免費(fèi)的企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),包頭教育平臺(tái)網(wǎng)站建設(shè),seo關(guān)鍵詞優(yōu)化排名外包,免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)游戲大全?作者簡(jiǎn)介#xff1a;熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者#xff0c;擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 #x1f34e; 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)#xff1a;Matlab科研工作室 #x1f34a;個(gè)人信條#xff1a;格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿…?作者簡(jiǎn)介熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)Matlab科研工作室個(gè)人信條格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真咨詢(xún)內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹一、開(kāi)篇為什么EM算法適合無(wú)監(jiān)督圖像分割在醫(yī)學(xué)影像分析、遙感圖像解譯、工業(yè)缺陷檢測(cè)等場(chǎng)景中圖像分割是核心預(yù)處理步驟其目標(biāo)是將圖像劃分為具有語(yǔ)義意義的區(qū)域如醫(yī)學(xué)影像中的病灶與正常組織、遙感圖像中的建筑與植被。無(wú)監(jiān)督圖像分割因無(wú)需人工標(biāo)注樣本能大幅降低數(shù)據(jù)準(zhǔn)備成本成為復(fù)雜場(chǎng)景下的優(yōu)選方案但核心難點(diǎn)在于如何自動(dòng)挖掘圖像像素的內(nèi)在特征實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)聚類(lèi)劃分。期望最大化EM算法作為一種經(jīng)典的無(wú)監(jiān)督參數(shù)估計(jì)方法特別適合解決含隱變量的概率模型優(yōu)化問(wèn)題——在圖像分割中可將“像素所屬類(lèi)別”視為隱變量“像素灰度/顏色特征”視為觀測(cè)變量通過(guò)EM算法迭代估計(jì)各類(lèi)別特征的概率分布參數(shù)最終實(shí)現(xiàn)像素的自動(dòng)分類(lèi)分割。與K-means等聚類(lèi)算法相比EM算法能更精準(zhǔn)地建模像素特征的概率分布如高斯分布對(duì)噪聲圖像的魯棒性更強(qiáng)尤其適合處理灰度不均勻、邊界模糊的復(fù)雜圖像。其核心邏輯是通過(guò)“期望步E步估計(jì)隱變量后驗(yàn)概率”“最大化步M步更新模型參數(shù)”的交替迭代逐步逼近最優(yōu)參數(shù)解最終完成無(wú)監(jiān)督圖像分割。二、核心拆解基于EM算法的無(wú)監(jiān)督圖像分割5個(gè)關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)步驟一第一步圖像建模與問(wèn)題定義——明確分割目標(biāo)與概率模型建模是無(wú)監(jiān)督分割的基礎(chǔ)需將圖像分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化為概率模型優(yōu)化問(wèn)題明確觀測(cè)變量、隱變量及模型假設(shè)避免因模型與圖像特征不匹配導(dǎo)致分割精度下降。這一步相當(dāng)于“繪制分割問(wèn)題的概率藍(lán)圖”清晰界定各變量的關(guān)聯(lián)關(guān)系與優(yōu)化方向。具體建模內(nèi)容包括三部分一是變量定義明確觀測(cè)變量為圖像像素的特征向量灰度圖像取灰度值彩色圖像取RGB三通道值可額外加入紋理特征提升區(qū)分度隱變量為像素所屬的分割類(lèi)別如類(lèi)別數(shù)量K需根據(jù)場(chǎng)景預(yù)設(shè)醫(yī)學(xué)影像分割K通常為2-5二是概率模型假設(shè)通常假設(shè)同一類(lèi)別像素的特征服從高斯分布單峰特征場(chǎng)景整體圖像的特征分布為K個(gè)高斯分布的混合模型GMM——這是EM算法適配的經(jīng)典模型能有效擬合多數(shù)自然圖像的像素分布三是優(yōu)化目標(biāo)確定核心目標(biāo)為“最大化觀測(cè)變量的對(duì)數(shù)似然函數(shù)”即找到最優(yōu)的高斯混合模型參數(shù)使圖像像素特征的出現(xiàn)概率最大對(duì)應(yīng)最優(yōu)的類(lèi)別劃分結(jié)果。二第二步圖像預(yù)處理與模型參數(shù)初始化——提升分割基礎(chǔ)質(zhì)量原始圖像通常包含噪聲、光照不均等干擾預(yù)處理能提升像素特征的區(qū)分度而EM算法的參數(shù)初始化直接影響收斂速度與最終分割效果需結(jié)合圖像特征合理設(shè)定避免因初始值不當(dāng)導(dǎo)致算法陷入局部最優(yōu)。這一步相當(dāng)于“數(shù)據(jù)提純尋優(yōu)起點(diǎn)校準(zhǔn)”為后續(xù)迭代優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。具體操作流程一是圖像預(yù)處理采用高斯濾波去除高斯噪聲或中值濾波去除椒鹽噪聲平滑圖像對(duì)光照不均的圖像進(jìn)行直方圖均衡化或自適應(yīng)直方圖均衡化增強(qiáng)區(qū)域間的對(duì)比度然后提取像素特征向量灰度圖像可直接用灰度值彩色圖像可將RGB空間轉(zhuǎn)換為HSV空間降低光照影響后提取通道特征復(fù)雜場(chǎng)景可加入LBP紋理特征二是模型參數(shù)初始化預(yù)設(shè)分割類(lèi)別數(shù)量K初始化高斯混合模型的核心參數(shù)——包括每個(gè)類(lèi)別的先驗(yàn)概率通常設(shè)為1/K即初始假設(shè)各類(lèi)別像素?cái)?shù)量均等、每個(gè)類(lèi)別高斯分布的均值可通過(guò)K-means算法對(duì)像素特征聚類(lèi)得到初始均值、每個(gè)類(lèi)別高斯分布的協(xié)方差矩陣通常設(shè)為單位矩陣或根據(jù)初始聚類(lèi)結(jié)果估算。三第三步E步期望步——估計(jì)隱變量后驗(yàn)概率E步是EM算法的核心步驟之一核心目標(biāo)是在當(dāng)前模型參數(shù)下計(jì)算每個(gè)像素屬于各個(gè)分割類(lèi)別的后驗(yàn)概率即隱變量的期望。這一步相當(dāng)于“基于現(xiàn)有認(rèn)知判斷像素類(lèi)別歸屬的可能性”為后續(xù)參數(shù)更新提供依據(jù)。具體計(jì)算邏輯對(duì)于圖像中的每個(gè)像素i其特征向量為x_i根據(jù)貝葉斯公式計(jì)算該像素屬于類(lèi)別k的后驗(yàn)概率P(z_ik | x_i, θ)其中z_i為像素i的類(lèi)別隱變量θ為當(dāng)前高斯混合模型參數(shù)。計(jì)算過(guò)程需用到當(dāng)前的類(lèi)別先驗(yàn)概率、類(lèi)別高斯分布的概率密度函數(shù)值——先通過(guò)高斯密度函數(shù)計(jì)算x_i在類(lèi)別k下的似然值P(x_i | z_ik, θ)再結(jié)合先驗(yàn)概率P(z_ik | θ)通過(guò)貝葉斯公式歸一化得到后驗(yàn)概率。后驗(yàn)概率值越大說(shuō)明該像素屬于對(duì)應(yīng)類(lèi)別的可能性越高最終得到每個(gè)像素的K個(gè)后驗(yàn)概率值構(gòu)成隱變量的期望估計(jì)結(jié)果。四、M步最大化步——更新模型參數(shù)四第四步M步最大化步——更新高斯混合模型參數(shù)M步的核心目標(biāo)是基于E步得到的隱變量后驗(yàn)概率最大化觀測(cè)變量的對(duì)數(shù)似然函數(shù)更新高斯混合模型的參數(shù)類(lèi)別先驗(yàn)概率、高斯分布均值、協(xié)方差矩陣。這一步相當(dāng)于“根據(jù)像素類(lèi)別歸屬的可能性修正對(duì)各類(lèi)別特征分布的認(rèn)知”使模型更貼合圖像實(shí)際特征分布。五第五步迭代終止與分割結(jié)果優(yōu)化——輸出最終分割圖像通過(guò)E步與M步的交替迭代模型參數(shù)會(huì)逐步收斂至最優(yōu)解此時(shí)即可根據(jù)參數(shù)結(jié)果完成像素分類(lèi)與分割同時(shí)需對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化提升實(shí)際應(yīng)用效果。這一步是連接算法迭代與實(shí)際分割輸出的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。具體實(shí)現(xiàn)流程一是迭代終止判斷重復(fù)執(zhí)行E步與M步直至滿(mǎn)足終止條件——通常為“相鄰兩次迭代的模型參數(shù)變化量小于預(yù)設(shè)閾值如1e-6”或“對(duì)數(shù)似然函數(shù)值趨于穩(wěn)定”停止迭代并保存最終模型參數(shù)二是像素分類(lèi)根據(jù)最終模型參數(shù)計(jì)算每個(gè)像素屬于各類(lèi)別的后驗(yàn)概率將像素分配至后驗(yàn)概率最大的類(lèi)別得到初始分割圖像三是結(jié)果優(yōu)化對(duì)初始分割圖像進(jìn)行后處理——采用形態(tài)學(xué)操作腐蝕、膨脹去除小噪聲區(qū)域通過(guò)區(qū)域生長(zhǎng)算法優(yōu)化邊界平滑度提升分割區(qū)域的完整性四是性能評(píng)估若有少量標(biāo)注樣本可通過(guò)交并比IoU、Dice系數(shù)等指標(biāo)評(píng)估分割精度無(wú)標(biāo)注樣本時(shí)可通過(guò)區(qū)域內(nèi)一致性、區(qū)域間差異性等指標(biāo)判斷分割合理性確保結(jié)果滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用需求。?? 運(yùn)行結(jié)果 部分代碼function [feature_matrix] generateFeatureLAB(img)%UNTITLED5 Summary of this function goes here% Detailed explanation goes hereimg rgb2lab(img);feature_matrix zeros(size(img,1)*size(img,2),2);counter 1;for r 1:size(img,1)for c 1:size(img,2)feature_matrix(counter,:) img(r,c,2:3);counter counter1;endendend 參考文獻(xiàn) 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書(shū)和數(shù)學(xué)建模資料團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢(mèng) 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線(xiàn)調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化、背包問(wèn)題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問(wèn)題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線(xiàn)路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱調(diào)度、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線(xiàn)線(xiàn)性陣列分布優(yōu)化、CVRP問(wèn)題、VRPPD問(wèn)題、多中心VRP問(wèn)題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問(wèn)題、多中心多車(chē)型的VRP問(wèn)題、 動(dòng)態(tài)VRP問(wèn)題、雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、混合流水車(chē)間問(wèn)題、 訂單拆分調(diào)度問(wèn)題、 公交車(chē)的調(diào)度排班優(yōu)化問(wèn)題、航班擺渡車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題、選址路徑規(guī)劃問(wèn)題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時(shí)間窗、多車(chē)場(chǎng)等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸、分類(lèi)、聚類(lèi)和降維2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門(mén)控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)2.12 RF隨機(jī)森林時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.16 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.17 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.19 Transform各類(lèi)組合時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問(wèn)題TSP、車(chē)輛路徑問(wèn)題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、 充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉(cāng)儲(chǔ)巡邏、公交車(chē)時(shí)間調(diào)度、水庫(kù)調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線(xiàn)優(yōu)化、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號(hào)處理方面信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、心電信號(hào)、DOA估計(jì)、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號(hào)調(diào)制、誤碼率、信號(hào)估計(jì)、DTMF、信號(hào)檢測(cè)電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車(chē)充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風(fēng)光出力控制策略多目標(biāo)優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化電力系統(tǒng)核心問(wèn)題經(jīng)濟(jì)調(diào)度機(jī)組組合、最優(yōu)潮流、安全約束優(yōu)化。新能源消納風(fēng)光儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃、棄風(fēng)棄光率量化、爬坡速率約束建模多能耦合系統(tǒng)電-氣-熱聯(lián)合調(diào)度、P2G與儲(chǔ)能容量配置新型電力系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)靈活性資源虛擬電廠、需求響應(yīng)、V2G車(chē)網(wǎng)互動(dòng)、分布式儲(chǔ)能優(yōu)化穩(wěn)定與控制慣量支撐策略、低頻振蕩抑制、黑啟動(dòng)預(yù)案設(shè)計(jì)低碳轉(zhuǎn)型碳捕集電廠建模、綠氫制備經(jīng)濟(jì)性分析、LCOE度電成本核算風(fēng)光出力預(yù)測(cè)LSTM/Transformer時(shí)序預(yù)測(cè)、預(yù)測(cè)誤差場(chǎng)景生成GAN/蒙特卡洛不確定性?xún)?yōu)化魯棒優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃、機(jī)會(huì)約束建模能源流分析、PSASP復(fù)雜電網(wǎng)建模經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法優(yōu)化改進(jìn)模型優(yōu)化潮流分析魯棒優(yōu)化創(chuàng)新點(diǎn)文獻(xiàn)復(fù)現(xiàn)微電網(wǎng)配電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)行調(diào)度綜合能源混合儲(chǔ)能容量配置平抑風(fēng)電波動(dòng)多目標(biāo)優(yōu)化靜態(tài)交通流量分配階梯碳交易分段線(xiàn)性化光伏混合儲(chǔ)能VSG并網(wǎng)運(yùn)行構(gòu)網(wǎng)型變流器 虛擬同步機(jī)等包括混合儲(chǔ)能HESS蓄電池超級(jí)電容器電壓補(bǔ)償,削峰填谷一次調(diào)頻功率指令跟隨光伏儲(chǔ)能參與一次調(diào)頻功率平抑直流母線(xiàn)電壓控制MPPT最大功率跟蹤控制構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能光伏微電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化新能源虛擬同同步機(jī)VSG并網(wǎng)小信號(hào)模型 元胞自動(dòng)機(jī)方面交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng) 金屬腐蝕 雷達(dá)方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計(jì)、陣列優(yōu)化、NLOS識(shí)別 車(chē)間調(diào)度零等待流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題NWFSP、置換流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題PFSP、混合流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題HFSP、零空閑流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題NIFSP、分布式置換流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題 DPFSP、阻塞流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題BFSP5 往期回顧掃掃下方二維碼