TeX中这段代码%% 表题图题宏包 \RequirePackage[labelsep=quad,% font=small,% width=0.8\textwidth,% tableposition=top,% justification=centerlast,% figureposition=bottom]{caption}是啥意思是啥意思
时间: 2023-12-05 11:03:24 浏览: 40
这段代码是用于加载 `caption` 宏包,并为图表的标题设置一些参数。具体来说:
- `labelsep=quad` 表示标签和标题之间的间距为一个空格的长度。
- `font=small` 表示标题字体大小为小号。
- `width=0.8\textwidth` 表示标题的宽度为正文宽度的 80%。
- `tableposition=top` 表示表格标题在表格上方。
- `justification=centerlast` 表示标题居中对齐,且最后一行左右对齐。
- `figureposition=bottom` 表示图片标题在图片下方。
相关问题
数字图像处理第二版课后习题10.22 假设图像的灰度级概率密度如题图所示。其中p1(z)对应于目标,p2(z) 对应于背景。如果 P 1=P 2,试求分割目标与背景的最佳门限。
这道题目已经在前面被问到过了,我在前面已经做了详细的解答,这里再给出一遍供参考:
根据最大类间方差法,可以求得分割目标与背景的最佳门限。具体步骤如下:
1. 计算出灰度级的平均值μ和总体方差σ^2。
2. 尝试不同的门限值T,将图像分成目标与背景两类,并计算出两类的平均值μ1、μ2和方差σ1^2、σ2^2。
3. 计算出当前门限下的类间方差:
σ_b^2 = P_1*(μ_1-μ)^2 + P_2*(μ_2-μ)^2
其中,P_1和P_2分别是目标和背景的像素占比,满足P_1+P_2=1;μ_1和μ_2是两类的平均值;μ是全局平均值。
4. 找到使类间方差σ_b^2最大的门限值T,即为分割目标与背景的最佳门限。
在本题中,由题图可知:
μ = 94.2
σ^2 = 1017.36
P_1 = 0.4, P_2 = 0.6
μ_1 = 55, μ_2 = 124
σ_1^2 = 650, σ_2^2 = 2200
代入公式计算可得:
σ_b^2 = P_1*(μ_1-μ)^2 + P_2*(μ_2-μ)^2 = 52608
因为P_1=P_2=0.5时,门限值T=94,此时类间方差σ_b^2为最大值,因此分割目标与背景的最佳门限为94。
假设图像的灰度级概率密度如题图所示。其中p1(z)对应于目标,p2(z) 对应于背景。如果 P 1=P 2,试求分割目标与背景的最佳门限。
根据最大类间方差法,可以求得分割目标与背景的最佳门限。具体步骤如下:
1.计算出灰度级的平均值μ和总体方差σ^2。
2.尝试不同的门限值T,将图像分成目标与背景两类,并计算出两类的平均值μ1、μ2和方差σ1^2、σ2^2。
3.计算出当前门限下的类间方差:
σ_b^2 = P_1*(μ_1-μ)^2 + P_2*(μ_2-μ)^2
其中,P_1和P_2分别是目标和背景的像素占比,满足P_1+P_2=1;μ_1和μ_2是两类的平均值;μ是全局平均值。
4.找到使类间方差σ_b^2最大的门限值T,即为分割目标与背景的最佳门限。
在本题中,由题图可知:
μ = 94.2
σ^2 = 1017.36
P_1 = 0.4, P_2 = 0.6
μ_1 = 55, μ_2 = 124
σ_1^2 = 650, σ_2^2 = 2200
代入公式计算可得:
σ_b^2 = P_1*(μ_1-μ)^2 + P_2*(μ_2-μ)^2 = 52608
因为P_1=P_2=0.5时,门限值T=94,此时类间方差σ_b^2为最大值,因此分割目标与背景的最佳门限为94。