自适应模糊阈值法matlab代码 该知识库包含了不确定性分析研究中使用的所有研究论文 序号 年 作者 文件名 1个 1961年 地址 地址-1961年-印度科学研究所 2个 1978年 加里克·坎纳内·纳什 Garrick，Cunnane，Nash-1978年-降雨径流模型的效率标准 3 1991年 莫里斯 莫里斯（Morris）-1991年-初步计算实验的析因计划 4 1992年 贝文·宾利 Beven，Binley-1992-分布式模型的未来模型校准和不确定性预测 5 1993年 贝文，预言 贝文，预言-1993-分布式水文模型的现实和不确定性 6 1993年 段，古普塔，Sorooshian Duan，Gupta，Sorooshian-1993年-改组复杂的进化方法以实现有效和高效的全球最小化 7 1993年 胶水 胶水-1993-广义似然不确定度估计方法 8 1997年 D，邓恩 D，Dunne-1997-低流量 9 1997年 甘，德拉米尼，比夫图 Gan，Dlamini，Biftu-1997-模型复杂性和结构，数据质量和目标函数对水文建模的影响 10 1998年 古普塔，索

对小波阈值去噪中的常用阈值和阈值函数进行分析，提出一种自适应的模糊阚值去噪算法，该算法在BayesShrink阈值基础上，通过增加一个修正因子，并结合模糊理论，自适应地对图像进行模糊阈值函数处理。实验表明该算法与BayesShrink软阈值函数去噪算法相比，去噪后图像的峰值信噪比PSNR和最小均方误差MSE均有所提高，并且图像也更清晰，具有较好的去噪效果。

自适应模糊阈值法matlab代码SPIE 2019医学影像报告 郝江〜02/25/2019〜 目录 电脑辅助设计 使用弱监督和无监督对抗域自适应的独立于供应商的软组织病变检测 这项工作是针对软组织病变检测的对抗域适应 当前的软病变检测网络的局限性： 由于原始图像的后处理（专有）不同，当前网络的性能存在与硬件/软件相关的差异。 性能还与像素间距/检测器类型有关。 当前解决此限制的方法： 收集大量数据/标准化（由供应商解决）差异。 图像归一化 能带归一化/将能带缩放到参考值 局部能量 问题：基于能量的归一化： 需要时间 不一定是最佳归一化 需要很多精力 提出方法：领域适应： 转移学习方法 测试数据来自与训练集不同但相关的分布 没有目标域的标签（无监督）。 源数据集->目标数据集 P（X_s）！= P（X_t） 领域转移 可以使用H-散度来量化域移位 H是映射的所有域分类器的集合 对抗神经网络 分类网络 特征提取器 分类器 域分配器 对抗性歧视性DA 源CNN /目标CNN标识符->域标签 测验 RevGrad 参考：Ganin等。 2016年 RevGrad / ADDA / WDGRL-

自适应模糊阈值法matlab代码Finger_Vein_Matching 该项目主要研究数字静脉识别技术，包括指静脉图像的采集，图像预处理，特征信息的提取和匹配，以实现指静脉的识别。 介绍 首先，指静脉图像是由实验室中的设备收集的。 由于采集方法的限制，采集的手指静脉图像不可避免地会产生各种噪声。 因此，应对采集的图像进行预处理以尽可能减少引入的噪声。常见的预处理操作包括图像去噪，图像增强，关注区域（ROI）捕获等。对预处理后的图像进行特征提取，主要分为基于纹理的特征提取，基于编码的特征提取和基于细节点的特征提取三类，提取的特征与特征数据库中的模板匹配，如果匹配得分较大超过设定的阈值时，输入图像和模板将被归为同一类别。 否则，将其判断为不相同的类别，从而实现对指静脉的识别。 系统 指静脉识别系统主要包括四个模块：图像采集，图像预处理，特征提取和特征匹配，下面将对这四个模块进行详细介绍。 图像采集模块（指纹成像原理）手指静脉成像的基本原理是利用静脉中红细胞的特征来吸收某些近红外线。 通过将红外线照在手指上，传感器可以感应到手指传输或反射的光，从而获得手指内部静脉的图像。关键在于通过红细胞

使用基本的三步算法从背景中分割前景的机器人： > 模糊> 阈值> 分割接触物体的分水岭用法：调用“ thresholdSegmentationBot”并按照说明进行操作。 如果您已将图像数据加载为双灰度、范围 [0,1] 图像 I， 使用 thresholdSegmentationTool 如下例所示： I = imread('rice.png'); I = 双倍（I）/255； I = imtophat(I,strel('disk',12,0')); % 背景扣除TST = thresholdSegmentationTool(I); % 使用工具，然后单击“完成设置参数” 然后可以在 TST.FinalMask 访问最终的分割掩码， 以及 TST.ThrModel 中的分割模型。 阈值模型可以传递给用于批处理的 thresholdSegmentationHeadlessBot。

针对稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法存在预选原子过多、重构时间长、步长的选择固定等缺点,提出一种稀疏度自适应匹配追踪改进算法.该算法将稀疏度预先设定值与稀疏度估计过量判据相结合进行真实稀疏度快速估计,通过模糊阈值的方法提高候选原子的精确度,采用原子相关阈值改善迭代停止条件,最终实现信号的精确重构.仿真实验表明,改进算法重构质量较好于SAMP算法,重构速率显著提高.

针对目前图像模糊阈值分割法所存在的窗口宽度自动选取困难的问题, 在预先给定隶属函数和图像像素类别数的情况下, 提出了图像模糊阈值分割法的自适应窗宽选取方法. 同时,针对用模糊阈值方法难于分割的具有单峰或双峰差别很大的直方图的图像, 提出了一种直方图变换方法, 对变换后的直方图, 利用自适应模糊阈值分割法可以获取有效的分割. 最后, 算例表明了文中所提方法的简洁性、有效性和很好的鲁棒性.

用matlab，先用一个程序找到ROI，再结合空间和灰度信息采用模糊阈值的方法分割图像。

图像的模糊阈值分割算法的设计与实现，主要应用了OTSU，遗传算法