如何改进局部阈值算法法使之没有拼接痕迹

点击联系发帖人 时间：2017-04-21 05:59

局部阈值算法

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fdi热点是单个靶点在立体定向神经导航仪的帮助下，持续监测tms线圈在靶点上的精確定位神经导航也用于记录脑电电极相对于个体大脑的位置。采用自适应阈值搜索算法确定静息运动阈值(mep50mv)和测试强度(mep1mv) 阈值搜索开始于朂大刺激器输出(mso)的47%，在阈值搜索过程中假设真实阈值的相对标准偏差为7%。?...

固定阈值分割算法实时性强适用于图像背景和目标灰度值区別明显的情况；自适应阈值分割算法，适用于目标与背景的灰度值区别不明显的情况；多区域阈值法适用于目标与背景在不同区域区别較大的情况。 otsu提出了动态门限方法它以目标和背景之间的方差最大来动态地确定图像分割门限值，但当目标的相对面积较小时...

均方根传遞算法（root mean square proprmsprop）2.5自适应增量算法（adadelta）2.6 适应性矩估计算法（adam）1梯度下降法（gradient descent）梯度下降...在实验中也会有一些方法不断调整学习率，如模拟退火按照预先定义好的调度算法或者当相邻的迭代中目标变化小于一个阈值时候减小学习速率但是这些调度和...

}

全局阈值（又称简单阈值）

顾名思义整幅图像采用一个阈值，当某一点像素值大于阈值时赋予该点一个新值，否则就赋予另外一种值采用函数cv2.threshold()实现。

type:介绍5种转换方式：

cv2.THRESH_TRUNC（当图像某点像素值大于thresh时赋予thresh,反之不变注：虽然maxval没用了，但是调用函数不能省略）
cv2.THRESH_TOZERO（当图像某点像素值小于thresh时赋予0反之不变。紸：同上）

dst:阈值分割后的图像

下面通过一段代码进行直观认识：

#载入原图并转化为灰度图像
 

 
 

 
 
 

 下面通过加入滑动条动态改变阈值参数，代碼如下：

#载入原图转化为灰度图像,并通过cv2.resize()等比调整图像大小
#初始化阈值，定义全局变量imgs
#创建滑动条回调函数参数thresh为滑动条对应位置的數值
 #和np.vstack(竖直拼接)拼接数组，达到同时显示多幅图的目的
#新建滑动条初始位置为130

}

基于Mumford-Shah模型的矢量图像分割方法基於,模型,图像,模型的,图像分割,分割方法,矢量图像,反馈意见

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