Image segmentation by MCMC methods

本文档为2003年度报告的一部分,详细内容请参见指定网址。报告涵盖了该年度的重要活动及成果。
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
图像分割Image Segmentation)是图像处理领域的一个重要任务,它的基本概念可以这样理解[^1]:顾名思义,这是将图像分解成多个有意义的部分,每个部分代表图像中的一个特定对象或区域。这些区域通常通过将每个像素与其所属的对象类型关联起来来定义。常见的图像分割类型包括语义分割(对图像进行类别级别的分割,如区分行人和背景)、实例分割(识别并区分图像中的每一个独立对象)。 图像分割的方法多样,涵盖了基于阈值的策略,比如简单地设定像素强度超过某个阈值就认为属于同一区域;还有基于区域的方法,它会寻找图像中相似像素群组;基于边缘检测的分割,强调连接性,找出图像中的边界;以及更复杂的方法,如基于特定理论(如概率模型、机器学习算法)的分割。 从数学角度看,图像分割是通过数值运算将连续灰度图像划分为多个离散的区域[^2]。这个过程本质上是对图像中的像素进行分类,将像素分配给对应的区域标签,使得同一区域内的像素具有相似特性。 例如,在Python中,可以利用OpenCV库来进行图像分割,通过选择合适的分割算法实现不同类型的分割任务: ```python import cv2 # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 应用阈值分割 _, segmented_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 或者应用预训练的语义/实例分割模型 seg_model = ... # 使用预训练模型 segmented_img = seg_model.predict(img) ```
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