 1) = 1 + 2 * (q1 * log(std(I1, 1)) + q2 * log(std(I2, 1)))...
        -2 * (q1 * log(q1) + q2 * log(q2));
end

[~, Level] = min(J);

%Level = (IMG <= Level);

end

我已经在下面的图片上尝试过:

Original size image .

目标是提取字母(希伯来字母)的二值图像。我将代码应用于图像的子 block (40 x 40)。然而我得到的结果不如 K-Means Clustering method .

我是不是错过了什么？大家有更好的主意吗？

谢谢。

附注有人会在主题标签中添加“自适应阈值”吗(我不能，因为我是新人)。

Answer 1

阈值设置是一件相当棘手的事情。多年来，我一直在对图像进行阈值处理，但没有找到一种始终表现良好的技术，而且我开始不相信 CS 期刊中普遍表现出色的说法。

最大误差阈值方法仅适用于良好的双峰直方图(但它适用于那些)。您的图像看起来信号和背景可能没有足够清晰地分离，无法使此阈值方法发挥作用。

如果您想确保代码正常工作，您可以创建一个像这样的测试程序，并检查是否获得良好的初始分段，以及代码在什么级别的“双峰”下崩溃。