计算机视觉综述
计算机视觉综述
此时很容易证明下列关系式成立:
W0+W1=1
(12)
定义一个类间的离散度矩阵:
刘健庄等使用SB的迹作为类间离散测度,有
(13)
利用公式(12)化简得：
(14)
类似于一维otsu,最佳阀值( s’, t’)满足下式
从本质上看,阈值分割方法基本上可以分为六大类[1]：
基于熵的方法(entropy-based methods)
基于聚类的方法( clustering-based metho ds)
基于直方图形态的方法( histogram-shape based methods)
基于目标属性的方法( object attribute-based methods)
降低时,分割效果并不理想。
作为信息度量的熵函数无疑是用于图像分割的一个恰当的目标函数。研究人员已提出许多熵阈值分割法,例如基于Shannon熵的阈值分割方法,基于Renyi熵的阈值分割方法、基于Tsallis熵的阈值分割方法等等[1]。这些原始的熵阈值分割法由于只处理灰度直方图,所以通常也被称为一维熵阈值分割法,尽管一维熵阈值分割法非常简单有效,但它对于单峰或者接近于单峰情况下的图像难以进行较好的分割。特别是存在噪声等干扰因素时,一维熵阈值分割法的效果往往很不理想。
cv研究方向及综述
cv研究方向及综述
计算机视觉（CV）是一个涉及多个子领域的学科，包括图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪、图像去噪、图像增强、风格化、三维重建、图像检索等。
1.图像分类：多类别图像分类、细粒度图像分类、多标签图像分类、实
例级图像分类、无监督图像分类等。
2.目标检测：吴恩达机器学习object location目标定位，关键在于将全
连接层改为卷积层。
3.图像分割：使用深度学习进行图像分割，包括全卷积像素标记网络，
编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型以及对抗中的生成模型等。
4.目标跟踪：基于滤波理论、运动模型、特征匹配等多种方法的混合跟
踪算法研究，以及基于深度学习的目标跟踪算法研究。
5.图像去噪：比较研究不同深度学习技术对去噪效果的影响，包括加白
噪声图像的CNN、用于真实噪声图像的CNN、用于盲噪声去噪的CNN和用于混合噪声图像的CNN等。
6.图像增强：通过对图像进行变换、滤波、增强等操作，改善图像的视
觉效果或者提取更多的信息，例如超分辨率技术。
7.风格化：通过将一种艺术风格应用到图像上，改变其视觉效果。
8.三维重建：从二维图像中恢复三维场景的过程。
9.图像检索：基于内容的图像检索（CBIR），通过提取图像的特征，
进行相似度匹配，实现图像的检索。
总的来说，CV是一个充满活力的领域，涉及的研究方向非常广泛。
随着深度学习技术的发展，CV领域的研究和应用也取得了很大的进展。
计算机专业毕业文献综述怎么写范文
计算机专业毕业文献综述范文一、引言在计算机专业的学习和研究过程中，毕业文献综述是一个重要的环节。
在这篇文章中，我们将以计算机专业毕业文献综述为主题，深入探讨其写作要点，包括如何选取文献、撰写范文等方面，以便帮助读者更好地理解和应用。
二、选题依据及目的在进行计算机专业毕业文献综述之前，我们首先要明确选题的依据和目的。
计算机专业毕业文献综述主要是对相关研究领域的文献进行综合性的梳理和总结，旨在从不同角度全面展现该领域的最新研究进展和未来发展趋势。
在选题时，我们应选择当前研究比较热门、有一定研究基础和实际应用前景的方向，以保证文献综述的价值和意义。
三、文献选取在进行文献选取时，应遵循以下几个原则：1. 确定研究范围：首先要明确文献综述的研究范围，确定主题和领域，避免过于宽泛或狭窄；2. 筛选文献来源：选择来自权威期刊、国际会议、知名学者等的文献，以确保文献的权威和可信度；3. 时间范围：尽可能选择最新的文献，关注当前研究领域的热点和前沿问题；4. 多方面观点：选择来自不同观点和研究方法的文献，以使文献综述更加全面和客观。
四、文献综述范文下面我们以计算机视觉领域为例，给出一篇文献综述的范文，以供大家参考：计算机视觉领域文献综述1. 引言计算机视觉是人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了可喜的研究进展。
本文将对计算机视觉领域相关文献进行综合梳理和总结，以期为相关研究者提供参考和借鉴。
2. 图像识别图像识别作为计算机视觉领域的研究热点之一，取得了显著的进展。
Smith等人在《Deep Learning for Image Recognition》一文中，提出了一种基于深度学习的图像识别方法，取得了不错的识别效果，为图像识别技术的发展提供了新的思路。
3. 目标检测目标检测是计算机视觉领域的另一个重要研究方向。
Jones等人在《A Survey of Object Detection Techniques》一文中，综合分析了当前目标检测技术的研究现状和存在的问题，并提出了一种基于深度学习的目标检测方法，为该领域的研究提供了有益的启示和借鉴。
机器视觉技术发展现状文献综述
机器视觉技术发展现状文献综述机器视觉技术是一门涵盖计算机视觉、模式识别、图像处理等多个领域的学科，旨在使计算机系统能够模拟人类的视觉功能，实现对图像和视频的理解与分析。
随着计算机硬件性能的不断提升和计算机视觉算法的不断发展，机器视觉技术已经在很多领域得到了广泛应用，如工业制造、无人驾驶、医疗影像分析等。
本文将综述机器视觉技术的发展现状，主要从硬件、算法和应用三个方面进行讨论。
首先，从硬件角度来看，机器视觉技术的发展离不开计算机硬件的支持。
随着计算机处理器性能的不断提升，计算机视觉算法的执行速度得到了极大的提高。
同时，图像传感器的发展也为机器视觉技术提供了更好的数据支持。
目前主流的图像传感器有CCD和CMOS两种类型，CMOS传感器由于其低功耗、高集成度等特点逐渐取代了CCD传感器，使得机器视觉系统的性能得到了进一步提升。
其次，从算法角度来看，机器视觉技术的发展极大地依赖于计算机视觉算法的研究和发展。
经过多年的积累和发展，计算机视觉算法在识别、分类、检测和跟踪等方面取得了显著的进展。
其中，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测方面表现出色。
此外，基于特征描述符的方法如SIFT、SURF等也广泛应用于机器视觉任务中。
随着深度学习和传统算法结合的研究不断深入，机器视觉技术在各类应用场景中的表现将会更加出色。
最后，从应用角度来看，机器视觉技术已经在许多领域得到了广泛应用。
在工业制造领域，机器视觉系统能够对产品进行质量检测和缺陷分析，提高生产效率和产品品质。
在无人驾驶领域，机器视觉系统能够感知道路状况、检测交通信号和识别物体，实现智能驾驶。
在医疗影像分析领域，机器视觉技术能够辅助医生进行疾病诊断和手术规划，提高医疗效率和准确性。
此外，机器视觉技术还在安防监控、智能家居、农业等领域得到了广泛应用。
综上所述，机器视觉技术在硬件、算法和应用三个方面都取得了显著的进展。
随着大数据、云计算和物联网等技术的不断发展，机器视觉技术有望在更多领域发挥作用。
计算机视觉中的目标识别与跟踪方法综述
计算机视觉中的目标识别与跟踪方法综述引言：计算机视觉的迅猛发展使得目标识别与跟踪成为了研究的热点之一。
目标识别和跟踪是计算机视觉中重要的任务，它们在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域具有广泛应用。
本文将综述目标识别与跟踪的常见方法，并对其优缺点进行分析，为进一步研究和应用提供参考。
一、目标识别方法1. 传统的目标识别方法传统的目标识别方法主要基于特征提取和分类器的组合。
特征提取通常采用的是局部特征描述子，如SIFT、HOG等，通过提取目标的特征向量进行分类。
分类器常用的有支持向量机（SVM）、决策树等。
这些方法在一定程度上能够实现目标的识别，但对于光照变化、遮挡等问题表现较差。
2. 基于深度学习的目标识别方法随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标识别方法逐渐成为主流。
深度学习通过深层网络的训练，自动进行特征提取和分类。
目前比较成功的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
这些模型在大规模数据集上的训练表现出色，实现了目标识别的突破。
二、目标跟踪方法1. 基于特征点的目标跟踪方法基于特征点的目标跟踪方法是最早被研究的方法之一，其原理是通过追踪目标上的特征点来实现目标跟踪。
这些特征点通常在目标的边缘或纹理区域，常用的特征点检测算法有Harris角点检测、FAST角点检测等。
然后使用相关滤波、卡尔曼滤波等方法进行目标跟踪。
虽然该方法简单有效，但对于目标快速移动、遮挡等情况容易失效。
2. 基于外观模型的目标跟踪方法基于外观模型的目标跟踪方法是近年来的研究热点之一，其目标是通过建立目标的外观模型，通过学习目标的外观特征来进行跟踪。
该方法通常包括两个步骤：在线学习和目标跟踪。
在线学习用于更新目标的外观模型，目标跟踪用于根据外观模型进行目标的位置预测。
该方法能够适应目标的外观变化，对于快速移动和遮挡等情况具有较好的鲁棒性。
三、目标识别与跟踪的挑战与未来发展方向1. 光照变化和遮挡光照变化和遮挡对于目标识别和跟踪都是较大的挑战，如何在光照变化和遮挡的情况下准确地识别和跟踪目标仍然是一个待解决的问题。
计算机视觉技术应用研究综述
计算机视觉技术应用研究综述摘要：随着计算机技术和算法的不断发展，计算机视觉技术在各个领域的应用越来越广泛。
本文对计算机视觉技术的基本原理进行了介绍，并分析了其在图像识别、目标检测、人脸识别、机器人视觉等领域的应用研究现状和发展趋势。
文章旨在全面、深入地了解计算机视觉技术的应用，为相关领域的研究工作提供参考和指导。
一、引言计算机视觉技术是指利用计算机和相关技术模拟人类视觉系统，对图像和视频信息进行处理、分析和理解的一门学科。
计算机视觉技术广泛应用于工业、医疗、交通、安防等各个领域，具有重要的理论研究和实际应用价值。
二、计算机视觉技术的基本原理计算机视觉技术的基本原理包括图像获取和预处理、特征提取和描述、目标检测和识别等方面。
图像获取和预处理是计算机视觉技术的起始阶段，其目的是获取清晰、准确的图像数据，为后续处理提供基础。
特征提取和描述是计算机视觉技术的核心，通过对图像或视频进行特征分析，提取出物体的形状、纹理、颜色等特征信息。
目标检测和识别是计算机视觉技术的关键任务之一，通过对特定对象进行识别和分类，实现对图像或视频的自动分析和理解。
三、计算机视觉技术在图像识别领域的应用研究图像识别是计算机视觉技术最早应用的领域之一，主要包括图像分类、图像检索和图像分割等任务。
在图像分类方面，计算机视觉技术能够通过对图像进行特征提取和特征匹配，实现对图像的自动分类和识别。
在图像检索方面，计算机视觉技术能够通过对图像进行相似性匹配和匹配度评估，实现对图像库中的图像进行快速检索。
在图像分割方面，计算机视觉技术能够将图像中的目标区域进行有效分割，为目标识别和目标跟踪提供准确、可靠的信息。
四、计算机视觉技术在目标检测领域的应用研究目标检测是计算机视觉技术的重要应用领域之一，主要涉及目标的定位和识别。
在目标检测方面，计算机视觉技术能够通过对图像或视频进行特征分析和检测算法的应用，实现对目标的自动检测和定位。
目标检测技术主要包括基于传统的特征提取和机器学习方法，以及基于深度学习的端到端目标检测方法。
计算机视觉技术中的文本检测与识别方法综述
计算机视觉技术中的文本检测与识别方法综述计算机视觉技术的发展使得计算机能够理解和处理图像中的信息。
文本检测与识别作为计算机视觉的重要分支之一，在图像处理领域发挥着重要作用。
本文将综述计算机视觉技术中的文本检测与识别方法，探讨它们的应用、挑战和发展趋势。
一、背景介绍文本在图像中广泛存在于各种场景，如街景图像中的路牌、卫星图像中的标志等。
文本检测与识别的目标是从图像中准确地定位和识别出文本。
这项技术在自动驾驶、图像搜索、安全监控等领域具有广泛的应用前景。
二、文本检测方法1. 基于自然场景文本检测自然场景文本检测旨在从自然图片中准确地定位和识别出文本。
常用的方法包括基于图像特征的方法和基于深度学习的方法。
前者利用纹理、颜色和形状等图像特征来检测文本，后者通过训练深度学习模型来实现文本检测。
2. 基于场景文本检测场景文本检测是指从复杂背景中准确地定位和识别出文本。
这种文本往往存在于带有复杂背景和噪声的图像中，如商店招牌、海报等。
常见的方法包括边缘检测、角点检测和连通区域检测等。
三、文本识别方法1. 光学字符识别（OCR）光学字符识别是指将图像中的字符转化为可编辑和可搜索的文本。
OCR技术的核心是字符分割和字符识别两个步骤。
字符分割是将文本图像中的字符分离出来，字符识别是将分离后的字符识别为对应的文本。
2. 基于深度学习的文本识别基于深度学习的文本识别是近年来的研究热点。
这种方法将文本识别任务转化为序列识别问题，通过训练深度学习模型来实现文本识别。
这些模型通常由卷积神经网络和循环神经网络组成，能够对不同尺度的文本进行准确的识别。
四、应用与挑战文本检测与识别技术在许多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、智能安防和图像检索等。
这些应用对文本检测与识别的准确性和实时性提出了更高的要求。
然而，文本检测与识别面临着一些挑战。
首先，场景中的光线、角度和遮挡等因素会对文本的检测和识别造成影响。
其次，文本的多样性也增加了任务的难度，如各种字体、大小和方向等。
深度学习与计算机视觉综述PPT课件
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是否可以自动的选择特征？
• 即输入某一个模型的时候，输入只是图片，输出就是它自己的标 签。比如输入一个明星的头像，出来的标签就是一个50维的向量 （如果要在50个人里识别的话），其中对应明星的向量是1，其 他的位置是0。
• 第三个是基于HoG特征的物体检测，它和所对应的SVM分类器组 合起来的就是著名的DPM算法。DPM算法在物体检测上超过了 所有的算法，取得了比较不错的成绩。
人工选择特征存在的问题：
• 大量的经验，需要你对这个领域和数据特别了解 • 大量的调试工作。说白了就是需要一点运气 • 另一个难点在于，你不只需要手工设计特征，还要在此基础上有
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人类又是怎么识别物体的？
1981年诺贝尔医学生理学奖颁发给了David Hubel，一位神经生物学家。他的主要研究成 果是发现了视觉系统信息处理机制，证明大 脑的可视皮层是分级的。他的贡献主要有两 个，一是他认为人的视觉功能一个是抽象， 一个是迭代。抽象就是把非常具体的形象的 元素，即原始的光线像素等信息，抽象出来 形成有意义的概念。这些有意义的概念又会 往上迭代，变成更加抽象，人可以感知到的 抽象概念。 像素是没有抽象意义的，但人脑可以把这些 像素连接成边缘，边缘相对像素来说就变成 了比较抽象的概念；边缘进而形成球形，球 形然后到气球，又是一个抽象的过程，大脑 司地平线。
• Facebook和Twitter也都各自进行了深度学习研究，其中前者携手纽 约大学教授Yann Lecun，建立了自己的深度学习算法实验室；2015 年10月，Facebook宣布开源其深度学习算法框架，即Torch框架。 Twitter在2014年7月收购了Madbits，为用户提供高精度的图像检索 服务。
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要组成部分，其通过模拟人类视觉系统，实现对图像、视频等视觉信息的处理、分析和理解。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用，包括但不限于安防监控、医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等。
本文旨在综述计算机视觉技术的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
二、计算机视觉技术概述计算机视觉技术是一种利用图像处理技术、模式识别技术和人工智能技术等手段，对图像和视频信息进行获取、传输、存储、分析和理解的技术。
其核心技术包括图像处理、特征提取、目标检测、图像识别等。
计算机视觉技术的应用，能够提高人们的生产效率和生活质量，具有重要的应用价值。
三、计算机视觉技术研究现状目前，计算机视觉技术的研究主要集中在以下几个方面：图像处理技术、深度学习算法、三维重建技术等。
其中，深度学习算法在计算机视觉领域的应用最为广泛，如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、人脸识别等领域取得了显著的成果。
此外，随着硬件设备的不断发展，计算机视觉技术的处理速度和精度得到了显著提升。
四、计算机视觉技术应用领域1. 安防监控：计算机视觉技术在安防监控领域的应用主要体现在智能视频监控和人脸识别等方面。
通过智能视频监控系统，可以实现实时监控和预警功能，提高安防系统的效率和准确性。
2. 医疗诊断：计算机视觉技术可以帮助医生实现图像分析、病变检测等功能，提高医疗诊断的准确性和效率。
如计算机辅助诊断系统在肺癌、乳腺癌等疾病的诊断中得到了广泛应用。
3. 自动驾驶：计算机视觉技术是实现自动驾驶的关键技术之一。
通过图像处理和识别技术，可以实现车辆对周围环境的感知和判断，从而实现在复杂道路环境下的自动驾驶。
4. 智能机器人：计算机视觉技术可以帮助机器人实现目标识别、姿态估计等功能，提高机器人的智能化程度和应用范围。
如服务机器人在餐饮、医疗等领域得到了广泛应用。
计算机视觉技术应用研究综述
计算机视觉技术应用研究综述计算机视觉技术应用研究综述引言随着计算机技术的发展，计算机视觉技术作为一项重要的人工智能技术，逐渐得到了广泛的应用和研究。
计算机视觉技术可以模拟人类的视觉系统，使计算机能够感知和理解图像或视频中的信息，从而实现图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等功能。
本文将对计算机视觉技术在各个领域的应用进行综述，并讨论其现状和未来发展趋势。
一、计算机视觉技术在工业制造中的应用计算机视觉技术在工业制造中的应用十分广泛。
首先，它可以应用于产品质量检测。
通过对产品图像的分析和处理，可以实现对产品外观、尺寸、质量等方面的检测，大大提高了产品的质量。
其次，计算机视觉技术可以应用于工业机器人的视觉引导和控制，使机器人能够准确地感知和处理环境中的信息，提高机器人的操作效率和精度。
此外，在工业制造中，计算机视觉技术还可以应用于物流管理、智能仓储等方面，提高生产效率和物流效率。
二、计算机视觉技术在医疗领域中的应用计算机视觉技术在医疗领域中的应用也十分广泛。
首先，它可以应用于医学影像分析。
通过对医学影像的处理和分析，可以实现医生对疾病的诊断和治疗的辅助，提高了疾病的诊断准确率和治疗效果。
其次，计算机视觉技术可以应用于手术导航。
通过对手术过程中的影像信息的处理和分析，可以实现对手术过程的监测和导航，提高手术操作的精确度和安全性。
此外，计算机视觉技术在医疗领域中还可以应用于病人监测、疾病预防等方面，提高医疗质量和效率。
三、计算机视觉技术在交通安全中的应用交通安全是一个重要的社会问题，计算机视觉技术在交通安全中的应用可以提高交通的安全性和效率。
首先，计算机视觉技术可以应用于交通监控系统。
通过对交通监控视频的分析和处理，可以实现对交通违法行为和事故的检测和预警，提高了交通的安全性。
其次，计算机视觉技术可以应用于交通流量的监测和调控。
通过对交通流量图像的处理和分析，可以实时监测交通流量和拥堵情况，并优化交通信号控制，提高交通效率。
cv研究方向及综述 -回复
cv研究方向及综述-回复什么是CV（计算机视觉）研究方向及综述？计算机视觉（Computer Vision，CV）是人工智能领域重要的研究方向之一，利用计算机和相机等设备处理和解释图像和视频数据。
CV的目标是让计算机能够像人类一样理解和解释图像，从而具备更高级别的视觉感知和认知能力。
CV在许多领域有着广泛的应用，如人脸识别、目标检测、图像分割、行为分析等。
CV研究方向众多，下面将逐一介绍其中几个主要的方向：1. 目标检测与识别：目标检测与识别是CV领域最基本也最重要的任务之一。
目标检测是在图像或视频中自动识别感兴趣的目标物体，并对其进行定位和分类。
它应用广泛，如安防监控、自动驾驶等领域。
近年来，基于深度学习的目标检测技术取得了重大突破，如YOLO、Faster R-CNN等。
2. 图像分割：图像分割是将图像分割成若干不同的区域，从而更好地理解和分析图像内容。
图像分割可用于医学图像分析、图像编辑等领域。
传统的图像分割方法包括基于边缘、基于区域、基于能量等。
随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像分割方法也取得了显著成果，如FCN、UNet等。
3. 行为分析：行为分析是通过对视频中的人体动态进行识别和推理，从而分析人体的动作和行为。
行为分析在智能监控、视频理解等领域具有重要应用价值。
一些常见的行为分析任务包括行人跟踪与识别、人体姿态估计、动作识别等。
4. 三维视觉：三维视觉是将研究对象从二维图像扩展到三维场景的一种视觉技术。
它包括三维重建、三维目标识别与跟踪、三维位姿估计等。
三维视觉在虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用。
CV综述涵盖了CV研究方向的发展趋势、技术进展以及应用场景等方面。
下面将对CV综述的撰写步骤进行详细讲解：第一步：选择综述主题。
在CV领域研究方向众多，可以根据个人兴趣和所熟悉的领域选择合适的主题。
例如，可以选择“基于深度学习的目标检测与识别综述”作为主题。
第二步：收集相关文献。
机器视觉技术及其应用综述
机器视觉技术及其应用综述机器视觉技术及其应用综述一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成为一个热门领域。
机器视觉技术是指利用计算机视觉以及图像处理技术来模拟人类视觉系统，从而对图像、视频等进行分析、处理，实现自动控制、检测等功能。
本文将从机器视觉技术的基本概念、发展现状、应用领域三个方面进行综述。
二、机器视觉技术的基本概念1.计算机视觉计算机视觉是机器视觉技术的核心部分，它是将人类视觉系统的一部分或全部过程转化成算法和程序。
它旨在通过计算机来获取、处理和分析数字和视频图像，以实现自动化。
2.图像处理图像处理是计算机视觉的重要组成部分，它通过对数字图像的处理、复原、分析和识别来提高图像质量、信息提取和图像分析。
3.模式识别模式识别是计算机视觉的重要分支，利用机器学习算法对数字图像的特征进行提取和分析，从而实现图像识别、分类等功能。
三、机器视觉技术的发展现状1.机器视觉技术的发展近况随着深度学习、计算机硬件、传感器技术的不断发展，机器视觉技术逐渐成为人工智能的重要组成部分。
当前，机器视觉技术主要应用于机器人、自动驾驶、安防、智能家居等领域。
2.机器视觉技术的发展趋势（1）深度学习的应用。
深度学习技术可以实现对图像的高效处理和识别，预测能力更强。
（2）数据获取的可靠性。
数据获取是机器视觉技术的重要前提，如何保证数据的可靠、准确是机器视觉技术发展的关键。
（3）交互性和智能化的提高。
随着技术的发展，机器视觉技术将会逐渐实现更多的智能化交互，以及更高效的分析处理。
四、机器视觉技术的应用领域1.机器人领域机器视觉技术在机器人中的应用主要有路径规划、目标追踪、物体抓取等领域，实现了机器人的自主控制和智能决策等关键功能。
2.安防领域机器视觉技术在安防领域中的应用较为广泛，如人脸识别、行人追踪、监控等。
它可以有效提高监控的性能和效率，大大降低人力成本。
3.智能家居领域机器视觉技术在智能家居领域中的应用主要包括家庭监控、人体姿态检测、智能安全等，在提高家居生活的质量，保障家庭安全方面，具有很大的作用。
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要分支，其研究领域广泛涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个方面。
随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各个领域的应用越来越广泛，从安防监控、自动驾驶到医学诊断，它正深刻改变着人类社会的生产生活方式。
本文将对计算机视觉技术的概念、原理以及其应用领域的现状与前景进行综合分析。
二、计算机视觉技术概述1. 技术概念：计算机视觉是使机器“看”世界的过程。
通过计算机视觉技术，人类可以实现对图像的获取、处理、分析和理解，从而让机器能够像人一样“看”懂世界。
该技术主要依赖于图像处理、模式识别和机器学习等技术手段。
2. 技术原理：计算机视觉技术主要通过对图像的采集、预处理、特征提取、分类识别等步骤来实现对图像信息的理解和分析。
具体而言，该技术首先通过图像传感器等设备获取图像信息，然后对图像进行预处理和滤波，提取出图像中的关键特征，最后通过分类器等算法对图像进行分类和识别。
三、计算机视觉技术的应用领域1. 安防监控：计算机视觉技术在安防监控领域的应用十分广泛。
通过安装摄像头等设备，可以实现对公共场所的实时监控和安全防范。
同时，通过计算机视觉技术可以对监控视频进行智能分析和识别，提高安全防范的效率和准确性。
2. 自动驾驶：自动驾驶技术是计算机视觉技术的又一重要应用领域。
通过利用计算机视觉技术，车辆可以实现对周围环境的感知和识别，从而实现对道路的准确判断和车辆的自主驾驶。
3. 医学诊断：计算机视觉技术在医学诊断领域的应用也日益广泛。
通过对医学影像的智能分析和识别，医生可以更准确地诊断疾病，提高诊断的准确性和效率。
四、计算机视觉技术的现状与挑战目前，计算机视觉技术在各个领域的应用已经取得了显著的成果。
然而，该技术仍面临着一些挑战和问题。
首先，由于图像信息的复杂性和多样性，计算机视觉技术的准确性和鲁棒性仍需进一步提高。
其次，计算机视觉技术的应用需要大量的数据和算法支持，因此其计算成本和存储成本较高。
计算机视觉研究综述
计算机视觉研究综述计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。
近年来，计算机视觉领域的研究和应用取得了显著进展，成为发展的重要方向之一。
本文将对计算机视觉领域的研究现状进行综述，介绍其发展历史、现状、热点问题、挑战以及未来发展方向。
一、发展历史与现状计算机视觉的研究可以追溯到20世纪50年代，但直到近年来，随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉领域才取得了突破性的进展。
目前，计算机视觉领域的研究热点主要集中在图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、行为识别等方面，其应用场景涵盖了安防、医疗、自动驾驶、智能物流等领域。
二、图像处理与特征提取图像处理是计算机视觉领域的基础，其研究内容包括图像预处理、增强、变换等。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）成为了图像处理的重要工具，能够自动学习图像的特征表达。
在特征提取方面，研究者们设计了许多手工制作的特征提取方法，如SIFT、SURF等，但近年来，深度学习方法尤其是卷积神经网络在特征提取方面已经取得了很大的成功。
三、机器学习与深度学习机器学习是计算机视觉领域的重要支撑技术，尤其是深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等方面取得了重大突破。
卷积神经网络作为深度学习的重要代表，已经从基本的CNN模型发展出了许多改进和变种，如VGG、ResNet、Inception等。
此外，研究者们还提出了许多新型网络结构，如残差网络（ResNet）、注意力机制网络（Attention Net）等，以解决深度神经网络训练中的难题。
四、挑战与未来发展计算机视觉领域目前还存在许多问题和挑战，例如：如何提高模型的泛化能力，如何处理复杂场景和光照条件下的图像识别问题，如何实现跨模态的视觉理解等。
未来计算机视觉领域的发展将朝着以下几个方向进行：1、可解释性和透明性：未来的计算机视觉模型需要能够解释其决策过程和结果，以提高用户对模型的信任程度。
计算机视觉中的图像生成技术综述
计算机视觉中的图像生成技术综述计算机视觉（Computer Vision）作为人工智能（Artificial Intelligence）领域的一个重要分支，致力于使计算机能够对视觉数据进行理解和处理。
而图像生成技术（Image Generation）是计算机视觉中的一个重要方向，旨在让计算机能够生成逼真的图像。
本文将对计算机视觉中的图像生成技术进行综述，并介绍其中的一些主要方法和应用。
图像生成技术在计算机视觉领域具有广泛的应用前景，如计算机辅助设计、虚拟现实、增强现实、电影特效等。
在图像生成技术的发展过程中，深度学习技术的兴起极大地推动了该领域的进步。
深度学习通过建立具有多个隐藏层的神经网络模型，可以学习到图像背后的高层次表达和潜在规律。
下面将介绍几种常见的图像生成技术。
首先，基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的图像生成技术是目前非常流行的方法之一。
GANs由一个生成器模型和一个判别器模型组成，通过对抗的方式进行训练，使得生成器能够生成更逼真的图像，而判别器则能够判断生成的图像与真实图像的差异。
GANs的核心思想是通过两个模型之间的对抗与合作来提高生成图像的质量，近年来在图像生成领域取得了显著的成果。
其次，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）也是一种常用的图像生成技术。
VAE是一种无监督学习的模型，在生成图像的过程中引入了隐变量，通过学习样本的潜在分布来生成新的图像样本。
VAE通过最大化推理近似的下界来进行训练，能够学习到图像的低维表示。
它不仅可以生成逼真的图像，还可以实现图像的语义分析和重构。
除了GANs和VAE，还有一种常用的图像生成技术是基于变换网络（Transformation Networks）的方法。
这种方法通过学习输入图像与目标图像之间的映射关系，从而将输入图像转换成目标图像。
变换网络可以通过训练数据学习到输入和目标图像之间的非线性变换，从而生成逼真的图像。
计算机视觉
人类感知外界环境主要通过视觉,听觉和触觉等四大感 觉系统。其中视觉系统是最复杂的。人类从外界获得 的信息中视觉信号量最大。 模仿人类的视觉系统,计算机视觉系统中信息的处理和 分析大致可以分成两个阶段：图象处理阶段又称视觉 处理中的低水平和中水平阶段；图象分析、理解阶段 又称视觉处理中的高水平处理阶段。
3.1.2以计算理论为核心的视觉模型研究 20世纪70年代开始,对计算机视觉的研究进入更为理性 化的阶段,主要集中于各种本征特性的恢复,包括三维 形状、运动、光源等的恢复。主要出发点是从生理学、 光学和射影几何的方法出发,研究成像及其逆问题。在 这一阶段中,以Marr为代表的一些研究者提出了以表示 为核心、以算法为中间转换过程的一般性视觉处理模 型。在其理论中强调表示的重要性以及从不同层次上 去研究信息处理问题,在计算理论和算法实现上又特别 强调计算理论的重要性。在三维信息的感知方面,根据 人类感知深度的不同提出了一系列ShapefromX的方法。
在医学上采用的图像处理技术大致包括压缩、存储、 传输和自动/辅助分类判读,此外还可用于医生的辅助 训练手段。与计算机视觉相关的工作包括分类、判读 和快速三维结构的重建等方面。长期以来,地图绘制是 一件耗费人力、物力和时间的工作。以往的做法是人 工测量,现在更多的是利用航测加上立体视觉中恢复三 维形状的方法绘制地图,大大提高了地图绘制的效率。 同时,通用物体三维形状分析与识别一直是计算机视觉 的重要研究目标,并在景物的特征提取、表示、知识的 存储、检索以及匹配识别等方面都取得了一定的进展, 构成了一些用于三维景物分析的系统。
基于目标几何与统计模型的分割是将目标分割与识别 集成在一起的方法,常称作目标检测或提取。基本思想 是将有关目标的几何与统计知识表示成模型,将分割与 识别变为匹配或监督分类。常用的模型有模板、特征 矢量模型、基于连接的模型等。这种分割方法能够同 时完成部分或全部识别任务,具有较高的效率。然而由 于成像条件变化,实际图像中的目标往往与模型有一定 的区别,需要面对误检与漏检的矛盾,匹配时的搜索步 骤也颇为费时。
计算机视觉中的场景分类算法综述
计算机视觉中的场景分类算法综述计算机视觉是计算机科学中的一个重要分支。
随着智能设备的广泛应用，计算机视觉开始成为热门领域之一。
场景分类作为计算机视觉的一个重要应用，其研究的目标是将图像或视频中的场景分为不同的类别。
因此，场景分类算法在自动驾驶、智能安防、智能家居等多个领域都有着广泛应用。
传统的场景分类算法主要是通过手工特征提取和机器学习的方法来实现。
通常采用的特征包括颜色、纹理和形状等。
典型的机器学习算法包括支持向量机和随机森林等。
然而，这些算法在取得一定成果的同时，也存在一些缺点。
例如，在特征提取时依赖于先验知识，在场景分类过程中，算法受到噪声和干扰的影响。
近年来，深度学习的发展使得计算机视觉的研究进入了一个新时代。
深度学习的出现，使得场景分类算法的性能得到极大的提升。
利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类已经成为了主流方法，其在图像分类领域中所取得的巨大成功也为场景分类带来了新的思路和突破。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，主要由卷积层、降采样层和全连接层等组成。
卷积层可以自动提取图像中的特征，降采样层可以缩小特征图像的尺寸，全连接层可以对特征进行分类。
卷积神经网络的提出，为场景分类算法的发展提供了一个新的方向。
目前，基于卷积神经网络的场景分类算法主要包括以下几个方面。
1. 基于传统卷积神经网络的场景分类算法这种方法主要利用传统卷积神经网络进行场景分类。
其中，AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等是其中比较重要的卷积神经网络模型。
通过对这些卷积神经网络模型进行微调，可以使得模型在场景分类中的准确率进一步提升。
2. 基于深度学习的场景分类算法这种方法是在传统卷积神经网络的基础上，进一步引入深度学习的方法，例如，使用以ResNet为基础的神经网络结构，对场景分类进行改进，提升分类的准确性。
3. 基于多尺度卷积神经网络的场景分类算法这种方法主要是通过引入多尺度图像对场景进行分类，提升分类准确率。
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要组成部分，其核心在于通过模拟人眼的视觉功能，使计算机能够理解并处理图像和视频数据。
近年来，随着大数据、云计算、深度学习等技术的飞速发展，计算机视觉技术的应用研究日益受到广泛关注。
本文将对计算机视觉技术的原理、发展历程、主要应用领域以及未来发展趋势进行综述。
二、计算机视觉技术原理及发展历程计算机视觉技术主要通过图像处理、模式识别和机器学习等方法，从二维图像中提取出有用的信息。
其发展历程大致可分为三个阶段：传统计算机视觉、基于特征提取的计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉。
传统计算机视觉主要依赖于图像处理技术，如滤波、阈值分割、边缘检测等，以实现目标检测、识别等任务。
然而，这种方法在处理复杂图像时往往存在局限性。
基于特征提取的计算机视觉通过提取图像中的特征，如形状、纹理、颜色等，以提高识别的准确性。
但这种方法仍需依赖大量的预处理和手工设计特征。
随着深度学习技术的崛起，基于深度学习的计算机视觉技术成为主流。
通过构建深度神经网络，计算机可以从大量数据中自动学习并提取特征，从而实现对复杂图像的准确识别和处理。
三、计算机视觉技术应用领域（一）安防监控计算机视觉技术在安防监控领域具有广泛应用，如人脸识别、行人检测、车辆识别等。
通过安装高清摄像头和部署相关算法，可以实现实时监控和预警，提高公共安全水平。
（二）医疗影像分析计算机视觉技术可用于医疗影像分析，如X光片、CT扫描和MRI等影像的自动分析和诊断。
通过深度学习等技术，可以提高诊断的准确性和效率。
（三）自动驾驶自动驾驶是计算机视觉技术的又一重要应用领域。
通过使用摄像头、雷达等传感器，结合计算机视觉和深度学习等技术，实现车辆的自主驾驶和智能导航。
（四）工业检测计算机视觉技术还可用于工业检测领域，如产品质量检测、生产线自动化等。
通过实时监测和分析生产过程中的图像数据，提高生产效率和产品质量。
计算机视觉中的视频识别算法综述
计算机视觉中的视频识别算法综述随着计算机技术的快速发展，计算机视觉逐渐成为热门研究领域。
视频识别作为计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于监控、智能交通、视频分析和虚拟现实等领域。
本文将综述计算机视觉中的视频识别算法，包括视频目标检测、跟踪和识别。
1. 视频目标检测算法视频目标检测是指在视频序列中准确定位并识别出感兴趣的目标，是视频识别的基础任务。
常见的视频目标检测算法包括：1.1 基于传统方法的视频目标检测算法：传统方法主要利用颜色、纹理和形状特征，采用背景建模、帧间差分或光流等方法，对目标进行检测。
然而，这些方法对光照变化、遮挡和复杂背景等情况较为敏感。
1.2 基于深度学习的视频目标检测算法：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展。
基于深度学习的视频目标检测算法借助卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等模型，实现了更准确和稳健的目标检测。
2. 视频目标跟踪算法视频目标跟踪是指在视频序列中实时追踪目标位置和形态的任务。
常见的视频目标跟踪算法包括：2.1 基于传统方法的视频目标跟踪算法：传统方法主要利用目标的颜色、形状和纹理等特征进行跟踪。
这些方法普遍存在对遮挡和目标外观变化不敏感的问题。
2.2 基于深度学习的视频目标跟踪算法：基于深度学习的视频目标跟踪算法利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，可以自动学习目标的外观和运动特征，实现更准确和鲁棒的目标跟踪。
3. 视频目标识别算法视频目标识别是指从视频序列中识别出目标的类别或身份信息。
常见的视频目标识别算法包括：3.1 基于传统方法的视频目标识别算法：传统方法主要利用目标的形状、颜色和纹理等特征进行识别。
这些方法通常需要手动设计特征和分类器，对目标变化较大和背景干扰较多的场景效果不佳。
3.2 基于深度学习的视频目标识别算法：基于深度学习的视频目标识别算法充分利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）等模型，从大量标注数据中自动学习目标的特征表示。
计算机视觉中的Transformer发展综述
计算机视觉中的Transformer发展综述计算机视觉中的Transformer发展综述计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域中的重要分支之一，它致力于使计算机能够理解和解释图像和视频。
近年来，Transformer模型在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了巨大的成功，但其在计算机视觉中的应用却相对较少。
然而，随着Transformer在NLP中的成功经验被视觉领域引入，计算机视觉中的Transformer模型逐渐成为研究的热点。
1. 传统计算机视觉方法的局限性在传统的计算机视觉任务中，常用的方法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
这些方法在图像分类、目标检测和分割等任务中表现出色。
然而，这些方法在处理长期依赖关系和全局信息捕捉方面存在一定的局限性。
2. Transformer的引入Transformer模型是由Vaswani等人在2017年提出的，由多个自注意力机制和前馈神经网络组成，用于处理序列数据。
最初被广泛应用于机器翻译任务，Transformer的成功使其成为NLP领域的主导模型。
因此，研究者开始探索将Transformer引入计算机视觉领域。
3. Transformer在计算机视觉中的应用3.1 图像分类图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一。
传统的CNN模型在这个任务上表现出色，然而，它们在处理全局信息的能力上有一定局限性。
Transformer通过引入自注意力机制，可以对图像中的不同区域进行关注，从而有效地捕捉全局信息。
研究者提出了多种Transformer模型用于图像分类任务，并在多个数据集上取得了优异的结果。
3.2 目标检测目标检测是计算机视觉中的重要任务，旨在识别图像中的目标位置和类别。
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之间的谷值作为阈值,就很快地将一幅图像的背景与目标分割开了如图1～3所示
图1原始灰度图像图2图像灰度直方图
图3分割的优点在于实现简单,但是这只是针对少数不同类别物体彼此灰度相差很大时,才能进行有效的分割。当原始图像的灰度直方图的双峰不明显时,分割后得不到理想的图像。图4是原始Lena图像,图5是利用传统灰度直方图阈值分割结果。从图6可以看出在部分区域(如脸部、右边背景)分割效果较好,但是部分区域的细节部分(如帽子、头发等)未能将图像边界完整分割开来。
利用图像灰度直方图的特性确定分割阈值方法的原理是如果图像所包括的背景区域与所分的目标区域大小可比,而且两者在灰度上有着明显的区别,那么这样的图像的灰度直方图就会呈现很明显的双峰状。这样,其中一个峰值对应的是背景区域的灰度;而另一个峰值就对应的目标灰度了。理想的中的图像的灰度直方图,其背景灰度和目标灰度应对应两个不同的灰度峰值,所以选取位于两峰
2
2.1
经典的图像分割算法[2]诸如:直方图分割与阈值分割的方法具有实现简单、计算量小、
性能较稳定等特点。通常,它们是利用图像的灰度直方图的分布特征,找出灰度直方图分布的两波峰之间的波谷,选定恰当的阈值将图像分割开,然而这种分割方法依赖于图像灰度的分布,对灰度分布不呈双峰特征或复杂背景的图像,往往会造成错误分割。
由此，文献[3]对其进行改进，并结合直方图的极值点的信息，提出了一种新的多阈值分割算法。
该算法的大致思想如下：
首先利用类间方差最大的思想在整个阈值范围内找到最优的阈值点;然后该阈值把区间分成两类，即两个区间。分别计算两个区间的类间最大方差，在方差最大的那个区间内部进行下一次的分割，同时把剩下较小的方差保存起来，以等待下一次的阈值计算时，参加方差的比较，利用这种方法计算下去，直至达到用户设定的阈值个数。最后，在得到的这些阈值之后，利用直方图的特性，进行最终阈值的选择:根据平滑后的直方图，找到所有的波谷点。把得到的所有阈值与波谷点进行比较，找到最靠近阈值的波谷点作为最终的阈值。该多阈值分割法相对于传统的多阈值分割方法，不仅消除了部分的分割噪声，而且分割的效果和适应性都好于已有算法。
б= agr max(б(t1,t2,…,tM)) (3)
其中:
б(t1,t2,…tM)= *(uk-ut)2(4)
其中，wk，uk，ut分别表示在每一个类中出现的概率、均值和图像的总的均值。由于计算的复杂度过高，文献[4]对式( 4)进行了改进，由于图像的总的均值ut不变，所以利用公式:
б(t1,t2,…,tM)= *uk2(5)
w1= 对于每一个分割的阈值点t,求出方差：
б2=w0*(u0-ut)2+(u1-ut)2(2)
找出整个区间内最大的方差对应的阈值点t，即为所求阈值。
2.2.2 Otsu
传统的多阈值进行分割是，设有M个阈值把图像分成M + 1类，阈值区间被分成［0，1
，…，t 1］，［t1 + 1，…，t2］，…，［tM + 1，…，L -1］。在整个阈值空间内，找到最优的阈值组合［t1，t2，…，tM］使类间的方差最大，即:
表格中，可以很清楚的看出，文献[3]的算法的分割时间和其他算法相比，存在明显的优势，比经典的otsu和一些改进的算法相比也存在明显的优势，而且分割的效果也明显好于已有的算法。
可以把文献[3]的方法应用在边缘检测，模板匹配等方面。把分割后的图像，与边缘检测算子进行运算，能够得到较好的边缘信息，从而利用相应的模板匹配算法，进行对目标的识别。或是对分割后的目标进行特征提取，利用机器学习的相应算法进行样本的训练和学习，能够进一步提高识别的准确率，可以应用在人脸识别、交通标志的识别等方面。
来进行类间方差的计算。而文献[4]的方法在进行求阈值时，运算的复杂度仍然是按指数级上升的。当阈值个数大于3个时，算法的运行时间较长，不利于实时性的处理。文献[5]提出了一种分割速度较快的多阈值方法，它直接利用Otsu法找到首个阈值之后，再进行解阈值时，在两个子区间内寻找各自的阈值，每次找到两个阈值。该方法相对于传统的Otsu，是一种局部最优的分割方法。而传统的Otsu是一种全局最优的分割。但是文献[5]并没有考虑到，当一个阈值把区间分成两类时，可能一类里面是背景，而另一类里含有多个目标，却把背景又进行了分割，这是一种不合理的做法。
设一幅图像X具有L个灰度级( 0,1,2,…,L-1)，统计每个灰度值的像素点的频数ni，构造频数直方图。计算总的像素点的个数N= 。计算每个灰度值出现的概率:
Pi=ni/N =1 (1)
对于每个分割的阈值点t，假设把图像分成两类:目标和背景。计算［0，1，…，t］和
［t + 1，…，L－1］两者之间的方差б。首先计算整幅图像的均值ut= ，目标和背景的均值分别为u0= 和u1= ,目标和背景出现的概率为w0= 和
空间方法( spatial methods)
局部方法( local methods)
而基于直方图的阈值分割技术是应用最为广泛的一种方法，按照维数分，可以分为基于一维直方图和基于高维直方图(如二维和三维直方图),早期的阈值分割技术通常基于灰度直方图(也称一维直方图)选取目标函数,对许多图像难以进行较好的分割。随着研究的深入,国内外学者不断基于高维直方图(例如二维直方图和三维直方图)提出一些新的分割方法。而在这些技术中，熵阈值法和Otsu阈值法(也称最小类内方差法或最大类间方差法)是应用最广的两种方法。它们阐释了阈值分割的本质:先给出各种各样合理的目标函数,再最大化或最小化该目标函数来得到最佳分割阈值。
3
这里主要介绍二维情况下各种阈值分割方法。
3.1
一维Otsu阈值法采用类间方差作为目标函数,通过最大化该函数得到最佳阈值。
但是Otsu方法对噪声和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果，当目标与背景的大小比例悬殊时,类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰,致使用该法选取的全局最大值并不一定是正确阈值,此方法失效。Reddi的快速算法也并未解决Otsu法准则函数极大值不唯一的缺陷。
降低时,分割效果并不理想。
作为信息度量的熵函数无疑是用于图像分割的一个恰当的目标函数。研究人员已提出许多熵阈值分割法,例如基于Shannon熵的阈值分割方法,基于Renyi熵的阈值分割方法、基于Tsallis熵的阈值分割方法等等[1]。这些原始的熵阈值分割法由于只处理灰度直方图,所以通常也被称为一维熵阈值分割法,尽管一维熵阈值分割法非常简单有效,但它对于单峰或者接近于单峰情况下的图像难以进行较好的分割。特别是存在噪声等干扰因素时,一维熵阈值分割法的效果往往很不理想。
计算机视觉
课程名称：计算机视觉
学号：
姓名：
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二○一四年五月
基于直方图的图像阈值分割技术综述
1
图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域,以便进一步的图像分析和理解。图像分割是众多图像处理和计算机视觉系统的重要组成部分,图像分割问题是图像处理与分析中的一个基本问题。图像分割需要将输入图像划分成两个或者多个子区域,这正是设计和实现医学图像分析、文本字符识别、目标自动获取等系统所面临的首要任务。由于图像分割问题的重要性和基础性,国内外学者历来对其高度重视,并提出了众多解决方法。阈值分割技术是一种非常流行的图像分割方法,它以图像直方图信息为主导,具备原理清晰、表述简单、运算快捷、效果良好等优点,因此一直受到研究人员的青睐,在实际应用场合中尤为明显。
此时很容易证明下列关系式成立:
W0+W1=1
(12)
定义一个类间的离散度矩阵:
刘健庄等使用SB的迹作为类间离散测度,有
(13)
利用公式(12)化简得：
(14)
类似于一维otsu,最佳阀值( s’, t’)满足下式
从本质上看,阈值分割方法基本上可以分为六大类[1]：
基于熵的方法(entropy-based methods)
基于聚类的方法( clustering-based metho ds)
基于直方图形态的方法( histogram-shape based methods)
基于目标属性的方法( object attribute-based methods)
算法流程图如下：
图7算法流程图
该算法每次寻找出1一个阈值，而文献[5]每次寻找出2个阈值，该算法考虑到，将每次计算得到的方差与之前分割得到的类的方差进行比较，选择最大的方差的类别里的阈值，这样做的原因是，方差大的类别里更加有可能存在目标，而方差小的类别里很有可能是背景，如果不对方差进行比较，那么，就很有可能将背景也进行分割了，即对同一个目标或者背景进行了多次分割，这样就很容易造成错分割和过分割的问题,这是不合理的。
W0 =Pr(C0) = W0( s , t )(7)
W1=Pr(C1) = W1( s , t )(8)
两类对应的均值矢量为:
= (9)
(10)
二维直方图上总的均值矢量为:
(11)
在绝大多数情况下,远离直方图( 1, 1) ~ ( L , L )对角线的Pij可以忽略不计,所以可以合
理地假设在两个区域: i= s+ 1,…, 1; j = 1,…, t和i= 1,…, s ; j = t+ 1,…, L有Pij = 0,
文献[3]的实验中,作者分别用文献[4],文献[5]以及本论文提出的方法做了实验,其中一组实验的效果如图: