浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标--约登指数，也称正确指数。

借助于matlab的roc函数可以得出计算。

% 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(['平均准确率： ',num2str((RightIndexVal+1)*0.5)]);
disp(['最佳正确率： ',num2str(tpr_val)])
disp(['最佳错误率： ',num2str(fpr_val)])

至此计算结束了。

补充拓展：利用阈值分割目标图像

一．全局阈值

T=graythresh(f)即可实现用方法一计算归一化的阈值。

二．局域阈值

当背景照度不均匀时，全局阈值方法可能失效，此时，用局域变化的阈值函数T(x,y)分割图像f(x,y)：

matlab实现程序：

clear all;close all;clc;
I=imread('C:\Users\ASUS\Desktop\图像处理学习文件\大二下\使用阈值分割目标_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); %产生半径为10的圆盘形结构元素
fo=imopen(I1,se);  %用结构元素对灰度图像进行开运算
figure
imshow(fo)
title('Opened image')
f2=imtophat(I,se); %用原图像减去开运算图像，即对图像进行顶帽运算
figure
imshow(f2,[])  %显示顶帽运算结果
title('Top-hat transformation')
f2=im2double(f2);
T=graythresh(f2);
bw2=im2bw(f2,T); %对顶帽处理后的图像进行阈值处理
figure
imshow(bw2,[])
title('Thresholded top-hat image') %显示阈值处理后的顶帽图像

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