关于阀值 && OSTU算法

photoshop中的解释：阈值”命令将灰度或彩色图像转换为高对比度的黑白图像。可以指定某个色阶作为阈值。所有比阈值亮的像素转换为白色；而所有比阈值暗的像素转换为黑色。“阈值”命令对确定图像的最亮和最暗区域很有用。

       如果图像的像素等于阀值时怎么处理呢？

　　 如果是普通图片，怎么处理都不怎么影响，可当图片是二值化之后的，会怎么样呢？传一张全白的怎么样呢？

　　 这可能存在的隐形问题如果没考虑到，会有出乎意料的结果。

int otsuThreshold(int *data, int size)//buf里保存的是
{
	int pixelCount[GrayScale];
	float pixelPro[GrayScale];
	int *pdata = data;
	int i, j, pixelSum = size, threshold = 0;

	for(i = 0; i < GrayScale; i++)
	{
		pixelCount[i] = 0;
		pixelPro[i] = 0;
	}

	//统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数

	for(j = 0;j < pixelSum;j++)
	{
		i = *pdata++;
		pixelCount[i]++;
	}

	//计算每个像素在整幅图像中的比例
	for(i = 0; i < GrayScale; i++)
	{
		pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / pixelSum;
	}

	//遍历灰度级[0,255]
	float w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, u, 
		deltaTmp, deltaMax = 0;
	for(i = 0; i < GrayScale; i++)
	{
		w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = u = deltaTmp = 0;
		for(j = 0; j < GrayScale; j++)
		{
			if(j <= i)   //背景部分
			{
				w0 += pixelPro[j];
				u0tmp += j * pixelPro[j];
			}
			else   //前景部分
			{
				w1 += pixelPro[j];
				u1tmp += j * pixelPro[j];
			}
		}
		u0 = u0tmp / w0;
		u1 = u1tmp / w1;
		u = u0tmp + u1tmp;
		deltaTmp = w0 * pow((u0 - u), 2) + w1 * pow((u1 - u), 2);
		if(deltaTmp > deltaMax)
		{
			deltaMax = deltaTmp;
			threshold = i;
		}
	}
	return threshold;
}

　　当一个图片背景大部分为白色时，而其图片特征轮廓可能是灰色和黑色分界，对着局部区域取阀值比较可取，如下：

/*-----------------------------------------/
一个图片宽度固定，但仅对x, y区域的求阀值
x是从行头开始的宽，y是固定大小的height，
这个程序是对图像左半部x求阀值
-----------------------------------------*/
int otsuThreshold(int *data, int x, int y, int width)
{
	int pixelCount[GrayScale];
	float pixelPro[GrayScale];
	int *pdata = data;
	int i, j, pixelSum = x*y, threshold = 0;

	for(i = 0; i < GrayScale; i++)
	{
		pixelCount[i] = 0;
		pixelPro[i] = 0;
	}

	//统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数
	int n;
	for(i = 0; i < y; i++)
	{
		for(j = 0; j < x; j++)
		{
			n = *(pdata + i*width + j);
			pixelCount[n]++;
		}
	}

	//计算每个像素在整幅图像中的比例
	for(i = 0; i < GrayScale; i++)
	{
		pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / pixelSum;
	}

	//遍历灰度级[0,255]
	float w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, u, 
		deltaTmp, deltaMax = 0;
	for(i = 0; i < GrayScale; i++)
	{
		w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = u = deltaTmp = 0;
		for(j = 0; j < GrayScale; j++)
		{
			if(j <= i)   //背景部分
			{
				w0 += pixelPro[j];
				u0tmp += j * pixelPro[j];
			}
			else   //前景部分
			{
				w1 += pixelPro[j];
				u1tmp += j * pixelPro[j];
			}
		}
		u0 = u0tmp / w0;
		u1 = u1tmp / w1;
		u = u0tmp + u1tmp;
		deltaTmp = w0 * pow((u0 - u), 2) + w1 * pow((u1 - u), 2);
		if(deltaTmp > deltaMax)
		{
			deltaMax = deltaTmp;
			threshold = i;
		}
	}
	return threshold;
}