二维最大熵图像阈值分割C++实现及MATLAB源码

版权申诉
threshold
RAR格式 | 1KB | 更新于2024-12-16 | 170 浏览量 | 0 下载量 举报
收藏
文件标题 "entropy_max_2d.rar" 暗示了该资源包包含与二维熵最大值阈值分割算法相关的文件。这一方法通常用于图像处理领域，特别是在数字图像分割任务中，以确定最佳的阈值来分离图像的前景和背景。标题中的 "2d entropy" 明确指出了算法专注于二维图像数据的熵计算。"entropy_c++_builder_threshold" 暗示了在 C++ Builder 开发环境下，使用熵方法进行阈值处理的实现方式。"二维_阈值_分割 图像二维熵" 提供了与二维图像熵相关的关键词，这是图像处理和模式识别领域的专业术语。 描述 "用于实现灰度图像阈值分割的二维最大熵方法，matlab源程序" 阐述了文件内容的具体应用和技术背景。描述明确指出资源包包含的程序能够执行二维最大熵方法，这是图像阈值分割中的一种技术，用于自动选择最佳阈值。使用该方法可以将灰度图像分割为二值图像，从而简化图像数据，便于后续的分析和处理。描述还特别提及了 "matlab源程序"，表明这个文件是用 MATLAB 编写的，MATLAB 是一种广泛用于数值计算和图像处理的编程环境。 标签 "2d_entropy entropy_c++_builder threshold 二维_阈值_分割 图像二维熵" 给出了与资源包紧密相关的关键词和术语。这些标签有助于在搜索和分类资源时快速定位到这个特定的文件包。每一个标签都代表了文件包中所涉及的关键概念或技术，例如二维熵、熵方法、C++ Builder 开发环境下的实现、图像分割技术等。 压缩包子文件的文件名称列表包含了两个文件："entropy_max_2d.m" 和 "www.pudn.com.txt"。"entropy_max_2d.m" 文件名表明这是 MATLAB 环境下的脚本文件，其中包含了二维最大熵方法的实现代码。而 "www.pudn.com.txt" 文件很可能是来自 PUDN 网站的文本文件，PUDN 是一个资源下载网站，可能包含了关于该资源包的额外信息、说明或是使用说明等。不过，由于只有文件名而没有文件内容的详细信息，无法准确判断该文本文件的具体内容。

相关推荐

filetype

ksw_entropy_opencv.zip_entropy_ksw_opencv ksw entropy_zip

这个“ksw_entropy_opencv.zip”压缩包文件似乎与使用OpenCV实现的一种特定的熵计算方法有关，名为“ksw entropy”。熵在信息论中是一个关键概念，它衡量的是信息的不确定性或系统的混乱程度。在这个上下文中，我们...
79 浏览量
filetype

OptimizedMaxEntropy_PSO_PSO_threshold_entropy_

标题“OptimizedMaxEntropy_PSO_PSO_threshold_entropy_”揭示了这个项目是关于优化最大熵模型（MaxEnt）的一种方法，其中使用了粒子群优化（PSO）算法，并且涉及到了阈值和熵这两个概念。这是一篇关于利用优化技术...
71 浏览量
filetype

解释 for i in range(len(data) - 1): cur_theta = float(data[i] + data[i + 1]) / 2 index_less_than_theta_list = [] values_less_than_theta_list = [] index_greater_than_theta_list = [] values_greater_than_theta_list = [] # Split data based on current threshold for j in range(len(data)): if data[j] < cur_theta: index_less_than_theta_list.append(j) values_less_than_theta_list.append(data[j]) else: index_greater_than_theta_list.append(j) values_greater_than_theta_list.append(data[j]) # Calculate entropy of each split and total information gain entropy_less_than_theta = entropy([class_values[k] for k in index_less_than_theta_list]) entropy_greater_than_theta = entropy([class_values[k] for k in index_greater_than_theta_list]) info_gain = entropy_of_par_attr - (len(index_less_than_theta_list) / len(data)) * entropy_less_than_theta \ - (len(index_greater_than_theta_list) / len(data)) * entropy_greater_than_theta # Update best threshold if info_gain > max_info_gain: max_info_gain = info_gain theta = cur_theta best_index_left_list = index_less_than_theta_list best_index_right_list = index_greater_than_theta_list class_labels_list_after_split = [class_values[k] for k in index_less_than_theta_list], \ [class_values[k] for k in index_greater_than_theta_list] return max_info_gain, theta, best_index_left_list, best_index_right_list, class_labels_list_after_split

这是一个 Python 函数，其输入参数为一个数据列表 `data` 和一个类别标签列表 `class_values`，输出是最大信息增益、最佳阈值、左分支索引列表、右分支索引列表和分裂后的类标签列表。该函数的作用是在给定数据和...
93 浏览量
filetype

Desktop_matlab_最大熵法分割图片.zip

最大熵法（Maximun Entropy Method，简称MEM）是一种图像分割技术，广泛应用于医学影像分析、遥感图像处理等领域。在MATLAB中实现最大熵法分割图片，可以帮助我们更准确地识别和提取图像中的目标区域。这个压缩包...
70 浏览量
filetype

yuzhifenge.rar_iterative threshold_迭代阈值

3. **评估**：计算二值化后的图像质量，常用的评估指标有Otsu's 方法、entropy（熵）、information gain（信息增益）等，这些指标可以帮助判断分割效果是否理想。 4. **阈值更新**：根据评估结果调整阈值。如果分割...
97 浏览量
filetype

Wavelet packet decomposition entropy threshold method for discrete spectrum interferences rejection of on-line partial discharge monitoring* (2003年)

本文提出了一种基于小波包分解（Wavelet Packet Decomposition, WPD）与熵阈值方法（Entropy Threshold Method, ETM）的新技术，用于在线局部放电（Partial Discharge, PD）监测中的离散谱干扰（Discrete Spectrum ...
46 浏览量
filetype

entropy-method-matlab-:implement of entropy method in matlab， 用matlab实现熵权法

在提供的"entropy-method-matlab--master"压缩包中，可能包含了一个MATLAB脚本或函数，用于实现上述步骤。通常，这样的代码会包含数据读取、标准化、熵计算、权重分配和结果输出等部分。 6. **应用领域**： 熵权...
266 浏览量
filetype

机器人感知技术全揭秘：KST_RoboTeam_31_zh.pdf中的创新感知策略

![KST_RoboTeam_31_zh.pdf]... # 摘要 机器人感知技术是机器人与环境交互的关键，涉及信号的采集、处理、分析和理解，以及环境建模、定位、物体识别和追踪等多个方面。本文概述了机器人
15 浏览量
filetype

if cfg.deepsupervision: masks_preds = net(imgs) loss = 0 for masks_pred in masks_preds: tot_cross_entropy = 0 for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() #二值化处理 if cfg.n_classes > 1: sub_cross_entropy = F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item()#计算损失 else: sub_cross_entropy = dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item()#预测分割掩码和真实标签相似度，将两个结果转化为二值化的掩码，然后计算交集并集 tot_cross_entropy += sub_cross_entropy #计算总损失 tot_cross_entropy = tot_cross_entropy / len(masks_preds) #计算平均损失 tot += tot_cross_entropy #计算总平均损失 else: masks_pred = net(imgs) for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() if cfg.n_classes > 1: tot += F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item() else: tot += dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item() pbar.update(imgs.shape[0])

接下来，对于每一个预测掩码masks_pred，计算它与真实掩码true_masks之间的交叉熵损失或Dice系数损失，并将它们累加得到总的损失tot_cross_entropy。最后，将总的损失除以预测掩码的数量，得到平均损失tot_cross_...
82 浏览量
filetype

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

这是一个实现了OHEM(Online Hard Example Mining)的交叉熵损失函数，用于解决深度学习中存在难样本或噪声样本导致训练效果不好的问题。其中，thresh表示像素的softmax预测概率阈值，小于该阈值的像素被认为是难样本...
246 浏览量
JonSco
  • 粉丝: 95
上传资源 快速赚钱

最新资源