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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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