特里斯坦·乌塞尔图像极值查找器2013 年 5 月 [x,y,z,c]=imextrema(im1); [x,y,z,c]=imextrema(im1,hood); 以像素分辨率估计图像中的极值。 输入图像“im1” 是任何类别的灰度图像。 输出 'x' 和 'y' 指定极值的 %pixel 位置，'z' 指定图像在极值位置，'c' 对极值进行分类，其中： c = -1 --> 局部最小值c = 0 --> 鞍点c = +1 --> 局部最大值c = +2 --> 局部平坦/极值未定义 可选变量 'hood' 指定像素的拓扑结构用于寻找极值的邻域，选项为 hood = 4 或 hood = 8， 8 是默认值。 某些极值可能无法在单个点上进行数学定义，即鞍点下方的示例是像素双峰——这是一个图像离散化的特性，不是算法的问题。 图像边缘不能出现图像极值。 如果噪声是一个问题，您可以

算法与数据结构实验一求鞍点

将可靠性优化设计理论与可靠性灵敏度分析方法相结合,讨论了机械零部件稳健优化设计的问题.系统地推导了基于鞍点逼近的可靠性灵敏度公式,并把可靠性灵敏度计算结果融入可靠性稳健优化设计模型之中,将可靠性稳健优化设计归结为满足可靠性要求的多目标优化问题.在基本随机参数概率分布已知的前提下,应用鞍点逼近技术,得到极限状态函数的分布函数与概率密度函数,并且将此结果应用到机械零部件的可靠性灵敏度分析中,进而实现了机械零部件的可靠性稳健优化设计.通过与Monte-Carlo方法计算所得的结果相比可知,应用鞍点逼近技术可以迅

求一个二维数组中的鞍点

利用LabVIEW编写的求一个随机数组的鞍点的程序，可以随时开启，停止选数。

找出一个二维数组中的鞍点，即该位置上的元素在该行最大，在该列上最小。也可能没有鞍点

找出一个二维数组的鞍点，即该位置上的元素在该行上最大、在列上最小（也可能没有鞍点）。