Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.56简单统计法图像二值化
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.56简单统计法图像二值化
[函数名称]
简单统计法图像二值化 WriteableBitmap StatisticalThSegment(WriteableBitmap src)
/// <summary>
/// Statistical method of image segmention.
/// </summary>
/// <param name="src">The source image.</param>
/// <returns></returns>
public static WriteableBitmap StatisticalThSegment(WriteableBitmap src) ////Ostu法阈值分割
{
if (src != null)
{
int w = src.PixelWidth;
int h = src.PixelHeight;
WriteableBitmap dstImage = new WriteableBitmap(w, h);
byte[] temp = src.PixelBuffer.ToArray();
byte[] tempMask = (byte[])temp.Clone();
//定义灰度图像信息存储变量
int[] srcData = new int[w * h];
int eX = 0;
int eY = 0;
int sumEF = 0;
int sumE = 0;
int eMax = 0;
//定义阈值变量
int Th = 0;
for (int j = 0; j < h; j++)
{
for (int i = 0; i < w; i++)
{
srcData[i + j * w] = (int)((double)tempMask[i * 4 + j * w * 4] * 0.114 + (double)tempMask[i * 4 + 1 + j * w * 4] * 0.587 + (double)tempMask[i * 4 + 2 + j * w * 4] * 0.299);
}
}
for (int j = 1; j < h - 1; j++)
{
for (int i = 1; i < w - 1; i++)
{
eX = srcData[i - 1 + j * w] - srcData[i + 1 + j * w];
eY = srcData[i + (j - 1) * w] - srcData[i + (j + 1) * w];
eMax = Math.Max(eX, eY);
sumE += eMax;
sumEF += eMax * srcData[i + j * w];
}
}
Th = (int)(sumEF / sumE);
for (int j = 0; j < h; j++)
{
for (int i = 0; i < w; i++)
{
temp[i * 4 + j * w * 4] = temp[i * 4 + 1 + j * w * 4] = temp[i * 4 + 2 + j * w * 4] = (byte)(srcData[i + j * w] < Th ? 0 : 255);
}
}
Stream sTemp = dstImage.PixelBuffer.AsStream();
sTemp.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
sTemp.Write(temp, 0, w * 4 * h);
return dstImage;
}
else
{
return null;
}
}
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