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    Umbral basado en Entropía para la Binarización de Imágenes en Matlab [código]



    Otro de los métodos utilizados para el cálculo de un umbral óptimo aplicado a la binarización de imágenes es el método del umbral por entropía, el cual se basa en el cálculo de la incertidumbre para las diversas distribuciones que se puedan originar para los píxeles de la imagen analizada. En este post presentamos el código fuente en Matlab del cálculo del umbral por entropía para la binarización de imágenes.



    El código fuente en Matlab del cálculo del umbral por entropía para la binarización de imágenes se presenta a continuación:


    1. function E = UmbralEntropia(imagen)
    2. mayor = -1;
    3. hn = HistogramaNormalizado(imagen);
    4. Hn = AcumulacionNormalizado(imagen);
    5. for i=1 : 256
    6. suma1 = 0;
    7. HA = 0;
    8. suma2 = 0;
    9. HB = 0;
    10. prob1 = Hn(i);
    11. for a=1 : i
    12. if prob1~=0
    13. suma1 = hn(a)/prob1;
    14. end
    15. if suma1~=0
    16. HA = HA+suma1*log2(suma1);
    17. end
    18. end
    19. prob2 = 1-prob1;
    20. for b=i+1 : 256
    21. if prob1~=0 & prob2~=0
    22. suma2 = hn(b)/prob2;
    23. end
    24. if suma2~=0
    25. HB = HB+suma2*log2(suma2);
    26. end
    27. end
    28. J = -HA-HB;
    29. if(J>mayor)
    30. mayor = J;
    31. tono = i;
    32. end
    33. end
    34. E = tono;

    El código de la función HistogramaNormalizado() la pueden encontrar en el post de histograma normalizado y la función AcumulacionNormalizado() la pueden encontrar en el post de cálculo del vector de acumulación.

    Finalmente, debemos de usar el resultado de la umbralización calculada por este método para usarla en la función de binarización presentada en el post de binarización de una imagen. Un ejemplo del resultado se puede observar en la siguiente figura:





    Espero les sea de utilidad.
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