Question

This site提供了在类差异之间进行的方法的实现。但是，我想在类差异内进行操作（不幸的是，我可以做到） t发布公式，但您可以在网站上看到它），该公式被认为比较慢。这是我的方法：

double varb,varf = 0; int sum,wB,wF,treshold = 0 double varMin = Float.MAX_VALUE; for (int t=0 ; t<256; t++) { for(int i =1; i <=t; i++) { sum+= i*hist[i]; } for(int i =1; i <=t; i++) { wB += hist[i]; } sumB += (float) (t * histo[t]); wF = N - wB; double mB =(double) N*sumB / wB; // Mean Background double mF = (double) N*(sum - sumB) / wF; // sum is the sum of all grey values for(int i =1; i <=t; i++) { varb += (i-mB)*(i-mB)*(hist[i]/N)/wB; } for(int i =t+1; i <256; i++) { varb += (i-mF)*(i-mF)*(hist[i]/N)/wF; } double var = wB*varb/N + wF * varf/N; if (var < varMin) { //checks for the smallest variance varMin = var; threshold = t; } }

我总是零。我该怎么办？

Answer 1

在用于累积给定t的值的所有4个循环中，代码中都有一个明显的错误：

for(int i =1; i <=t; i++) {
    sum+= i*hist[i];
}
for(int i =1; i <=t; i++) {
    wB += hist[i];
}

在这些循环之前，不会重设

sum和wB，这意味着，对于每个新的t，请将这些值添加到为先前的t计算的值中。正确的是：

sum = 0;
wB = 0;
for(int i =1; i <=t; i++) {
    sum+= i*hist[i];
    wB += hist[i];    // (also no need for looping twice over `hist`)
}

另外两个循环：

for(int i =1; i <=t; i++) {
    varb += (i-mB)*(i-mB)*(hist[i]/N)/wB;
}
for(int i =t+1; i <256; i++) {
    varb += (i-mF)*(i-mF)*(hist[i]/N)/wF;
}

在此情况相同，但是您两次使用varb，而从不使用varf。正确：

varb = 0;
varf = 0;
for(int i =1; i <=t; i++) {
    varb += (i-mB)*(i-mB)*(hist[i]/N)/wB;
}
for(int i =t+1; i <256; i++) {
    varf += (i-mF)*(i-mF)*(hist[i]/N)/wF;
}

您的代码未显示您计算sumGrayvalues和mitt的位置，我们假设您做对了。然后，您还可以看到sum和wB可以从t的上一个迭代中计算出来，只需从hist中添加一个元素即可。

（我没有运行代码，我没有Java，所以我不确定是否还有其他问题。）

用大津法的“慢版本”计算阈值

1 个答案: