上一篇文章中详细介绍最大熵模型，这里我们讲一下其求解 最大熵模型的求解可以形式化为约束最优化问题： 约束 改为求解最小值问题： 使用拉格朗日乘子法来解决这个问题，引入拉格朗日乘子,定义拉格朗日函数为：带入上一篇文章和有： 最优化的原始问题是： 为甚么这个优化问题要先求max再求min，因为条件中有和，若不满足这两个条件那么可能趋于无穷大或无穷小。或者可以这样理解，我们最终是要求最小值，而这个最小值
最大熵模型相关的基础知识[概率论：基本概念CDF、PDF ][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 ]最大熵模型The Maximum Entropy最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情
Overview 统计建模方法是用来modeling随机过程行为的。在构造模型时，通常供我们使用的是随机过程的采样，也就是训练数据。这些样本所具有的知识（较少），事实上，不能完整地反映整个随机过程的状态。建模的目的，就是将这些不完整的知识转化成简洁但准确的模型。我们可以用这个模型去预测随机过程未来的行为。 在统计建模这个领域，指数模型被证明是非常好用的。因此，自世纪之交以来，它成为每个
大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变将图像分割为多个区域；第二类方法根据一组预定义的准则将图像分割为多个区域。阈值处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的例子。结合不同类别的分割方法。如边缘检测与阈值处理，可以提高分割性能。 首先是阈值处理方法。由于图像阈值处理直观、实现简单并且计算速度快，因此在图像分割应用中处于核
转载
2024-08-12 13:58:19
177阅读
在图像处理领域，阈值分割是一种常见的技术，能够将图像分为不同的区域。最大熵阈值分割是一种基于信息论的方法，通过最大化图像的熵来确定最优阈值。以下是关于“python实现最大熵阈值分割代码”的整理和记录。
### 1. 背景描述
在近二十年的图像处理研究和实际应用中，阈值分割技术发展迅速。最大的优势在于其操作简单，处理快速。最大熵阈值分割作为一种有效的自动阈值选择方法，越来越受到关注。以下是该算
6.4决策树决策树是一个简单的为输入值选择标签的流程图。这个流程图由检查特征值的决策节点 和分配标签的叶节点组成。为输入值选择标签，我们以流程图的初始决策节点（称为其根节点）开始。 熵和信息增益在决策树桩确定上的应用（可以自行查找相关资料阅读）可以参考：决策树的一些缺点：1、可能会导致过拟合。由于决策树的每个分支会划分训练数据，在 训练树的低节点，可用的训练数据量可能会变得非常小。因此，
Overview统计建模方法是用来modeling随机过程行为的。在构造模型时，通常供我们使用的是随机过程的采样，也就是训练数据。这些样本所具有的知识（较少），事实上，不能完整地反映整个随机过程的状态。建模的目的，就是将这些不完整的知识转化成简洁但准确的模型。我们可以用这个模型去预测随机过程未来的行为。在统计建模这个领域，指数模型被证明是非常好用的。因此，自世纪之交以来，它成为每个统计物理学家们
1 内容介绍针对数字图像处理的问题,提出了一种基于二维最大熵阈值图像分割技术的改进方法。改进方法通过比较阈值选取方案来消除误差,并将原本复杂的二维解空间的求解过程递推简化到了一维求解过程,大大减少了计算量。2 部分代码%___________________________________________________________________%% Grey Wolf Opti
原创
2022-09-24 22:13:41
347阅读
1 内容介绍针对多目标图像分割问题,采用了一种基于二维灰度直方图的三类阈值分别方法,将图像划分为暗、灰和亮三种不同的区域,分别给出了其模糊隶属度函数,引入概率分析,定义了基于指数熵算子的最大模糊熵准则,通过灰狼算法迭代搜索确定图像的分别阈值。实验结果表明,该算法能快速、有效的分割图像。2 部分代码%_________________________________________________
原创
2022-09-22 21:31:37
248阅读
1 内容介绍阈值分割方法的关键在于阈值选取.阈值决定了图像分割结果的好与坏,随着阈值数量的增加,图像分割的计算过程越来越复杂.为了选取适当的阈值进行图像分割,文中提出了离散灰狼算法(Discrete Grey Wolf Optimizer,DGWO),即经过离散化处理的灰狼算法,并用该算法求解以Kapur分割函数为目标函数的全局优化问题.DGWO算法具有很好的全局收敛性与计算鲁棒性,能够避免陷入局
原创
2022-09-23 18:01:37
363阅读
双边滤波（Bilateral Filter）是非线性滤波中的一种。这是一种结合图像的空间邻近度与像素值相似度的处理办法。在滤波时，该滤波方法同时考虑空间临近信息与颜色相似信息，在滤除噪声、平滑图像的同时，又做到边缘保存。 双边滤波采用了两个高斯滤波的结合。一个负责计算空间邻近度的权值，也就是常用的高斯滤波器原理。而另一个负责计算像素值相似度的权值。在两个高斯滤波的同时作用下，就是双边滤波。看到这里
转载
2024-10-14 11:36:16
187阅读
文章目录1.直方图1.1 直方图的术语解析1.2 直方图的使用1.2.1 直方图的计算 calcHist()函数1.2.1.1 一维直方图的计算1.2.1.2 二维直方图的计算 1.直方图直方图广泛地运用于很多计算机视觉的运用当中 它是对数据进行统计的一种方法，并且将统计出来的一些值对应存放在事先划分的区间里面 像下面这幅图一样： 平时我们是怎么样计算直方图的呢？像我们以前学习过的概
转载
2024-10-16 17:26:25
109阅读
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，在满足所有约束条件的情况下，熵值最大的模型是最好的。我们假设：对于离散随机变量x，假设x有M哥取值，记,那么他的熵就被定义为：对于连续变量x，假设他的概率密度函数是，那么，他的熵就是：首先，看最大熵模
转载
2023-11-02 10:39:59
93阅读
1 内容介绍阈值分割方法的关键在于阈值选取.阈值决定了图像分割结果的好与坏,随着阈值数量的增加,图像分割的计算过程越来越复杂.为了选取适当的阈值进行图像分割,文中提出了离散灰狼算法(Discrete Grey Wolf Optimizer,DGWO),即经过离散化处理的灰狼算法,并用该算法求解以Kapur分割函数为目标函数的全局优化问题.DGWO算法具有很好的全局收敛性与计算鲁棒性,能够避免陷入局
原创
2022-09-24 10:30:42
219阅读
# 使用最大熵阀值实现图像分割
图像分割是计算机视觉中一个非常重要的任务，最大熵阀值分割是一种有效的实现方法。本文将指导你如何在Python中实现这一过程。我们将首先概述整个流程，然后逐步深入每个步骤，提供所需的代码和解释。
## 任务流程概述
以下是整个任务的流程图：
```mermaid
journey
title 最大熵阀值分割过程
section 数据准备
非线性规划中的对偶问题 拉格朗日函数： 于是： 因此，为了尽量大，p的选取必须保证 考虑： 只要令lambda(i)=负无穷大就行了 对偶问题与拉格朗日函数： 同时： 等价于： 而 可以证明，这里等号成立。不过证明比较复杂，是单独一篇论文了(见参考资料４) 对偶问题与拉格朗日函数： 至此，我们可以通过找min lambda L(p*,lambda)来找出合适的lambda了，这可以用各种近似方法(
转载
2024-01-05 16:35:57
50阅读
什么是阈值？ 最简单的图像分割的方法 应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割 为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值
原创
2022-01-25 14:45:40
1025阅读
1 简介针对二维熵法阈值分割中精度和时间性能较差的问题，提出了基于二维熵 - 量子遗传算法的多阈值图像分割方法。定义了二维阈值量子染色体的编码方式，解决了传统遗传算法优化二维最大指数熵阈值过程中速度慢、多样性小的缺点；在产生阈值解时，提出了半随机策略来代替传统的完全随机策略，加快寻优速度；改进了量子门旋转角度方式，提出了一种新的自适应旋转角度的方法，提高了算法的精度和收敛速度。并进行
原创
2021-11-07 10:26:14
737阅读
一幅图像包括目标、背景及噪声，想要直接提取出目标物体，通常采用灰度变换阈值化操作。图像的阈值化操作就是利用图像像素点分布规律，设定阈值进行像素点分割，进而得到二值化图像。图像阈值化操作方法有很多，常用经典的有OTUS、固定阈值、自适应阈值、双阈值及半阈值化操作。<1>OTUS其算法步骤如下：（1）统计灰度级中每一个像素在整幅图像中的个数（2）计算每个像素在整幅图像的概率分布（3）对灰度
转载
2024-05-23 23:42:07
75阅读
1 简介针对复杂图像的分割问题,提出一种基于灰狼算法的二维交叉熵多阈值图像分割方法.根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式,并将此推广到多阈值分割,以求得多个极值提高分割效果.由于二维交叉熵法在多阈值分割时计时长,复杂性高等问题,引入灰狼算法的思想,实现对多个阈值快速精确的寻优.最后,对标准图像进行分割以验证该算法,结果表明此算法比二维交叉熵穷举法计算效率高.2 部分代码%% 基于灰狼算法的最
原创
2021-12-16 22:25:47
709阅读
