2二维局部熵模型从一维熵原理可知灰度的概率统计方法是使用熵原理选取阈值的关键因此可用高维统计量或条件统计量计算图像近邻灰度的高维概率或条件概率获得图像的局部统计特征信息实现高维熵或条件熵的图像分割28 第25 卷第 6 期 2012 年 12 月 模式识别与人工智能 PR & AI Vol. 25 No. 6 Dec 2012 图像...
熵阈值分割 例句>> 3) Fuzzy entropy 模糊熵分割 1. Authors presents an improved segmention technique based on multiple threshold values determined by fuzzy entropy. 为快速准确找到车牌位置 ,提出了一种改进的多阈值模糊熵分割方法 。4) maximum entropy segmentation 最大熵分割5...
最大熵原理指出,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,预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大,所以人们称这种模型叫“最大熵模型”。我们常说,不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里,其实就是最大熵...
熵是信息论中的一个重要概念,用于衡量一个事件的不确定性。在图像分割中,最大熵阈值分割算法通过计算图像的熵来确定最佳阈值,使得分割后的前景和背景两部分熵之和最大。这种方法可以用于二值图像、灰度图像和彩色图像的分割。 2.最大熵阈值分割原理 最大熵阈值分割的原理如下: (1) 计算图像的直方图,得到像素值...
最大熵阀值分割Python python 最大熵模型,信息论里,熵是可以度量随机变量的不确定性的,已经证明的:当随机变量呈均匀分布的时候,熵值最大,一个有序的系统有着较小的熵值,无序系统的熵值则较大。机器学习里面,最大熵原理假设:描述一个概率分布的时候,在满足所有约束
阈值分割:阈值分割是图像分割中的一种常用方法,通常是按阈值将图像分割成几个部分。 阈值分割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,其中大津法已经在上一篇博文中实现 OTSU算法(大津法—最大类间方差法)原理及实现
的最大类间交叉熵算法,其三是类间最大模糊散度的改进算法,其四是最小模糊散度算法.针对图像阈值化分割的要求,在后两种算法中构造了一种新的模糊隶属度函数.本文采用均匀测度和形状测度比较各算法的性能.利用多种类型测试图像得到的分割结果,显示了所提算法的有效性和通用性.关键词:图像分割;交叉熵;模糊录属度函数...
图像分割中的交叉熵和模糊散度算法第1O期1999年1O月电子4,ELECFRON[CA,:4,l_27N0100n1999最小模糊散度算法针对图像周值化分割的要求,在后两种算法中构造了一种新的模糊隶属度函数本文采用均匀测度和形状测度比较各算法的性能利用多种娄型测试图像得到的分割结果,显示了所提算法的有效性和通用性关键词:皂堡盐型...
图2.1 最大熵图像分割算法 实现这一部分时遇到了一个问题,就是通过给出的熵函数计算时,会出现某一灰度值出现的概率为0,导致公式中需要计算LOG(0),matlab计算这个式子时会自动返回-INF表示这是一个非常小的数,但这时这个INF值会使这一个阈值的熵都为NaN,导致整个计算阈值的程序出现错误,找不到最佳阈值。因此需...