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内容介绍

1. 图像阈值分割概述

图像阈值分割是图像分割中的一种基本方法，其基本思想是根据图像中像素的灰度值，将图像划分为目标区域和背景区域。阈值分割方法有很多种，其中基于二维最大类间法 Otsu 的阈值分割方法是一种常用的方法，它具有计算简单、效果较好等优点。

2. 二维最大类间法 Otsu

二维最大类间法 Otsu 是一种基于类间方差最大化的阈值分割方法。其基本思想是，将图像划分为两个子区域，使得这两个子区域的类间方差最大。类间方差是指两个子区域的平均灰度值之差的平方。

3. 基于二维最大类间法 Otsu 的阈值分割算法

基于二维最大类间法 Otsu 的阈值分割算法步骤如下：

1. 计算图像中每个像素的灰度值。

2. 计算图像的灰度直方图。

3. 计算每个可能的阈值对应的类间方差。

4. 选择使类间方差最大的阈值作为最终的阈值。

5. 根据最终的阈值，将图像划分为目标区域和背景区域。

部分代码

% 二维Otsuclear all;  % 清除所有变量  在function里不能使用close all;  % 关闭所有figure   在function里不能使用​clc;​[filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg;*.bmp;*.tif;*.png;*.gif','All Image Files';'*.*','All Files'}); ​tic;t1 = clock;​% 读取图像I = imread([pathname,filename]);% I = imread('F:\matlab2016\bin\pic\lena.jpg');figure();subplot(2,3,1);imshow(I),title('原图');

️ 运行结果

4. 总结

基于二维最大类间法 Otsu 的阈值分割算法是一种简单有效的图像分割方法。它具有计算简单、效果较好等优点。在实际应用中，该算法可以广泛应用于图像分割、目标检测、人脸识别等领域。

参考文献

[1] 邵思协.基于自适应阈值的森林冠层图像分割算法研究[D].东北林业大学,2018.DOI:CNKI:CDMD:2.1018.249505.

[2] 王志斌,谷越,李志全.基于最大散度差准则的阈值图像分割[J].应用光学, 2010, 031(003):403-407.DOI:10.3969/j.issn.1002-2082.2010.03.013.

[3] 褚巧龙.基于Otsu的图像阈值分割算法的研究[D].燕山大学,2011.DOI:CNKI:CDMD:2.1011.282568.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合