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ROC曲線的最佳閾值怎么選取

發布時間:2021-02-01 11:42:46 來源:億速云 閱讀:631 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹了ROC曲線的最佳閾值怎么選取,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。

為了獲取ROC曲線的最佳閾值,需要使用一個指標--約登指數,也稱正確指數。

借助于matlab的roc函數可以得出計算。

% 1-specificity = fpr
% Sensitivity = tpr;
[tpr,fpr,thresholds] =roc(Tar',Val');
RightIndex=(tpr+(1-fpr)-1);
[~,index]=max(RightIndex);
%
RightIndexVal=RightIndex(index(1));
tpr_val=tpr(index(1));
fpr_val=fpr(index(1));
thresholds_val=thresholds(index(1));
disp(['平均準確率: ',num2str((RightIndexVal+1)*0.5)]);
disp(['最佳正確率: ',num2str(tpr_val)])
disp(['最佳錯誤率: ',num2str(fpr_val)])

至此計算結束了。

補充拓展:利用閾值分割目標圖像

一.全局閾值

ROC曲線的最佳閾值怎么選取

方法一:OTSU方法

otsu法(最大類間方差法,有時也稱之為大津算法)使用的是聚類的思想,把圖像的灰度數按灰度級分成2個部分,使得兩個部分之間的灰度值差異最大,每個部分之間的灰度差異最小,通過方差的計算來尋找一個合適的灰度級別來劃分。 所以可以在二值化的時候采用otsu算法來自動選取閾值進行二值化。otsu算法被認為是圖像分割中閾值選取的最佳算法,計算簡單,不受圖像亮度和對比度的影響。因此,使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。

選擇閾值k,把像素分為兩類:

ROC曲線的最佳閾值怎么選取

T=graythresh(f)即可實現用方法一計算歸一化的閾值。

二.局域閾值

當背景照度不均勻時,全局閾值方法可能失效,此時,用局域變化的閾值函數T(x,y)分割圖像f(x,y):

ROC曲線的最佳閾值怎么選取

matlab實現程序:

clear all;close all;clc;
I=imread('C:\Users\ASUS\Desktop\圖像處理學習文件\大二下\使用閾值分割目標_15\Fig0926(a)(rice).tif');
figure
imshow(I)
title('original image')
k=graythresh(I);
I1=im2bw(I,k);
figure
imshow(I1)
se=strel('disk',10); %產生半徑為10的圓盤形結構元素
fo=imopen(I1,se);  %用結構元素對灰度圖像進行開運算
figure
imshow(fo)
title('Opened image')
f2=imtophat(I,se); %用原圖像減去開運算圖像,即對圖像進行頂帽運算
figure
imshow(f2,[])  %顯示頂帽運算結果
title('Top-hat transformation')
f2=im2double(f2);
T=graythresh(f2);
bw2=im2bw(f2,T); %對頂帽處理后的圖像進行閾值處理
figure
imshow(bw2,[])
title('Thresholded top-hat image') %顯示閾值處理后的頂帽圖像

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“ROC曲線的最佳閾值怎么選取”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!

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