最大熵演算法

① 演算法有哪些分類

演算法分類編輯演算法可大致分為：

基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。

② 幾種經典的二值化方法及其vb.net實現

圖像二值化的目的是最大限度的將圖象中感興趣的部分保留下來，在很多情況下，也是進行圖像分析、特徵提取與模式識別之前的必要的圖像預處理過程。這個看似簡單的問題，在過去的四十年裡受到國內外學者的廣泛關注，產生了數以百計的閾值選取方法，但如同其他圖像分割演算法一樣，沒有一個現有方法對各種各樣的圖像都能得到令人滿意的結果。
本文針對幾種經典而常用的二值發放進行了簡單的討論並給出了其vb.net 實現。

1、P-Tile法

Doyle於1962年提出的P-Tile (即P分位數法)可以說是最古老的一種閾值選取方法。該方法根據先驗概率來設定閾值，使得二值化後的目標或背景像素比例等於先驗概率，該方法簡單高效，但是對於先驗概率難於估計的圖像卻無能為力。

2、OTSU 演算法（大津法）

OSTU演算法可以說是自適應計算單閾值（用來轉換灰度圖像為二值圖像）的簡單高效方法。1978 OTSU年提出的最大類間方差法以其計算簡單、穩定有效，一直廣為使用。


3、迭代法（最佳閥值法）

(1)． 求出圖象的最大灰度值和最小灰度值，分別記為Zl和Zk，令初始閾值為：

(2)． 根據閾值TK將圖象分割為前景和背景，分別求出兩者的平均灰度值Z0和ZB:式中，Z(i,j）是圖像上(i,j)點的象素值，N(i,j)是(i,j)點的權值，一般取1。


(3)． 若TK=TK+1，則所得即為閾值，否則轉2，迭代計算。

4、一維最大熵閾值法
它的思想是統計圖像中每一個灰度級出現的概率 ，計算該灰度級的熵 ,假設以灰度級T分割圖像，圖像中低於T灰度級的像素點構成目標物體（O），高於灰度級T的像素點構成背景（B），那麼各個灰度級在本區的分布概率為：

O區： i=1,2……,t

B區： i=t+1,t+2……L-1

上式中的 ,這樣對於數字圖像中的目標和背景區域的熵分別為：

對圖像中的每一個灰度級分別求取W=H0 +HB，選取使W最大的灰度級作為分割圖像的閾值，這就是一維最大熵閾值圖像分割法。