1引言许多应用中,图像分割是最困难且最具挑战的问题之一.自从20世纪80年代开始,利用熵的概念选择图像分割阈值一直受到研究者的关注.文献[1]首先提出最大后验熵上界法,文献[2]提出一维最大熵阈值法,文献[3]提出二维熵阈值法.在最大熵阈 值法中,熵采用香农(Shannon )熵的定义形式[1-10].香农...
最大熵原理指出,当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大,所以人们称这种模型叫“最大熵模型”。我们常说,不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里,其实就是最大熵...
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...
图像分割中的交叉熵和模糊散度算法第1O期1999年1O月电子4,ELECFRON[CA,:4,l_27N0100n1999最小模糊散度算法针对图像周值化分割的要求,在后两种算法中构造了一种新的模糊隶属度函数本文采用均匀测度和形状测度比较各算法的性能利用多种娄型测试图像得到的分割结果,显示了所提算法的有效性和通用性关键词:皂堡盐型...
工作原理如下:先对图像中各像素灰度级的数目统计,求出各像素灰度级的概率值,然后计算出概率值之积最大的熵值,表示信息熵最大,而熵值最大的阈值即为最优的分割阈值。这种算法将分割的灰度分布作为前提,使得整体的熵值达到最大,从而达到最佳的图像二值化结果。
2d交叉熵 这个我就不多说了,可以上网搜,这主要是一种信息熵来衡量信息差别的。主要问题在于,对于室内语义分割中,很大的情况我们是不需要背景类的,例如SUN-RGBD和NYU中都含有0(ignored)这一类,这一类本身不能作为一类算进损失函数中。 pytorch中封装的交叉熵函数中[1]...
阈值分割:阈值分割是图像分割中的一种常用方法,通常是按阈值将图像分割成几个部分。 阈值分割方法的关键是阈值选取准则,常用的准则有最大类间方差(OTSU 大津法)和信息熵,其中大津法已经在上一篇博文中实现 OTSU算法(大津法—最大类间方差法)原理及实现
图像分割的二维最大熵遗传算法 陈 果 左洪福 (南京航空航天大学民航学院 南京 210016)摘要 将遗传算法运用于二维最大熵图像阈值分割法.首先对二维阈值坐标进行编码,然后依据二维最大熵准则建立适应度函数,在适当的交叉率和变异率下,最终实现强噪声干扰下图像的有效分割.分割实验表明,文中方法较一维最大熵法具有...
图2.1 最大熵图像分割算法 实现这一部分时遇到了一个问题,就是通过给出的熵函数计算时,会出现某一灰度值出现的概率为0,导致公式中需要计算LOG(0),matlab计算这个式子时会自动返回-INF表示这是一个非常小的数,但这时这个INF值会使这一个阈值的熵都为NaN,导致整个计算阈值的程序出现错误,找不到最佳阈值。因此需...