由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。 参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址&
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2024-06-26 13:34:28
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最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像
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2023-09-16 11:28:50
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主要内容1、最大类间方差法原理概述2、GEE频率分布统计，直方图绘制3、算法具体实现，以GEE JavaScript版本为例4、目标像元提取，以遥感影像提取水体为示例算法原理概念最大类间方差法（又名otsu、大津法）是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。算法假定该图像根据频率分布直方图把包含两类像元（前景像元和背景像元），计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像
最大类间方差法（otsu）的原理：
阈值将原图象分成前景，背景两个图象。
前景：用n1,csum, m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度
后景：用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度
当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准
而在ot
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2014-04-03 15:51:00
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最大类间方差法+形态学处理实现数硬币理论最大类间方差法图像的形态学处理实现步骤代码处理效果 理论最大类间方差法简介最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因
from matplotlib import pyplot as plt # cv2.imread()用于读取图片文件 # imread函数有两个参数，第一个参数是图片路径，第二个参数表示读取图片的形式 image = cv2.imread('shengwuxibao.jpg') # cv2.cvt ...
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2021-10-04 21:59:00
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从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大(就是能自动区分图像前景与背景的二值化)它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构
原创
2022-01-25 11:38:40
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由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…...
原创
2021-07-09 16:47:41
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推荐用法：（参数勿动） threshold(gray,binary,0,255,CV_THRESH_OTSU+CV_THRESH_BINARY);
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2015-11-20 22:41:00
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最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差
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2016-04-10 14:18:00
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由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址算法思想：假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便，我们
原创
2021-11-08 11:41:10
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由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址算法思想：假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便，我们
原创
2021-11-08 09:54:49
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由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址算法思想：假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便，我们
原创
2022-04-09 10:58:15
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# Python时间序列分析之层间方差最大、层内方差最小的实现方法
## 概述
在Python中，可以使用多种方法实现时间序列数据的层间方差最大、层内方差最小的分析。本文将通过以下步骤来详细介绍这个过程，并给出相应的代码示例。
## 流程
下面是整个分析过程的步骤概览：
|步骤|描述|
|----|----|
|1|导入必要的库|
|2|读取时间序列数据|
|3|将时间序列数据进行层间方差分
原创
2023-09-24 19:56:48
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最大类间方差的求解过程，就是在解空间中查找到一个最优的解，使得其方差最大，而遗传算法能非线性快速查找最优解k及最大的方差，其步骤如下：1） 为了使用遗传算法，首先必须对实现解空间的数值编码，产生染色体单元。由于所采集到的道路图像的灰度图由0-255个灰度值组成，正好对应着一个8位二进制即一个字节，因此使用一个字节作为染色体。
原创
2021-07-09 16:02:05
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最大类间方差的求解过程，就是在解空间中查找到一个最优的解，使得其方差最大，而遗传算法能非线性快速查找最优解k及最大的方差，其步骤如下：1） 为了使用遗传算法，首先必须对实现解空间的数值编码，产生染色体单元。
原创
2021-07-09 17:26:36
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PCA 这个名字看起来比较玄乎，其实就是给数据换一个坐标系，然后非常生硬地去掉一些方差很小的坐标轴。例：三维空间中，有一些数据只分布在一个平面上，我们通过“坐标系旋转变换”，使得数据所在的平面与 \(x\),\(y\) 平面重合，那么我们就可以用 \(x'\),\(y'\)在低维的空间中，我们可以用几何直观来解释：同样的数据，用不同的坐标系表示。在高维的空间中，我们就得通过代数的方法来依次寻找这些
中值滤波 原理：假设一个33的矩阵，中值滤波就是把这个矩阵的值重新排序，将中间的灰度值赋给中心点坐标处的灰度值。 例如上图就是重排序为98,98,99,99,99,100,100,100,101,将99赋给中心点。 中值滤波很容易处理椒盐噪声，椒盐噪声的存在是因为图像中某些点的灰度值为255或者0，当重新排序后，这些点会忽略掉，同时一幅图像的灰度值是跟临近像素的灰度值有关，不会突然的跃迁，总是有梯
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2024-04-19 17:35:55
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1 简介在现代战争中,快速而有效的对攻击目标进行识别和跟踪对获取战争主 动权起着很重要的作用,而要达到这个目的,就需要从目标图像中准确的分割 出目标.在图像分割中,阈值的选取至关重要.最大类间方差法是一种常用而 有效的图像分割算法,并已在许多实时场合中采用.为满足高速场合的要求, 本文采用 Altera 公司的 Cyclone II 系列的 FPGA 实现类间方差的计算.实验结 果表明,本设计能够
原创
2022-02-23 18:52:13
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