OTSU二值化方法

    OTSU二值化方法是一种全局阈值分割方法，它基于类间方差最大原理。

    C代码如下：

    

#include<stdlib.h>
bool tobinary(unsigned char *pImage, int width, int height, int biBitCount)
{
   int i,  j, k;
   int h[256]={0};
   unsigned int ip1, ip2, is1, is2=0;  //存储前景和背景的灰度总和及像素个数
   double w0, w1=0;                       //前景和背景像素的比例
   double mean1, mean2=0;           //前景和背景的平均灰度
   double g[245]={0};                      //存储类间方差
   double gmax=0;                         //最大类间方差
   unsigned char th=0;                   //二值化阈值
   //定义变量，计算图像每行像素所占的字节数（必须是4的倍数）
   int lineByte=(width * biBitCount/8+3)/4*4;

   /********类间方差最大法求阈值**********/
   for(i=0; i<height; i++)  //灰度直方图
       for(j=0; j<width; j++)
       {
           k = *(pImage+i*lineByte+j);
           h[k]++;
       }

   for(i=10; i<245; i++) //阈值一般不会超出这个范围
       {
         ip1=0; ip2=0; is1=0;  is2=0;
         w0=0; w1=0;
         for(j=0; j<i; j++)
         {
             ip1+=h[j]*j;  is1+=h[j];
         }
         mean1=ip1/is1;
         w0=double(is1)/double(width*height);

         for (j=i; j<256; j++)
         {
             ip2+=h[j]*j;  is2+=h[j];
         }
         mean2=ip2/is2;
         w1=1-w0;

         g[i]=w0*w1*(mean1-mean2)*(mean1-mean2);
       }
       gmax=g[10];
       th=10;
       for(i=11; i<245; i++)
           if(g[i]>gmax)
           {
               gmax=g[i];  th=i;
           }
  /******* **二值化*********/
       for(i=0; i<height; i++)
             for(j=0; j<width; j++)
               *(pImage+i*lineByte+j)=*(pImage+i*lineByte+j)>th?255:0;
   return 1;
}

      这个语句要注意   w0=double(is1)/double(width*height); 因为如果不加强制转换的话，右边一个小的整数除以一个大的整数结果为0。

     程序中有这么一句 int lineByte=(width * biBitCount/8+3)/4*4; 这是因为Windows系统中一行像素所占的字节数为4的倍数，因此不是4的倍数时要补充为4的倍数，这样在寻址每一个像素的时候，像素的地址为 pImage+i*lineByte+j ；而循环控制语句for(j=0; j<width; j++)中仍用width，不用lineByte，因为补充的数据不是原图像数据，我们不需要处理。

      该函数在Eclipse上调试通过。