自动选取阈值方法比较研究

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自动选取阈值方法比较研究

自动选取阈值方法比较研究
王坤明;朱双东;张超
【期刊名称】《辽宁石油化工大学学报》
【年(卷),期】2002(022)002
【摘要】在数字图象处理中,阈值处理是非常有用的图象分割技术.它已被广泛地应用于数字图象处理的许多领域,近年来已有许多种阈值化方法被提出.阈值选取是图象处理与分析问题的基础,如何才能正确地找到适当的阈值,是一个非常棘手的问题.针对几种常用的图象二值化自动选取阈值方法,通过计算机仿真对实验结果进行了比较研究.并在此基础上,提出了一种新的图象二值化算法.该算法着重于在图象二值化时保留图象的边缘特征.其基本思想是:首先,用微分算子检测图象的边缘;然后,在这些边缘象素点上进行二值化阈值的自动选择;最后,对于其它非边缘象素点则采取常规方法进行二值化处理.实验结果表明,这个基于边缘特征检测算子的算法能很好地保留原图的边缘特征,并能处理低质量的图象.
【总页数】4页(P70-73)
【作者】王坤明;朱双东;张超
【作者单位】抚顺石油学院信息分院,抚顺,113001;抚顺石油学院信息分院,抚顺,113001;抚顺石油学院信息分院,抚顺,113001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.快速图像处理中阈值选取方法的比较研究 [J], 李卓;郭立红
2.快速图像处理中阈值选取方法的比较研究 [J], 李卓;郭立红
3.边缘引导和轮廓约束下的跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法 [J], 邹耀斌; 乔焰; 孙水发; 臧兆祥; 夏平; 王俊英; 董方敏; 龚国强
4.基于自动阈值选取的旱地信息提取方法 [J], 张晓冉;黄珏;季民
5.基于F1值的非极大值抑制阈值自动选取方法 [J], 王照国;张红云;苗夺谦
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FFT自动阈值法抑制变压器局部放电检测窄带干扰的研究

干扰的仿真。ＤＩ扰频率为１０２ＩＳ干４、５０、６０８０、８、３１２ｋ，初相位随机，叠加后形成幅值为１Ｓ干扰，利用１ＭＨ的采１０Ｈｚ的Ｄ１０ｚ样速率采样０ｓ０ｓ．，２长的干扰信号如图２１ｐ所示。
理，而对ＤＩ扰振幅阈值处理成幅值很小同一振幅，这样就在尽可能Ｓ干去除ＤＩＳ干扰的前提下最大程度的保留了Ｐｆ号的重要特征。Ｄ言
图１为Ｏ８ｓ为１Ｈ，峰值为ｌ为ｆ．，，ｕＭｚ的仿真Ｐ波形。采样频率为Ｄ１Ｍｚ０Ｈ，脉冲持续约８。
１
ＭＥ－ＺＳ）Ｓ＝ｆ［ｉ￣（（
ＭＥ＝二丝 ×１０二０％Ａｓ
…
采样点数ｒ２、
图３ＤＩ扰与图１Ｄ冲的叠加波形Ｓ干脉Ｐ
ＳＮＲ＝ＡｆＴＡ
ｆ
式中，ｆ（Ｒ）ｉ分别为Ｐ原始信号和消噪后信号序列，Ｌ分和Ｒ）Ｄ４别消噪前后Ｐ信号幅值，ＩＤ为加入的ＤＩ的幅值，为信号长度。ｓ干扰 Ⅳ
采样点数
图２ＤＩＳ干扰仿真波形４Ｆ自阈值法抗干扰效果。Ｐ仿真信号与ＤＩ）动ＤＳ信号叠加后形成的混合波形如图３所示，Ｐ脉冲被叠加在干扰波形的１处，此时勾Ｄ
１。
２ＦＴ自动阈值法仿真计算Ｆ１）抗干扰效果指标。局部放电检测一方面要求最大程度的抑制干扰，另一方面应尽量保持原始Ｐ信号波形、峰值、相位等重要信息。采Ｄ用均方误差（ｅｎｓｕｒｒｒＭＥ）以及幅值误差（ａｎｔｅｅｏ，ｍａａｅｒ，ＳｑｅｏｍｇｉｄｌｒｕＴＭ来表征抗干扰效果，定义如下：Ｅ）

采用贪婪遗传算法实现图像阈值的自动选取

ｉｇｅｄａｉｇｓｔｍ．ｍａｅｌｙｓｅｎＫｅｒ：Ｇｒｅｙｉｅ；ｎｔｃａｇｒｔｙｗｏｄｓｅｄｄａＧｅｅｉｌｏｉｈｍ；ｒｓｌＯｔｕＩａｒｃｓｉｇｓｔｍＴｈｅｈｏｄ；ｓ；ｍｇｅｐｏｅｓｎｙｓｅ
ＺＨＡＯｎ— ａｉＬＩＳＪｉｃ，Ｕｈｕ— ｕｉｇ
（ｔｔＫｙＬｂｒｔｒｒｃｓｎＭｅｓｒｇＴｃｎｌｇｎｎｔｍｅｌＳａｅｅａｏａｏｙｏｅｉｉａｕｉｅｈｏｏｙａｄ［ｓ ’ ｎ，ｆＰｏｎｔｕ
７ａｊｎＵｉｅｓｔＴａｊｎ３０７，ｈｎ７ｎｉｎｖｒｉ，ｉｎｉ０２Ｃｉａ）ｙ０
误差法、最小互相关法、最大类间方差法（ｔＯｓｕ法）以及最大熵方法等几种阈值选取方法。有不少学者对这
些方法作了分析比较¨，１其中最大类间方差法在像素分类误差率等方面被普遍认为是一种比较优良的方法，
它的基本原理是以最佳阈值将图像按照灰度值分割成两部分，使两部分的类间方差取最大值、即分离性最大。但传统的Ｏｓ算法采用穷尽的搜索策略寻求最优解，计算耗时长，不适用于实时图像处理系统。遗ｔｕ传算法（ｅｅｃｌｒｈＧｎｔｇｉｍ，简称Ｇ）ｉＡｏｔＡ是基于对自然界生物遗传与进化机理的模拟，通过选择、交叉和变异等遗传进化运算，在问题的解空间内并行寻求最优解的算法ｐ。由于其整体寻优策略以及优化计算不依赖】
ＡｂｔａｔＩｉｐｐ￣ｔｅｇｅｄｄａｗａｎｒｄｃｄｉｔｅｇｎｔｌｏｉｍ．ｉｅＯｔｕｍｅｈｄｓｒｃ：ｎｔｓａｅｈｒｅｙｉｅｓｉｔｏｕｅｎｏｔｅｅｉａｇｒｈＷｔｔｓｔｏｈｈｃｔｈｈ

图像阈值自动选取算法的C++实现

要：图像分割是运动目检测与跟踪技术必须要解决的问题，很多时候它涉及到图像阈值的标在
选取。文章采用的算法首先计算图像中不同区域的灰度均值，结合最小差值条件，反复修订由计算所得的阈值，而达到自动选优的目的。在此基础上，从文章进一步给出了用ｃ＋＋语言实现算法的关键代码。
Ｖｏ．３Ｎｏ４１２．Ａｕ．０１ｇ２０
文章编号：６３１４（０００－４００１７ — ９２１）４０２－３５
图像阈值自动选取算法的Ｃ＋＋实现
魏正曦
（四川理工学院计算机学院，四川自贡６３０）４００
摘
测试表明此方法选择阈值简便实用，图像的二值化效果良好。
关键词：图像分割；闽值；算法；智能监控
中图分类号：Ｐ９Ｔ３ｌ文献标识码：Ａ
引言
智能视频监控系统由于能够实现主动监控、大大减轻职守人员的工作效率从而代表了视频监控系统ａｎｘ＝０，Ｍｉｎ＝２５；５
∑
（）利用式（）（）出Ｌ和Ｕ，下列公式修Ｃ１、２算１．用订阈值Ｔ；Ｔ１＝（ｌ２／ｉ＋ｕ＋Ｈ）２达到到最小给定值。（）３
的区域，者是被系统检测和跟踪的对象，前而后者是被
需要过滤的对象，可由某种图像分割算法将它们区别开
来。分割质量的好坏不仅能反映目检测的效果，标而且它还是下一步进行目标跟踪的基础，今为止，迄图像分

二值化阈值的选取方法

二值化阈值的选取方法
在进行二值化阈值选取时，可以采用以下几种常用的方法：
1. Otsu方法：Otsu方法是一种自适应的阈值选取方法，它能够根据图像的灰度分布自动选择最佳的阈值。

该方法首先计算图像的灰度直方图，然后根据直方图信息计算类间方差最小的阈值作为二值化阈值。

2. 基于峰值的方法：该方法通过寻找图像灰度直方图中的峰值来选取二值化阈值。

通常情况下，图像的背景和前景分别对应两个峰值。

可以选择两峰之间的谷底作为二值化阈值。

3. 基于聚类的方法：该方法通过对图像灰度值进行聚类来选取二值化阈值。

常用的聚类方法有K-means聚类和谱聚类等。

通过将灰度值分成两个簇，可以选择两个簇之间的分割点作为阈值。

4. 基于直方图的方法：该方法通过分析图像的灰度直方图，选择能够合理区分图像前景和背景的阈值。

可以根据直方图的形状、波峰和波谷等特征来选取阈值。

5. 基于统计分析的方法：该方法通过分析图像的灰度统计特征，例如均值、方差、中位数等，选择合适的阈值。

可以根据前景和背景的灰度分布特征来选择阈值。

以上方法中，Otsu方法是一种常用且较为常见的二值化阈值选取方法，可以适用于大多数图像二值化的场景。

但对于特殊图像场景，其他方法也可能更适合选择二值化阈值。

基于自动选取最佳阈值的X光图像快速分割方法

用分水岭算法对数字ｘ光图像的直方图一维信号进行处理。首先计算出图像的直方图，然后对直方图进行形态
学滤波，提取出直方图的包络。在此基础上对直方图的包络采用分水岭算法自动提取出最佳阈值。用提取出的阈值进行基于阈值的初步分割，进一步采用基于标记的分水岭算法对初步分割的二值图像作进一步分割。然后通过实验表明，用该方法可以有效地分割大幅ｘ光图像。采
维普资讯
第２４卷第３期
２００７年３月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．４，．１２Ｎｏ３Ｍａｃ０７ｒｈ２ｏ
基于自动选取最佳阈值的Ｘ光图像快速分割方法
ＢａｅｎＦｉｄｎｔｍｕＴｈｅｈｌｓｓｄｏｎｉｇＯｐｉｍｒｓｏｄ
Ｌｈ一．ＨＵＡＮＧＬａ．ｉｇＩＺｅ・ｉｎｑｎ
（．ｈｎｃｕｓｔｔｏｐｉ，Ｆｎｃａｉ１ＣａｇｈｎＩｔｕｅｆＯｔｓｉｅＭｅｈｎｃＰｙｉ，ＣｉｅｅＡａｅｙｏＳｉｃｓｈａｇｈｎＪｌ３０３ｈｎｎｉｃｓ＆ｈｓｓｈｎｓｃｄｍｃｎｅ，Ｃｎｃｉｎ１０３，Ｃｉｃｆｅａｉａ；２Ｇａｕｔ．ｒｄａｅｃｏｌｈｎｓａｅｙｏｃｎｓＢｉｎ１０４ＣｎＳｈｏ，ＣｉｅｅｃｄｍＳｉｅ，ｅｉ００９，ｉ；３ＣｌｇＣｍｕｒＪｌｎｖｒｙ，ｈｎｃｕｉｎ１０６，Ｃｉ）Ａｆｅｃｊｇｈａ．ｏｌｅｏｏｐｔ，ｉｎＵｉｓＣｇｈｎＪｌ３０２ｈｎｅｆｅｉｅｉｔａｉａＡｂｔａｔＡｎｗｍｅｈｄｗａｒｐｓｄｔｅｍｅｔｈｍｍａｙＸ・ａｍａｅｕｃｌ．Ｔｅｍｅｈｄｗａａｅｎｔｅｅｖｌｐｓｒｃ：ｅｔｏｓｐｏｏｅｏｓｇｎｅｍａｔｒｒｙｉｇｓｑｉｋｙｈｔｏｓｂｓｄｏｈｎｅｏ

matlab数据选取阈值

matlab数据选取阈值
摘要：
1.引言
2.Matlab 数据选取阈值方法
a.基于最大值和最小值的方法
b.基于均值和标准差的方法
c.基于经验法则的方法
d.基于自定义函数的方法
3.各种方法的优缺点分析
4.结论
正文：
Matlab 作为一款功能强大的数学软件，在数据处理方面有着广泛的应用。

在数据处理过程中，选取合适的阈值对结果具有重要的影响。

本文将介绍几种在Matlab 中选取阈值的方法。

1.基于最大值和最小值的方法
该方法是最简单的阈值选取方法，通过找到数据中的最大值和最小值，将数据分成两部分。

优点是简单易行，适用于数据量较小的情况。

缺点是对于具有多个峰值的数据，该方法可能无法准确划分。

2.基于均值和标准差的方法
该方法通过计算数据的均值和标准差，将数据分成两部分。

当数据分布近似于正态分布时，该方法效果较好。

优点是适用于大部分数据分布情况，缺点
是对异常值较敏感。

3.基于经验法则的方法
经验法则根据数据中的大部分数据点来确定阈值。

常用的经验法则有三种：Q1 和Q3 方法、IQR（四分位距）方法和Median 方法。

这些方法的优点是适用于各种数据分布情况，缺点是对于极端值较多的数据，阈值可能不太准确。

4.基于自定义函数的方法
该方法是通过编写自定义函数来选取阈值。

例如，可以编写一个函数，根据数据的形状、波动程度等因素来确定阈值。

这种方法的优点是可以针对具体数据集进行优化，缺点是需要一定的编程基础。

总之，在Matlab 中选取阈值的方法有多种，各有优缺点。

综述-阈值的选择-3-0524

1.阈值法简介
阈值法既是指达到或超过某一固定较大值“阈”的各个资料均选入作为概率分析的样本。根据资料本身特点资料年限较短,年极值数据少,若采用年最大值作概率分析必然带来较大的误差,且结果不稳定,因此采用阈值法比较合适。此方法不仅扩充了样本容量,且比较灵活。
阈值法无论在一元极值分布或多元极值分布中均被广泛采用效果良好。其中最成功的例子是,Coles,Tawn 的研究,以 Immingham,Lowesloft 和 Sheerness 三地点的实测水位为代表,通过隐式相关函数的对称 Logistic、负 Logistic 等多种模型的迭代计算,求出三地点水位的联合分布,作为英国东海岸该区段的设计水位。上述三地点的实测水位均采用阈值法取样,相应的阈值分别为 0.8m,0.9m 和 1.0m。又如 Zarchary 等对北海北部 1。44.17'E,60。48.5'N,范围内的风速、波高、波周期三者综合作用的研究,也是通过非参数方法估计其联合分布来实现的,计算中采用的风速、波高、波周期值样本阈值分别为 16.5m/s,6.5m 和 7.5s。[王莉萍. 多维复合极值
Multivariate Generalised Pareto Distributions[J]. Chalmers University of Technology, 1996.] ， Rootzén 和 Tajvid （ 2006 ） [Rootzén H, Tajvidi N. Multivariate Generalized Pareto Distributions[J]. Bernoulli, 2006, 12(5):917-930.]使用另外一种取阈方法，选用仅一个分量超过阈值的观测数据，如下图中的区域Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ。该两种方法选取同时发生的事件，有效的保证了同步性。利用点过程理论建立多维超阈分布模型时，需要把原有坐标转换到径向分量和角度分量上去，可以根据径向分量选择共同阈值 [史道济. 实用极值统计方法[M]. 天津科学技术出版社, 2006.]。该方法选择阈值的实际操作方法不多，其应用受限制。

图像分割阈值选取方法的研究

值分割法、最大类间方差法三种方法的性能进行了验证。
关键词：全自动编带机；方向检测；阈值；直方图
一
、
峰间的谷比较宽广而平坦以及单
峰直方图的情况。故此阈值选取方法使用的不是很广泛。
值不是很准确。２．３最大类间方差法。最大类间方差法的基本原理是：
下：设原始灰度图像为，Ｙ），以一定的准则在ｘ，ｙ）中找
出一个灰度值０作为阈值，将图像分割为两部分，则分割后的二值化图像，）为：
ＡＣＡＤＥＭＩＣＲＥＳＥＡＲＣＨ学术研究
国像分割阈值选取方法的研究
◆ 拜颖乾
摘要：对常见的几种阈值选取方法进行了理论分析与比较，并以基于全自动编带机对５０５０型六角正面发光贴片ＬＥＤ编带过程中的方向检测算法研究为背景，从实验角度对直方图双峰法、迭代阈
法，某种阈值选取方法只能适应于某一类图像，而对其他
Ｎ＝＞’ Ｎ
第ｉ级出现的概率为：
｜：
（２）
图像分割效果并不理想［２】。在检Ｎ５ｏ５ｏ型六角正面发光贴片ＬＥＤ方向的算法研究中，本文分别从直方图双峰法、迭代阈值分割法及最大类间方差法三种方法出发，分析比较了这ｊ
基于全自动编带机对５０５０型六角正面发光贴片ＬＥＤ编

极值理论POT模型与阈值选取研究

极值理论POT模型与阈值选取研究【摘要】极端值模型是准确估计“厚尾”分布金融资产回报市场风险的有力工具，本文研究了基于GPD分布的极值理论中的POT模型，并通过比较分析各种方法选取的阈值，得出最优的阈值u，最后通过POT模型计算和值。

【关键词】极值理论；POT模型；阈值；引言金融资产收益率，人们常常将结论建立在金融数据服从正态分布的假设之上，从而用方差来度量风险。

然而近年来一些研究者发现：实测数据分布的尾部往往厚于正态分布的尾部。

“厚尾”意味着极端事件引发的极端风险的真实值要比正态分布的大且发生更频繁[1]。

金融资产回报的分布具有明显的“厚尾”和非对称性，所以正态分布的假设将低估尾部极端风险。

极值理论提供了建立模型描述这些极端事件的理论基础，最早由Fisher和Tippett提出[2]。

极值理论主要有阈顶点（POT）模型和分块样本极大值（BMM）模型。

BMM模型主要对块极大值建模，POT模型是对观测值中所有的超过某一较大阈值的数据进行建模。

由于POT模型有效的运用了极端数据的观测值，它被认为是在实践中最有用的模型之一[3]。

极值理论以随机过程的极值分布为研究对象，具有刻画尾部的尾指数，较精确地评估极端事件导致的可能结果，而且不需要预设分布具体类型。

本文将首先介绍极端理论中的POT模型，然后分析选取阈值的方法。

阈值的选取正确的估计广义Pareto分布的参数，首先要选择适当的阈值。

如果值选的过高，会导致超额分布函数数据太少，从而参数估计的方差会偏高；但若值选取得过低则会产生有偏或不相合的估计。

因此确定合适的阈值在整个计算过程中非常重要。

由于不同阈值的确定方法，得出的阈值有较大的差距，还没有一个能够非常准确的确定阈值的方法。

极值不仅理论假设不符合金融风险厚尾的特征，而且不满足次可加性，计量的组合风险很可能大于组合中的各资产分别计量之和，与风险分散化相悖，并且只能估计超过某一损失的可能性，而无法测度损失程度。

自动阈值算法 -回复

自动阈值算法-回复什么是自动阈值算法？自动阈值算法是一种通过自动计算数据的特征分布来确定最佳阈值的方法。

在许多数据处理任务中，如图像处理、分割、二值化等，确定一个合适的阈值是非常重要的。

传统的方法往往需要通过试错的方式来确定阈值，效率低下且容易受到主观因素的影响。

而自动阈值算法通过分析数据的特点和分布，能够快速准确地找到最佳阈值。

自动阈值算法有许多种方法，常见的有Otsu算法、Entropy算法、Kapur 算法等。

这些算法都是根据不同的原理和数据特点设计而成的。

下面将具体介绍其中一种自动阈值算法——Otsu算法，来帮助读者更好地理解自动阈值算法的原理和应用。

Otsu算法是由日本学者大津展之提出的一种用于图像二值化的自动阈值选取算法，也是最早的一种自动阈值算法。

该算法的核心思想是：将图像的灰度级分为两部分，使得两部分的类间方差最大化（即最好地分割图像），以此作为图像的最佳阈值。

Otsu算法的具体实现步骤如下：首先，计算图像的直方图，统计每个灰度级的像素数量。

然后，计算各灰度级的类内方差，即在每个灰度级上将图像分成两部分后，两部分各自的方差之和。

接着，通过迭代计算，找到使类间方差最大的阈值。

具体的迭代计算方法是：遍历所有可能的阈值，并计算在该阈值下的类间方差，找到最大的类间方差对应的阈值。

最后，将图像根据最佳阈值进行二值化处理，即将灰度级大于阈值的像素设为一个值，小于阈值的像素设为另一个值。

使用Otsu算法可以有效地实现图像分割和二值化。

对于具有明显分割边界的图像，Otsu算法能够快速找到最佳阈值，将图像分割为前景和背景。

而对于不明显或者复杂的图像，Otsu算法也能够通过自动计算找到最佳阈值。

这使得图像处理任务变得更加自动化、高效和准确。

除了图像处理，自动阈值算法还可以应用于其他领域，如信号处理、数据分析等。

通过自动计算找到合适的阈值，能够更好地提取数据的特征信息，从而辅助解决实际问题。

总结起来，自动阈值算法是一种通过自动计算数据的特征分布来确定最佳阈值的方法。

mmsegmentation 阈值

mmsegmentation 阈值随着计算机视觉技术的发展，图像分割在众多领域发挥着重要作用。

其中，医学图像分割尤为重要，它有助于医生对患者病情进行准确诊断和治疗。

本文主要介绍了一种名为MMSegmentation的图像分割算法，并探讨了适用于该算法的阈值选择方法。

一、背景介绍医学图像分割面临着许多挑战，如图像噪声、灰度不均匀性等。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多分割算法，如阈值分割、区域生长、基于边缘的分割等。

然而，这些传统算法在处理复杂场景时效果有限。

近年来，基于深度学习的图像分割算法逐渐成为研究热点。

MMSegmentation是其中一种具有代表性的算法。

二、MMSegmentation算法概述MMSegmentation，即多模态医学图像分割算法，采用深度学习技术实现。

它主要包括两个阶段：预处理和分割。

预处理阶段主要对输入的医学图像进行灰度均衡、噪声去除等操作。

分割阶段采用一种基于区域生长的方法，从初始区域逐步扩展，同时结合多尺度分析、边缘检测等技术，实现对图像中目标区域的准确分割。

三、阈值选择方法在MMSegmentation算法中，阈值的选择对于分割结果具有重要影响。

本文提出了以下几种阈值选择方法：1.最大最小值法：通过计算图像中最大和最小灰度值，得到分割阈值。

2.Otsu算法：基于图像的像素灰度差异性，自动确定最佳阈值。

3.自适应阈值法：根据图像局部区域的特点，动态调整阈值。

四、实验与分析为验证所提方法的有效性，本文选取了多种医学图像进行实验。

实验结果表明，所提出的阈值选择方法在很大程度上提高了MMSegmentation算法的分割准确性。

同时，通过对比不同阈值分割结果，分析了各种方法的优缺点，为实际应用中阈值选择提供了有益参考。

五、结论与展望本文通过对MMSegmentation算法的阈值选择方法进行研究，提高了医学图像分割的准确性。

未来，我们将进一步优化算法，探讨更多有效的阈值选择方法，以实现更高质量的医学图像分割。

图像分割中阈值的选取研究及算法实现

图像分割中阈值的选取研究及算法实现
王强
（东华理工学院，江西抚州３４Ｏ）４ＯＯ
摘要：像分割是图像处理学科中的基础难题，图基于闽值的分割又是图像分割的最基本的难题之一，其难点在于闽值的
选取。本文主要对一些当前比较流行的闽值选取算法进行了实现，并对这些算法作了一定的分析和比较。
Ｕ．ｏｅ蛔ｅＳｍ
ｔｅｉｍｔＩ邺
ｔＩｏｓｇｔｅｈｌｌａｐｖｉａｐｓｎａｅｒｌｅｉｐｐｒａｄｔｅａａｓｓｎｍａｓｍｔｌｌｏｃｏｉｒｏｖｕｔｔｒａｔｒｅｔｒｅｉｄｉｔｓａｅ，ｎｎｌｅｄｃｐｒｏｌｓｆｈｎｈｓｄａｅｈｅｌｅａｚｎｈＩｈｙａｏｉｏ
ＷＡＧＱａｇＮｉｎ
（ａｔｈｎｓｔｔｏＴｃｎｌｙＦｚｏ￣４０，ｈｍ）ＥｓＣｉａｎｔｕｅｈｏｇ，ｕｈｕＩｉｅｆｏ００Ｃｌ
Ａｂｔｓ喇：ｔｉａｂｓｉｕｒｂｅｉｇｒｃｓｉｇｄｓｉｌｅｔａｅｐｃｒｕｐｒ，ｎｕｔｇａａｔｈｉｔｒａｅｎＩｓａｉｄ￣ｃｋｐｏｌｍｍａｅｐｏｅｓｉｐｉｈｔｈｉｕｅｉｃｔａｔａｄｃｔｎｐｒｔｅｐｃｕｅｂｓｄｏｃｎｎｃｎｔｔｓａｉ
维普资讯
２０年第１期（６１Ｏ
ｔｒｓｏｄａ＝ｌｏ；ｈｅｈｌｖｌｏｐ
关键词：图像处理；图像分割；闽值中图分类号：Ｐ１Ｔ３１文献标识码：Ａ
Ｉｅｌ

最大选择秩检验选取阈值

最大选择秩检验选取阈值
最大选择秩检验（Mann-Whitney U test）是一种非参数检验方法，通常用于比较两组样本的中位数是否有差异。

在进行Mann-Whitney U检验时，需要选择一个合适的阈值作为显著性水平，通常设定为0.05或0.01。

为了选择最合适的阈值，可以考虑以下几个方面：
1. 样本大小：通常情况下，样本大小越大，其统计意义就越明显，此时可以适当降低显著性水平，比如设为0.01。

2. 研究目的：不同的研究目的需要选择不同的显著性水平。

对于一些高风险行为的研究，显著性水平可以设为0.001或更小；而对于一些健康行为的研究，则可以设为0.05或更高。

3. 数据分布：Mann-Whitney U检验对于数据分布的偏态性和峰度不敏感，因此可以使用该方法处理不符合正态性假设的数据。

但是，如果数据呈现出非常明显的偏斜和峰态，建议使用其他非参数检验方法。

4. 其他条件：在实际应用中，还需要考虑其他条件。

比如，在样本数量相等的情况下，如果存在极端值，则建议使用Wilcoxon符号秩检验代替Mann-Whitney U检验。

综上所述，选择最合适的阈值需要综合考虑多个因素，而不是单纯地按照某个规定的标准来选择。

在实际应用中，可以根据具体情况适当进行调整，以保证结果的可靠性和准确性。

最佳阈值选取方法

最佳阈值选取方法引言最佳阈值选取方法是在统计学和机器学习领域中常用的一个技术。

在一些分类问题中，需要将样本划分为两个或多个类别。

而为了能够准确地判断样本属于哪个类别，需要设定一个阈值。

本文将探讨最佳阈值选取方法的原理、常见的应用以及如何选择最佳阈值。

二级标题1：最佳阈值的定义和原理三级标题1：分类问题和阈值分类问题是机器学习中常见的任务，它的目标是将输入样本划分为两个或多个类别。

在二分类问题中，样本可以被划分为”正例”和”反例”两类。

而在多分类问题中，样本可以被划分为多个类别。

在分类算法中，通常会使用一个阈值来对样本进行分类。

对于二分类问题，如果样本的预测值大于阈值，则被划分为正例，否则被划分为反例。

而对于多分类问题，阈值的选择稍微复杂一些。

三级标题2：最佳阈值的定义在最佳阈值选取方法中，最佳阈值是指能够使得分类器在某个评价指标下取得最佳表现的阈值。

这个评价指标可以是精确率、召回率、F1值等，具体选择根据分类问题的特点和需求而定。

三级标题3：最佳阈值选取方法的原理最佳阈值选取方法的原理基于 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）。

ROC 曲线是一种描述分类器性能的图形，横坐标是假正例率（False Positive Rate），纵坐标是真正例率（True Positive Rate）。

在二分类问题中，ROC 曲线可以通过改变阈值的值来获得。

当阈值从最小值逐渐增大时，分类器的预测结果会从全部被划分为正例转变为全部被划分为反例。

ROC 曲线下的面积（Area Under the Curve，AUC）被用来评估分类器的性能，AUC 越大表示分类器性能越好。

最佳阈值可以通过选择使得 AUC 最大的阈值来确定。

二级标题2：最佳阈值选取方法的应用三级标题4：医疗诊断中的最佳阈值选取医疗诊断中最佳阈值的选取具有重要的意义。

例如，在诊断乳腺癌的问题中，选择合适的阈值可以帮助医生更准确地判断患者是否患有疾病。

基于光学影像的滑坡实时自动识别技术研究

基于光学影像的滑坡实时自动识别技术研究王辉 1范硕超 1黄晓胤 2邱鹏 2于竞哲 3李进田4,*（1 国网冀北电力有限公司，北京 100054）（2 国网冀北电力有限公司超高压分公司，北京 102488）（3 国网冀北电力有限公司电力科学研究院，北京 100045）（4 北京深蓝空间遥感技术有限公司，北京 100101）摘　要　滑坡实时自动识别技术研究对于保护人民生命财产和生态安全都具有极其重要的意义，可以解决现阶段缺乏对滑坡进行及时识别而导致滑坡风险的排查与防治时效性差的问题。

考虑植被覆盖指数（NDVI ）的变化可作为滑坡检测的重要依据之一，文章模型结合NDVI 变化检测技术、自动阈值选取算法和形态学技术实现滑坡的实时、自动识别。

与现阶段已有研究算法相比，增加了滑坡自动识别过程中一些重要参数（如：NDVI 、山体阴影等）。

自适应设置的自动阈值选取算法，减少了人工参与，在保证较高识别准确率的同时显著增强其时效性。

文章基于两幅光学影像，以北京市门头沟区某块区域为研究区，对该地区2021年9月7日—2022年9月7日的滑坡进行实时、自动识别，以人工目视解译的结果作为正确标准，将文章的识别结果与其进行精度验证，滑坡检测率达到92.31%，证明了该方法用于检测滑坡的准确性和高效性。

最后将该方法应用于都江堰市中部，进一步证明了该方法的有效性和泛化能力。

关键词　归一化植被指数　变化检测　自动阈值　形态学　滑坡实时自动识别　遥感应用中图分类号：TP751.2 文献标志码：A 文章编号：1009-8518(2024)01-0147-14DOI ：10.3969/j.issn.1009-8518.2024.01.013Research on Real-Time Automatic Landslide Recognition TechnologyBased on Optical ImageWANG Hui 1FAN Shuochao 1HUANG Xiaoyin 2QIU Peng 2YU Jingzhe 3LI Jintian4,*（ 1 State Grid Jibei Electric Power Co. Ltd., Beijing 100054, China ）（ 2 Beijing EHV Power Transmission Company, State Grid Jibei Electric Power Co. Ltd., Beijing 102488, China ）（ 3 Electric Power Research Institute, State Grid Jibei Electric Power Co. Ltd., Beijing 100045, China ）（ 4 Beijing Deep Blue Space Remote Sensing Technology Co., Ltd., Beijing 100101, China ）Abstract The research on real-time automatic identification technology for landslides is of great significance for protecting people’s lives, property, and ecological safety. It can solve the problem of poor timeliness in landslide risk investigation and prevention due to the lack of timely identification of landslides at present. Considering the changes of vegetation coverage index (NDVI) as one of the important criteria for landslide detection, the article combines NDVI change detection technology, automatic threshold selection algorithm, and morphological technology to achieve real-time and automatic recognition of landslides. Compared收稿日期：2023-02-08第 45 卷第 1 期航天返回与遥感2024 年 2 月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING147148航天返回与遥感2024 年第 45 卷with existing research algorithms, Compared with existing research algorithms, it adds some important parameters in the automatic landslide recognition process (such as NDVI, mountain shadows, etc.). The adaptive automatic threshold selection algorithm reduces manual involvement and significantly enhances its timeliness while ensuring high recognition accuracy. This article is based on two optical images and takes a certain area in Mentougou District, Beijing as the research area. Real time and automatic recognition of landslides in this area from September 7, 2021 to September 7, 2022 is carried out, using the results of manual visual interpretation as the correct standard. The recognition results of the article are compared with their accuracy, and the landslide detection rate reached 92.31%, proving the accuracy and high efficiency of this method for detecting landslides. Finally, the method is applied to the central part of Dujiangyan City, which further proves the effectiveness and generalization ability of the method.Keywords　normalized vegetation index; change detection; automatic threshold; morphology; suspected landslide intelligent detection; remote sensing application0　引言我国是世界上地质灾害最严重的国家之一，而滑坡作为三大主要地质灾害之一，在我国也是极为频繁的发生，其中大型和巨型滑坡影响最为突出[1]。

在遗传算法基础上的自动阈值选取方法

维普资讯
第２期

李辉，：等在遗传算法基础上的自动阈值选取方法
３７
１ ∑ ７＊ｉ ∑ ７＝ ∑ １＊ｉ１＝ｚ／ｚ９．
＝￡＋Ｉ＝￡ｌ＋＝￡ｌ＋
Ｌ— Ｉ￡
（）４
全局优化搜索算法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，图像分割问题提供了新而有效的方法．为它
０引言图像分割是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程．里所说的特性可这
以是灰度、色、颜纹理等，目标可以对应单个区域，可以对应多个区域．而也图像分割是自动目标识别的
令／为整个图像的均值，＝１ｆ．中阈值为ｔ时灰度值为＝Ｐ＊ｉ采样的灰度平均值为．ｚ９＊ｉ其．
￡＝Ｕ￡＝Ｕ
／ｃ０．ｚｏＰ０＋￣ｌ．．ｐ１ｏ
这两类的类间方差为
＝ｃ（一）＋ｃ（一）＝ｃｃｌ一１．ｏ。ｏｌｏｏ（）ｏＩ０ｏ（）５
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￣ｎｉ／Ｎ
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ｉ
，
（）１（）２
∞ 摹．ＮＰ一ｒ／＝§．１
ＣＯ和Ｃ１的均值分别为：类
０互ｉ＝ｉ磊Ｐ＊／，＊／ｏｆｉ￣￣ｎｏｏ
（）３
【收稿日期】２０．．７０５６００【基金项目】教育部科学技术研究重点项目（２９）东北师范大学自０００，然科学青年基金资助项目（０６０４．２０１０）【作者简介】李辉（９５，，士研究生，１７一）女博讲师，主要从事数字图像处理与计算机网络研究；吕英华（９２，，１６一）男教授，主要从事面向并行对象计算机系统的模拟、图像处理技术研究．

基于多光谱影像的水体自动提取方法比较研究

基于多光谱影像的水体自动提取方法比较研究邱煌奥;程朋根;甘田红【摘要】In this paper, Poyang Lake wetland and nearby water zone were taken as the study area, single band threshold method,Normalized Difference Water Index method(NDWI),Modified Normalized Difference Water Index method(MNDWI) and New Water Index method(NWI)were applied respectively to extract water body information based on Landsat OLI images. Then the results of water body extraction were compared according to two aspects of water error -extraction rate and area accura-cy.By considering the deficiency in determining the threshold value in previous extraction method,histogram trough method,Ot-su method and iterative method were used to calculate the threshold value.The results indicate that single band threshold method has poor extraction effect but other three water indexes methods can extract various water bodies.The histogram trough method is not satisfactory due to its poor performancein determination of threshold value,the threshold value calculated by iteration method and Otsu method is more accurately.Among all these methods,the combination of New Water Index method and Otsu method get the highest precision.%以鄱阳湖湿地及附近水域为研究区,基于Landsat OLI影像从水体错提率和面积精度两方面比较了单波段阈值法、归一化差异水体指数法(NDWI)、改进的归一化差异水体指数法(MNDWI)、新型水体指数法(NWI)提取湿地水体的效果.并针对传统提取方法中阈值难以确定的问题,引入直方图波谷法、大津法、迭代法计算阈值.结果表明:单波段阈值法的提取效果较差,3种水体指数法均能对水体进行有效提取;直方图波谷法的计算效果不稳定,不适合计算此次水体提取方法的阈值;大津法和迭代法均能较准确地计算阈值,其中大津法结合新型水体指数法(NWI)精度最高.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2017(048)024【总页数】6页(P111-116)【关键词】水体提取;自动阈值;遥感影像;鄱阳湖湿地【作者】邱煌奥;程朋根;甘田红【作者单位】东华理工大学测绘工程学院,江西南昌330013;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌330013;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,江西南昌330013;广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌330013;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,江西南昌330013【正文语种】中文【中图分类】X171湿地是水域与陆地交错而形成的过渡地带，它对环境和社会的可持续发展有着举足轻重的作用。

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［］在第!步中可采用 3 4 2 1 ,算子 ! 进行边缘提取：
按照模式识别理论，可求出这两类的类内方差 !&"，
"和总体方差 " 类间方差! ! ’ ( "） " "， " （ !$" ） !&"## ! # ! # ) )% ! ! ! ’# )# !" " " " ! !&" ( #! ’% " "最大时分类性能最优，当! ／( 这时的门限 ’ ! ［，］ " * 。值就是最佳门限
第! !卷第!期 !’ ’ !年 (月
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王坤明B 自动选取阈值方法比较研究
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行二值化处理。该算法描述如下：／／ /为去噪后的输入图象， 0 为二值化后的图象得到边缘图象1 ； !对/进行抽取边缘特征，得到二值图象 2 ； "对1进行常规二值化处理， #用整体阈值法确定一个/的整体阈值； $确定/的每个象素对应的阈值；。 %根据求出的阈值输出二值图象 0 由于原图中可能会因为干扰而含有噪声，所以在处理前要进行去噪，可采用均值滤波器或中值滤波器，或者选择更为复杂一些的如自适应滤波方法。
图象分割是图象分析和处理的重要的手段，其目的是从图象中把目标区域和背景区域分开。在模式识别技术、光学字符识别、以及在指纹识别系统等工程应用中，图象分割是它们进行数据处理的重要技术。图象分割有很多种方法。其中最为简单和有效的是阈值处理。通过选择一个或几个合适的灰度阈值，原图中的目标和背景就很容易被分开。如何选取阈值，也即如何才能达到有效的分割效果，是阈值处理的关键。在实际应用中，图象二值化时的阈值的选择必须是由计算机自动选取的，因此，自动阈值的选取方法就非常值得研究。本文讨论了几种图象二值化自动选择阈值的方法，在此基础上，提出了一种新的图象二值化算法。该算法着重于在图象二值化时保留图象的边缘特征，而且不需要人工干预。
同样，背景灰度分布为／（ $& ， …，／（ $& $ $ #% ! ! #） !$ ! ! #）目标部分熵为：
# $ " $ " （ ’! #） #$ ! , " # ) & # & # 背景部分熵为： !$ ! $ $ " " （ ’" #） #$ ! （ , ）（ " # # % ! ! $& ! $ & # #）直方图的熵为：（（（ ’ #） #’! #） %’" #）
! ! ／（ # $;" + ’ A# ’） $! ’ $ A ’
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为阈值。阈值 ! 可由下面的公式计算得到：
收稿日期： ! ’ ’ 9 ; ’ > ; ’ ! 作者简介：王坤明（，男，安徽滁州，在读硕士研究生。 9 @ > : ;） " 通讯联系人。
第 "期
9
9 % 9
典型算法
平均灰度值法该方法以图象中的所有象素的灰度值的平均值
* ’和 * 9类出现的概率及均值为 ! ! 9 ;! + ’A # $， 9A # + $A ’ $ A ’ $ A ) B 9
／／ $ ! ! + + ’A # $ ’， 9A # $ $ 9 " " $ A ’ $ A ) B 9 *’和 * 9 类的方差为：
" # ) #
（，）（，）（，）（， " / 5 # # / 5 $ ! $ ! % " / 5 $ ! % / 5 $ ! 6 6 6 ）［（，）（，）（， % ! $ / 5 % ! $ ! % " / 5 % ! % / 5 % ! % 6 6 6 6 ）］（，）（，）（，） $ ! $ ! $ ! ! # % # / 5 $ ! % " / 5 % / 5 % ! $ 6 6 6 ［（，）（，）（，）］ % ! % ! % ! / 5 $ ! % " / 5 % / 5 % ! # 6 6 6 第" 步是对边缘特征图象进行常规二值化，以确定哪些象素点是边缘象素点。这时可采用平均灰根度值或最大熵法等方法。第 $ 步是算法的关键，据第"步的结果进行二值化阈值的自动选择，在边缘象素点进行局部阈值计算。算法具体实现如下：（；；／／ / 4 7 5 # ! 5 $8$ ! 5 %%） /为 89: ｛（；； # ! %%） / 4 7 $:$ ! 6 6 6 （，）／若是边缘象素点，（，） 5 / 2 5 # !／ ;# 与求1 5 6 6 相关的象素点的平均灰度值｛（（，）（，）（，） $ ! $ ! $ ! ;# / 5 $ ! % / 5 % / 5 % ! % 6 6 6 （，）（，）（，）（，）（， %! / 5 $ ! % / 5 % / 5 % ! % / 5 $! % / 5 6 6 6 6 6 ）（，））／ % ! % / 5 % ! < % ! 6 ／／将每个与求 1 （，）相关的象素/ （= ，）的阈 5 > 6 值赋值为 ; （，）（，）（， ( ? 5 $ ! $ ! #;； ( ? 5 $ ! #;； ( ? 5 % ! 6 6 ）（，）（，）（， $ ! #;； ( ? 5 $ ! #;； ( ? 5 #;； ( ? 5 % ! 6 6 6 ）（，）（，）（ %! %! #;； ( ? 5 $! #;； ( ? 5 #;； ( ? 5 6 6 6 ，） % ! % ! #;； 6 ｝／／非边缘象素点的阈值置为 ( 1 , @ 1 ? ) （，） ( ? 5 #( ? 6 )；｝第 % 步根据计算出的阈值对 /进行二值化处理，即可得到输出图象 0 。
（ ’ #）最大即意味着目标区域和背景区域内各自的灰度分布具有最大的同一性，同时# 代表分割
［］ . 两区域的阈值。
该方法由于涉及对数运算，运算速度较慢，但对不同目标大小和信噪比的图象能产生较好的分割效果。
"
基于边缘特征的二值化算法
以上几种算法都没有考虑在二值化过程中保留
原有图象的特征。本文提出的新的图象二值化算法是一种结合图象边缘特征来进行二值化的方法。边缘特征在文字识别、指纹识别等应用中是非常重要的特征，是识别成功与否的关键。因此，在这些应用中的二值化预处理过程中，我们希望能较好地保留原图的边缘特征，并不增加新的边缘特征。算法思想的关键是：首先，用微分算子检测图象的边缘；然后，在这些边缘象素点上进行二值化阈值的自动选择；最后，对于其它非边缘象素点则采取常规方法进
保留了原图的细节信息，例如：眼睛等五官的轮廓和皱纹的细节。
参
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
考
文
献
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