用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割-CSDN下载 [问题点数:0分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 70.98%
一维最大熵阈值分割——opencv与matlab实现
这篇文章的opencv<em>实现</em>代码源于http://blog.<em>csdn</em>.net/yangtrees/article/details/8785377这篇博客,自己稍加改动,再此对博主表示感谢。 1.<em>最大熵</em>原理 原理自己还是不是很清楚,-p*log(p)当p增大的时候log(p)减小,那么随着阈值的增加,前景(或者背景)的熵值的变化应该不是单调的(没有证明,只是自己感觉)。但我试着求出随着阈值变化的背
最大熵模型The Maximum Entropy:模型
http://blog.<em>csdn</em>.net/pipisorry/article/details/52789149 <em>最大熵</em>模型相关的基础知识 [概率论:基本概念CDF、PDF ] 熵定义为: [信息论:熵与互信息 ] [最优化方法:拉格朗日乘数法 ] [参数估计:贝叶斯思想和贝叶斯参数估计 ] [参数估计:最大似然估计MLE ] 皮皮blog <em>最大熵</em>原理和思想 ...
最大熵模型(Maximum Entropy Model, ME)理解
信息论的创始人Shannon认为,“信息室zhire”
最大熵模型总结
<em>最大熵</em>模型总结 声明:引用请注明出处http://blog.<em>csdn</em>.net/lg1259156776/ 摘要 本文对<em>最大熵</em>模型进行了系统性的学习和总结,从不同的角度来解读熵的概念以及<em>最大熵</em>的内涵。对<em>最大熵</em>的具体应用进行了梳理,并介绍了与<em>最大熵</em>相关的一些概念,最后通过一个简单的demo来对<em>最大熵</em>模型进行直观的认识和感悟。 引言 熵,忘了第一次接触是在物理课上还是在化学课上,总...
最大熵模型的简单理解
基本思想 在只掌握了关于未知分布的部分信息的情况下,符合已知知识分布的概率分布可能有多个,但是熵值最大的概率分布最真实低反映了事件的分布情况。 <em>最大熵</em>原理指出,当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险<em>最小</em>。因为这时概率分布的信息熵最大,所以人们称这种模型叫“<em>最大熵</em>模型”。我们常说,
matlab编写二维最大熵最小交叉熵实现图像分割.2018_03_16
用<em>matlab</em><em>编写</em>的<em>二维</em><em>最大熵</em>和<em>最小</em><em>交叉熵</em><em>实现</em><em>图像</em>的<em>分割</em>,之后再用灰度值进行<em>图像</em>增强。
matlab编写二维最大熵最小交叉熵实现图像分割
用<em>matlab</em><em>编写</em>的<em>二维</em><em>最大熵</em>和<em>最小</em><em>交叉熵</em><em>实现</em><em>图像</em>的<em>分割</em>,之后再用灰度值进行<em>图像</em>增强。
最大熵阈值分割——opencv与matlab实现
这篇文章的opencv<em>实现</em>代码源于http://blog.<em>csdn</em>.net/yangtrees/article/details/8785377这篇博客,自己稍加改动,再此对博主表示感谢。 1.<em>最大熵</em>原理 原理自己还是不是很清楚,-p*log(p)当p增大的时候log(p)减小,那么随着阈值的增加,前景(或者背景)的熵值的变化应该不是单调的(没有证明,只是自己感觉)。但我试着求出随着阈值变化的背
matlab编写二维最大熵最小交叉熵实现图像分割-CSDN下载.2018_03_16
用<em>matlab</em><em>编写</em>的<em>二维</em><em>最大熵</em>和<em>最小</em><em>交叉熵</em><em>实现</em><em>图像</em>的<em>分割</em>,之后再用灰度值进行<em>图像</em>增强。
matlab自写最大熵程序
<em>matlab</em>自写<em>最大熵</em>程序,目前有一个问题,就是初值的确定。希望和大家交流,能完善。
最大熵模型MATLAB代码
<em>最大熵</em>模型MATLAB代码,针对数学建模上的优化问题可以有不错的效果
最大熵模型
<em>最大熵</em>模型:读书笔记   胡江堂,北京大学软件学院   1. 物理学的熵 2. 信息论的熵 3. 熵和主观概率(一个简单注释 4. 熵的性质 4.1. 当所有概率相等时,熵取得最大值 4.2. 小概率事件发生时携带的信息量比大概率事件发生时携带的信息量多 5. <em>最大熵</em>原理:直觉讨论 6. <em>最大熵</em>原理:一个手工例子 7. <em>最大熵</em>原理:
最大熵源代码
<em>图像</em>二值化处理所需的阈值的选取,此次采用<em>最大熵</em>作为<em>分割</em>的阈值。
Opencv2.4学习::(二维最大熵阈值分割----信息量最大化分割
一维<em>最大熵</em>阈值<em>分割</em>应该比较好理解,可参见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_159aff7940102xbm4.html <em>二维</em> 一、灰度直方图 二、熵(这里实在看不懂,请大神赐教) 虽然看不懂,但还是按书上敲一次,代码<em>实现</em>: #include&amp;lt;opencv2/imgproc/imgproc.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;opencv2...
图像分割之一维最大熵阈值分割方法
阈值<em>分割</em>是一种常用的<em>图像</em><em>分割</em>方法,基于灰度阈值的选取将<em>图像</em>灰度划分为一个或几个集合,<em>实现</em><em>图像</em>的<em>分割</em>。阈值<em>分割</em>方法的关键是阈值选取准则,常用的准则有最大类间方差(OTSU 大津法)和信息熵。信息熵包括很多种:一维<em>最大熵</em>,<em>二维</em><em>最大熵</em>,<em>交叉熵</em>,待<em>分割</em>目标与背景最大类间<em>交叉熵</em>,<em>分割</em>前后<em>图像</em>间<em>最小</em><em>交叉熵</em>等。信息熵表示从信息源中可能获得的信息的大小。假设事件xi发生的概率为,其自信息量定义为pi:自信息量的数...
matlab基于遗传算法的最大熵值法的双阈值图像分割
利用最佳直方图熵法(KSW熵法)及传统遗传算法<em>实现</em>灰度<em>图像</em>二阈值<em>分割</em>
图像阈值分割最大熵
    <em>图像</em><em>最大熵</em>阈值<em>分割</em>的原理:使选择的阈值<em>分割</em><em>图像</em>目标区域、背景区域两部分灰度统计的信息量为最大。     具体描述: 1. 根据信息熵定义,计算原始<em>图像</em>的信息熵H0,选择最大、<em>最小</em>灰度灰度的均值为初始阈值T0; 2. 根据T0将<em>图像</em><em>分割</em>为G1和G2两个区域,均值分别为M1和M2,更新阈值为T2=0.5*(M1+M2); 3. 计算G1和G2的信息熵Hd和Hb,比较Hd+Hb与H0的大...
一维OTSU法、最小交叉熵法、二维OTSU法及C++源码
一维OTSU法、<em>最小</em><em>交叉熵</em>法、<em>二维</em>OTSU法及C++源码
图像处理(1)Python实现图像最大熵分割
Python<em>实现</em><em>图像</em><em>最大熵</em><em>分割</em> 工具: Python opencv-python def segment(img): &amp;amp;quot;&amp;amp;quot;&amp;amp;quot; <em>最大熵</em><em>分割</em> :param tfr: :return: &amp;amp;quot;&amp;amp;quot;&amp;amp;quot; def calculate_current_entropy(hist, threshold)
利用最大熵进行阈值分割从而实现灰度图像的二值化的原理概要及OpenCV代码
详细的数学原理目前我也没搞明白,所以只说下原理概要: <em>图像</em>进行二值化的过程中,显然是需要一个阈值的,这个阈值取多少?前面已经有一种通过像素领域动态确定每个像点点阈值的方法 详情可见我的博文http://blog.<em>csdn</em>.net/wenhao_ir/article/details/51565517  这篇博文要求解的阈值具有这样的特点:<em>图像</em>用此阈值进行二值化后,整幅<em>图像</em>的熵值是最大的,所谓熵值...
最大熵阈值分割
1.频率和概率     直方图每个矩形框的数值描述的是<em>图像</em>中相应灰度值的频率。因此,可以说直方图是一种离散的频率分布。给定一个大小为M*N的<em>图像</em>I,直方图中所有矩形框所代表的数值之和,即为<em>图像</em>中的像素数量,即:     相对应的归一化直方图表示为:    0i所出现的概率。i的累积概率值为1,即概率分布p必须满足以下关系:     与累积概率所所对应的累积直方图H是一个离散
OpenCV学习笔记(二)之最大熵阈值分割
一、计算<em>图像</em>的直方图 1.概念及原理 (1)直方图是一个简单的表,它给出了一幅<em>图像</em>或一组<em>图像</em>中拥有给定数值的像素数量。例如灰度<em>图像</em>的直方图有265个条目(或称为容器)。0号容器给出值为0的像素个数,1号容器给出值为1的像素个数,依次类推。显然对直方图的所有项求和会得到像素的总数。直方图也可以被归一化,归一化后的所有项之和等于1,在这种情况下,每一项给出的都是拥有特定数值的像素在<em>图像</em>中占
图像分割:1.基于阈值的图像分割方法(最大熵分割法)
 利用<em>图像</em>熵为准则进行<em>图像</em><em>分割</em>有一定历史了,学者们提出了许多以<em>图像</em>熵为基础进行<em>图像</em><em>分割</em>的方法。我们介绍一种由Kapuret al提出来,现在仍然使用较广的一种<em>图像</em>熵<em>分割</em>方法。 给定一个特定的阈值q(0&amp;lt;=q&amp;lt;K-1),对于该阈值所<em>分割</em>的两个<em>图像</em>区域C0,C1,其估算的概率密度函数可表示为: clc;clear all; f = imread('1.jpg'); f_gray = r...
最小交叉熵matlab
基于<em>最小</em><em>交叉熵</em>(minimum cross entropy)<em>图像</em><em>分割</em>,
二维最大熵图像分割
本方法是<em>二维</em>最大商法<em>图像</em><em>分割</em> 是递推法值得学习的好用的程序
信息论中的熵(信息熵,联合熵,交叉熵,互信息)和最大熵模型
摘要:  1.信息的度量  2.信息不确定性的度量 内容:1.信息的度量  直接给出公式,这里的N(x)是随机变量X的取值个数,至于为什么这么表示可以考虑以下两个事实:  (1)两个独立事件X,Y的联合概率是可乘的,即,而X,Y同时发生的信息量应该是可加的,即,因此对概率取了负对数(保证非负)  (2)一个时间发生的概率越大,其信息量越小,因此对概率取了负对数(保证非负)举两个例子便于理解:  一...
最大熵阈值分割
将信息论中的 shannon 熵概念用于<em>图像</em><em>分割</em>, 其依据是使得<em>图像</em>中目标与背景分布的信息量最大,即通过测量<em>图像</em>灰度直方图的熵,找出最佳阈值。这里参考网友的资料,根据代码在运行过程的错误调试,<em>实现</em><em>最大熵</em>阈值<em>分割</em>,开发环境VS2012+OpenCV2.4.10,这个是OpenCV2版本。请需要的朋友根据自己需求配置OpenCV。
阈值分割最小交叉熵最大熵,OTSU实现
适用<em>matlab</em><em>实现</em><em>最小</em><em>交叉熵</em>,<em>最大熵</em>,OTSU阈值的<em>分割</em>,程序简洁
二维最大熵原理的讲解
<em>二维</em><em>最大熵</em>原理
【阈值分割最大熵分割
第一次尝试写博客,希望能坚持下去。。。言归正传,下面开始介绍最近在学习的<em>最大熵</em><em>分割</em>法。 最近在做红外小目标检测,用到一个<em>最大熵</em><em>分割</em>法,之后会把 tophat+<em>最大熵</em><em>分割</em>法 贴出来。 <em>最大熵</em><em>分割</em>法 现在主要用的熵算法有 P 氏熵算法,KSW 熵算法、JM 熵算法下面以经典的 KSW 熵算法为例介绍其原理和计算过程。 KSW熵算法 设<em>分割</em>阈值为设<em>分割</em>阈值为t,
二维最大熵阈值分割原理与opencv实现
<em>二维</em><em>最大熵</em>原理   近期在做<em>图像</em>处理灰阶<em>分割</em>的研究,发现网上有很多将一维<em>最大熵</em>阈值<em>分割</em>的文章与程序代码,但是<em>二维</em><em>最大熵</em>的资源相对较小。故本博客的目的就在于此,在学习的过程中记录相关笔记,以便帮助后面的研究者少走些弯路。希望与大家一起进步,共同提高。 1、 基于<em>二维</em><em>最大熵</em>阈值<em>分割</em> 阈值化是<em>图像</em><em>分割</em>中一种重要的技术。现有大多数方法都通过<em>图像</em>的一维灰度直方图选择阈值。但是, 当<em>图像</em>的信噪比递减时,
基于粒子群算法的图像阈值分割
由于输入公式较为麻烦,所以就直接截图上传了。
OpenCV编程:最大熵阈值分割算法实现(代码可运行)
<em>最大熵</em>阈值<em>分割</em>
【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——示例:交叉熵函数(1)
示例:<em>交叉熵</em>函数 Example: Cross Entropy Function 本节将回顾反向传播算法示例。 This section revisits the back-propagationexample. 但本节是从<em>交叉熵</em>函数推导出的学习规则。 But this time, the learning rule derivedfrom the cross entropy function i...
图像阈值分割(二值化)
<em>图像</em><em>分割</em>是模式识别和计算机视觉中很重要的
二维最大熵原理的图像阈值分割算法
<em>二维</em><em>最大熵</em>原理的<em>图像</em>阈值<em>分割</em>算法,一种利用<em>二维</em>最佳直方图熵法(KSW熵法)及改进遗传算法<em>实现</em>灰度<em>图像</em>阈值<em>分割</em>
Matlab二维Otsu阈值分割
<em>二维</em>Otsu,大津法(最大类间方差)阈值<em>分割</em>。Matlab2016a 使用3×3邻域平均灰度作为直方图第<em>二维</em>,<em>二维</em>Otsu运算时间要比一维Otsu长。
最大熵图像分割程序
详细讲解<em>图像</em>处理中要用的程序,内容全面详细方便学习交流
OpenCV - 最大熵分割
转载请注明出处,谢谢. <em>图像</em><em>分割</em>系列的博客连续写了两篇了,这次继续写写利用<em>最大熵</em>模型来进行<em>图像</em>的阈值<em>分割</em>。如果对其他相关博客感兴趣可进入下面的链接查看: 1. OpenCV - 区域生长算法 2. OpenCV - 均值迭代<em>分割</em> 3. OpenCV - 最大间方差(OTUS)<em>分割</em>1. <em>最大熵</em>是什么?这里所说的熵是指信息熵,信息熵是来自于信息论的一个词,它是对系统所含信息的一种度量。通俗的讲,系
最大熵模型python实现
本文参考nltk MaxentClassifier<em>实现</em>了一个简单的<em>最大熵</em>模型,主要用于理解<em>最大熵</em>模型中一些数学公式的实际含义。 <em>最大熵</em>模型:Pw(y|x)Zw(x)=1Zw(x)exp(∑i=1nwifi(x,y))=∑yexp(∑i=1nwifi(x,y))\begin{aligned} P_w(y|x) &= \frac{1}{Z_w(x) }exp \left ( \sum_{i=1}^n
一维最大熵阈值分割
<em>最大熵</em>阈值<em>分割</em>原理中,熵和最大处取得最佳阈值,请问为什么?? 熵代表了最不确定性的情况,众所周知,一般来说分类问题越靠近两类的边界,则分布的不确定性就越大,熵的值也就越大。 <em>图像</em><em>分割</em>:http://blog.<em>csdn</em>.net/yleio/article/details/7184758 其中介绍了包括一位<em>最大熵</em>阈值<em>分割</em>在内的几种<em>图像</em><em>分割</em>方法http://www.cnblogs.com/skyse
机器学习模型(二)最大熵模型与逻辑斯蒂回归模型
先给结果: <em>最大熵</em>模型和逻辑斯蒂回归没有实质性的区别,他们都是对数线性模型 解释: 逻辑斯蒂回归是对于二分类问题的概率模型,<em>最大熵</em>将相同的原理推广到了多酚类 对于这两个模型,我们都希望有条件概率: 其中y为目标函数,x是特征向量 逻辑斯蒂回归利用了二项分布: 其中: 于是: 有对数似然函数: 求偏导:   而<em>最大熵</em>模型使用多项式分布: 其中:
基于一维和二维最大熵分割
<em>图像</em><em>分割</em>中基于一维和<em>二维</em><em>最大熵</em><em>分割</em>方法,自己编的<em>matlab</em>程序,不是调用工具箱的。
最大熵分割
<em>最大熵</em><em>分割</em>法的一种。
最大熵阈值分割算法
这里需要说明下,g #include #include using namespace cv; int HistogramBins = 256; float HistogramRange1[2]={0,255}; float *HistogramRange[1]={&HistogramRange1[0]}; typedef enum {back,object} entropy
基于最小交叉熵的图象分割
本程序是<em>matlab</em>写的基于<em>最小</em><em>交叉熵</em>的图象<em>分割</em>,处理速度快,<em>分割</em>质量好
相对熵、交叉熵最大熵模型
<em>最大熵</em>模型:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6093948.html
图像的一维熵和二维
<em>图像</em>的一维熵和<em>二维</em>熵 <em>图像</em>的熵是一种特征的统计形式,它反映了<em>图像</em>中平均信息量的多少。<em>图像</em>的一维熵表示<em>图像</em>中灰度分布的聚集特征所包含的信息量,令Pi表示<em>图像</em>中灰度值为i的像素所占的比例,则定义灰度图象的一元灰度熵为: 图象的一维熵可以表示<em>图像</em>灰度分布的聚集特征,却不能反映<em>图像</em>灰度分布的空间特征,为了表征这种空间特征,可以在一维熵的基础上引入能够反映灰度分布空间特征的特征量来组成<em>图像</em>的
区域生长法的图像分割matlab程序
本程序主要功能为<em>实现</em>基于区域生长法的<em>图像</em><em>分割</em>,选取种子点,并将灰度差值小于阈值的像素点进行合并生长。
图像基本变换---图像二值化(包含OSTU/迭代法/统计法/双峰法/P分位法/最大熵法)
本文详细介绍了<em>图像</em>基本变换---<em>图像</em>二值化(包含OSTU/迭代法/统计法/双峰法/P分位法/<em>最大熵</em>法)的相关知识,并 给出了完整程序DEMO的<em>下载</em>链接,跟大家分享一下,希望大家喜欢!
关于最大似然与交叉熵损失函数和最小二乘法的思考
最大似然估计与logistic<em>交叉熵</em>损失函数以及线性回归过程中的<em>最小</em>二乘法的关系理解
最小误差法阈值分割
<em>最小</em>误差法阈值<em>分割</em>,很有指导意义的,大家可以<em>下载</em>
图像算法】七种常见阈值分割代码(Otsu、最大熵、迭代法、自适应阀值、手动、迭代法、基本全局阈值法)
<em>图像</em>算法:<em>图像</em>阈值<em>分割</em> SkySeraph Dec 21st 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.21st 2010 HQU 一、工具:VC+OpenCV 二、语言:C++ 三、原理(略) 四、程序 主程序(核心部分) 
有关熵的几个概念 及 最大似然和交叉熵的一致性
随机事件的信息量   为了描述一个随机事件的信息量,定义了自信息。自信息表示不确定性减少的程度。   一个事件确定发生,是没有信息量的;而一个事件发生的概率越小,则其信息量越大。   未知所带来的不确定性,就是自信息要描述的目标。   自信息:I(x)=logi1p(x) I(x)= log_i \frac{1}{p(x)}   notice:这里的自信息量并不代表信息作用的大小。一
基于信息熵方法的多阈值图像分割算法
<em>图像</em><em>分割</em>,简单地说就是将一幅数字<em>图像</em><em>分割</em>成不同的区域,在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质,如灰度,颜色,纹理等,而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。 基于信息熵的一类方法被广泛应用到<em>图像</em><em>分割</em>领域,比如<em>最大熵</em>,最大<em>交叉熵</em>,<em>最小</em><em>交叉熵</em>等。本文研究了基于Tsallis熵的多阈值<em>图像</em><em>分割</em>算法,通过利用<em>图像</em>的灰度直方图信息,近似拟合灰度的概率分布函数,然后设定目标函数,目标函数最大化对应的阈值就是最佳阈值,相比传统算法,Tsallis熵的阈值<em>分割</em>方法,能够克服一定的噪声干扰,同时避免了单阈值的问题,能够<em>分割</em>多个感兴趣区域。 本文最后在<em>matlab</em>环境中进行真实<em>图像</em>的<em>分割</em>实验,结果表明,这种方法能够较好的克服<em>图像</em>细节<em>分割</em>不准的问题,同时能够针对多个灰度级别进行<em>分割</em>,大大提高<em>分割</em>的准确率。
MATLAB——利用二维小波变换对图像进行压缩
本代码主要利用MATLAB工具<em>实现</em>MATLAB——利用<em>二维</em>小波变换对<em>图像</em>进行压缩,简单明了,易于理解
本程序实现二维灰度图像的小波变换和逆变换
本程序<em>实现</em><em>二维</em>灰度<em>图像</em>的小波变换和逆变换,提供详细的c++源代码及注释,并且经过调试可以运行。
基于二维直方图的阈值分割
利用摄像头获取YUV422 640*480,然后变换为YUV444 320*240,这种操作可以一定程度上增加<em>图像</em>本身的清晰度(当然相对与直接获取320*240的<em>图像</em>)。 在 YCrCb 颜色空间中,Y 值主要表征亮度,颜色主要由Cr 和 Cb 决定,因而直方图由原本灰度<em>图像</em>的一维变为彩色<em>图像</em>的 CrCb 维。考虑到<em>二维</em>空间上搜索峰值比较复杂,为了简化问题,将 Cr 和 Cb 的取值范围 0-2
改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法
改进的<em>二维</em><em>最小</em><em>交叉熵</em>阈值<em>分割</em>快速迭代算法
十、最大熵模型与EM算法
一、<em>最大熵</em>模型 1、熵 联合熵和条件熵 相对熵 <em>交叉熵</em> 互信息 总结 2、<em>最大熵</em>模型 二、EM算法(期望最大化算法) 三、GMM 一、<em>最大熵</em>模型 lnx&amp;amp;amp;lt;=x−1lnx&amp;amp;amp;lt;=x−1lnxf(x)=x−1−lnx,x&amp;amp;amp;gt;0f(x)=x−1−lnx,x&amp;amp;amp;gt;0f(x)=x-1-lnx,x&amp;amp;gt;0,求导是凸函数,在x=1处取得极值 1、熵
基于交互的图像分割算法
转自:https://blog.<em>csdn</em>.net/deepvl/article/details/40582743看论文时,看到了几篇基于交互的<em>图像</em><em>分割</em>算法,这里罗列一下,后期有时间时再一一拜读,大家有好的论文可以告诉我,我会随时进行补充1:  Interactive Image Segmentation Based on Level Sets of Probabilities, TVCG 2012...
fft2 自己编写matlab二维离散傅利叶正变换
D=fft2(f); 如何自己<em>实现</em>fft2呢?
CT图像重建matlab程序
根据提供的数据<em>实现</em>CT<em>图像</em>的重建. data的列向量是0~180度的ct扫描数据(投影数据)。<em>matlab</em>源代码,并提供数据。
灰度图像二维Otsu自动阈值分割matlab源程序
算法速度很快哦,只要0.4秒,风格效果稳定,用了cameraman测试的
灰度阈值分割法的matlab实现
function th=thresh_md(a);%该函数<em>实现</em>最大方差法计算<em>分割</em>阈值 count=imhist(a); %返回<em>图像</em>矩阵各个灰度等级像素个数 [m,n]=size(a); N=m*n-sum(sum(find(a==0),1)); L=256; %指定<em>图像</em>灰度等级 count=count/N;%计算出各灰度出现的概率 for i=2:L if count(i)~=0
DFT的matlab实现的 源程序
使用<em>matlab</em><em>实现</em>的DFT算法源程序,并有例子和实验结果
基于区域生长法的图像分割matlab程序
本程序主要功能为<em>实现</em>基于区域生长法的<em>图像</em><em>分割</em>,选取种子点,并将灰度差值小于阈值的像素点进行合并生长。
Matlab实现图像分割
下面使用极小值点阈值选取方法,<em>编写</em>MATLAB程序<em>实现</em><em>图像</em><em>分割</em>的功能。 极小值点阈值选取法即从原<em>图像</em>的直方图的包络线中选取出极小值点, 并以极小值点为阈值将<em>图像</em>转为二值<em>图像</em> clear all; close all ; G=imread('rabbit.png'); figure(); subplot(2,2,1); imshow(G); subplot(2,2,2); imhist(G
运动目标检测及图像分割matlab代码
对运动目标进行检测,并同时对其进行<em>图像</em><em>分割</em>,包含案例,并提供<em>matlab</em>代码。
基于Otsu算法的图像自适应阈值分割
在<em>图像</em>处理实践中,将灰度图转化为二值图是非常常见的一种预处理手段。在Matlab中,可以使用函数BW = im2bw(I, level)来将一幅灰度图 I,转化为二值图。其中,参数level是一个介于0~1之间的值,也就是用于<em>分割</em><em>图像</em>的阈值。默认情况下,它可取值是0.5。   现在问题来了,有没有一种根据<em>图像</em>自身特点来自适应地选择阈值的方法呢?答案是肯定的!我们今天就来介绍其中最为经典的Ots...
最大熵算法及简单例子
最近在学模式识别,正在看Introduction to PatternRecognition这本书,挺不错的一本书。好,下面和大家一起来学习<em>最大熵</em>算法。首先,<em>最大熵</em>算法是干什么用的呢?一般是用来估计一个分布,至于把分布估计出来之后用来干什么,那要视具体问题而定。那这里的“熵”是什么意思呢?它是指信息熵,一个分布的均匀程度可以用熵的大小来衡量,熵越大,就越均匀,而<em>最大熵</em>就是要求在满足特定约束下,分布
两张图像交叉熵(cross entropy)
function f=CERF(h1,h2) %CERF return CERF(<em>交叉熵</em>) 求两<em>图像</em>的<em>交叉熵</em> %input must be a imagehandle 输入<em>图像</em>句柄 %image fusion evaluate parameter <em>图像</em>融合评价参数 % ...
最大熵模型改进迭代尺度法python实现
<em>最大熵</em>模型,改进迭代尺度法python<em>实现</em>,包含数据集,结构简单,注释明确
基于Matlab的区域生长法分割图像
区域生长算法 区域生长是一种很重要的<em>图像</em><em>分割</em>方法。它是指从某个像素出发,比较相邻接像素的特征向量(包括灰度、边缘、纹理等特征),在预先指定的准则下,若它们足够相似则作为同一区域合并,以此方式使相似特征的区域不断增长,最后形成<em>分割</em><em>图像</em>。 区域生长算法具体描述如下: (1) 选取待<em>分割</em>区域内(本研究为眼肌区域内)一点作为种子点(x0,y0)。 (2) 以(x0,y0)为中心,考虑(x0,y0)的4 邻域像素(x,y),如果(x,y)满足生长准则,则将(x,y)与(x0,y0)合并,同时将(x,y)压入堆栈。 (3) 从堆栈中取出一个像素,把它当做(x0,y0),回到步骤(2)。 (4) 当堆栈为空时,生长结束。
最小二乘与交叉熵代价函数的区别(作用及公式推导)
 <em>交叉熵</em>代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍<em>交叉熵</em>代价函数之前,本文先简要介绍二次代价函数,以及其存在的不足。   1. 二次代价函数的不足         ANN的设计目的之一是为了使机器可以像人一样学习知识。人在学习分析新事物时,当发现自己犯的...
二维直线型最小误差阈值分割
<em>二维</em>直线型<em>最小</em>误差阈值<em>分割</em>法
如何用matlab计算图像二维傅里叶变换
关于<em>二维</em>DFT的原理的话,可以参考清华出版的《<em>图像</em>工程 上册》,所以此处赘述<em>二维</em>DFT的原理,如果不懂的话,那效果<em>图像</em>也不会理解为什么。 所以我在代码中直接调用库fft2(X); % by keyhero % img_fft.m clear; lena=imread('lena.bmp'); freq=fft2(lena); freq = fftshift(freq); ampt=abs(fr...
matlab实现图像的切割
在有些程序中由于<em>图像</em>过大,常常需要我们将<em>图像</em>切割成几个比较小的图案之后在进行相关的处理。  Img=imread('sssd.png'); imgsize=size(Img) subimg_width=600; subimg_height=1000; num_width_spilt=ceil(imgsize(1)/subimg_width); num_height_spilt=ceil(imgs
最小熵原理
种草很好的博文: 苏剑林. (2018, Apr 18). 《<em>最小</em>熵原理(一):无监督学习的原理 》[Blog post]. Retrieved from https://spaces.ac.cn/archives/5448 苏剑林. (2018, Apr 24). 《<em>最小</em>熵原理(二):“当机立断”之词库构建 》[Blog post]. Retrieved from https://space...
matlab实现自适应图像阈值分割(最大类间方差法
用<em>matlab</em><em>实现</em>自适应<em>图像</em>阈值<em>分割</em>(最大类间方差法) %本程序是利用最大类间方差算法求解自适应阈值,对<em>图像</em>进行<em>分割</em>
学习OpenCV——直方图&最大熵分割
原来一直觉得OpenCV里的直方图函数十分简单,今天临时需要用才发现原来OpenCV的calcHist功能如此强大,不仅能计算常见的1D Hist, calcHist理论上支持32维以下的Hist.(32维啊 有木有!) void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask,
图像处理最大熵阈值分割
<em>图像</em>处理<em>最大熵</em>阈值<em>分割</em>法
自己编写二维快速傅里叶变换fft程序 matlab平台
没有调用<em>matlab</em>自带的fft函数,而是自己<em>编写</em>的<em>二维</em>快速傅里叶变换fft程序 <em>matlab</em>平台
图像处理 二维离散傅里叶变换DFT matlab代码
<em>图像</em>处理 <em>二维</em>离散傅里叶变换DFT <em>matlab</em>代码<em>图像</em>处理领域离散傅里叶变换的作用<em>二维</em>离散傅里叶变换<em>二维</em>离散傅里叶变换公式将<em>二维</em>的离散傅里叶变换进行转化将系数转化为矩阵形式注意,从矩阵的乘积i形式可以看出,原来是N个值,输出后依然是N个值,而且要注意,输出的N个值的每一个值和输入得每一个值都有关系。换句话说,输出的F(0),F(1),F(2)....F(N),之中的每一个值,比如F(1),都需要...
一维最大熵图像分割MATLAB实现
基于一维<em>最大熵</em>法<em>图像</em><em>分割</em>MATLAB<em>实现</em>
二维OTSU算法快速实现
OTSU自适应阈值选取算法
遗传算法实现图像分割(MATLAB)
 本文是对于Omar Banimelhem and Yahya Ahmed Yahya 发表论文《Multi-Thresholding Image Segmentation Using Genetic Algorithm》的翻译。 用遗传算法对<em>图像</em>进行多阈值<em>分割</em>(Multi-Thresholding Image Segmentation Using Genetic Algorithm) 摘要:...
最大熵分割
<em>matlab</em> <em>最大熵</em><em>分割</em>
图像分割与三维重建
.医学<em>图像</em><em>分割</em>: 根据需要选择一定的特征量或指定特定的测量准则来检测<em>图像</em>中不同区域的一致性,根据检测出来的区域一致性将<em>图像</em>区别成不同区域,从而可以更加方便地进行进一步的分析和理解。 .医学<em>图像</em><em>分割</em>方法: a.基于<em>图像</em>区域的方法:通过检测同一区域内的均匀性是否一致来将<em>图像</em>中的不同区域识别出来。 区域<em>分割</em>方法包括:阈值<em>分割</em>法,区域生长法,基于随机场的方法。 b.基于边缘检测的<em>分割</em>方
ml课程:最大熵与EM算法及应用(含代码实现
以下是我的学习笔记,以及总结,如有错误之处请不吝赐教。 本文主要介绍<em>最大熵</em>模型与EM算法相关内容及相关代码案例。 关于熵之前的文章中已经学习过,具体可以查看:ml课程:决策树、随机森林、GBDT、XGBoost相关(含代码<em>实现</em>),补充一些 基本概念: 信息量:信息的度量,即一件事情发生的概率。那么熵既可以表示为信息量的期望,也就是。 联合熵(joint entropy):是联合概率分布或...
matlab中求 img两图像交叉熵和相对标准差
在<em>matlab</em>中求 img两<em>图像</em>的<em>交叉熵</em>和相对标准差
图像分割源代码(Matlab)
<em>图像</em><em>分割</em>源代码(Matlab),包含常用的各种<em>图像</em><em>分割</em>技术代码
OpenCV - 最大间方差分割
OpenCV中其实有对OTUS算法的<em>实现</em>,threhold()函数最后一个参数可以指定使用OTUS算法。 1、最大方差(OTUS)算法的描述和均值迭代算法相似,OTUS算法也是利用<em>图像</em>的直方图进行的。OTUS算法的思想是选取一个阈值T,T∈[0,m−1]T, T \in [0,m-1],mm为<em>图像</em>的灰度级将直方图两部分,TT值使得分成的两组间方差最大。2、算法的步骤待处理<em>图像</em>灰度值范围为[0,m−1
网页登录界面login.rar下载
网页登录界面login 这是一些登录界面,希望一些设计login登录时能有用 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/tan8888/1019588?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/tan8888/1019588?utm_source=bbsseo[/url]
英语视听说教程3答案下载
英语视听说教程3的全部答案,希望和爱好英语的同学分享 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zyh946/2292599?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zyh946/2292599?utm_source=bbsseo[/url]
有向图的拓扑排序报告下载
构造一个有向图并进行拓扑排序報告《数据结构》实验报告。里面包含了源代码。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qianxixingdyx/2486227?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qianxixingdyx/2486227?utm_source=bbsseo[/url]
文章热词 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型 设计制作学习
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 大数据教程csdn下载 用vim编写python教程
我们是很有底线的