一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/h1>

1.掌握幾種常用的特征評(píng)價(jià)方法和可分性判據(jù)；

2.解圖像閾值分割中幾種確定閾值的方法。

二、 實(shí)驗(yàn)原理

假設(shè)圖像中出現(xiàn)的最大灰度級(jí)為m，閾值為g，目標(biāo)部分灰度均值為mean1，像素?cái)?shù)占整個(gè)圖像比例為w1；背景部分灰度均值為mean2，像素?cái)?shù)占整個(gè)圖像比例為w2。全圖均值為mean=mean1w1+mean2w2。灰度值為i在整個(gè)圖像中的比例為 。確定二值化閾值的方法有以下幾種：

（1）最大類間方差法（分析判斷二值化方法）

使得分割后兩大類之間的方差最大，公式為：
g = max ? 0 ? t ? m ?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【模式识别】特征评价和可分性判据实验报告及MATLAB仿真的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。