RGB彩色模型的理解及应用

RGB彩色模型的理解及在CDMA

视频图像传应用

080212629 张俊

摘要：RGB彩色模型是数字图像处理中最常用的一种，是一种加色模型，是用三种原色──红色、绿色和蓝色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光RGB是从颜色发光的原理来设计定的，它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯，当它们的光相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却等于两者亮度之总和,越混合亮度越高，即加法混合。有色光可被无色光冲淡并变亮。如蓝色光与白光相遇，结果是产生更加明亮的浅蓝色光。RGB是一种依赖于设备的颜色空间：不同设备对特定RGB值的检测和重现都不一样，因为颜色物质和它们对红、绿和蓝的单独响应水平随着制造商的不同而不同，甚至是同样的设备不同的时间也不同。主要用于彩色显示器和彩色视频摄像机；最新RGB可在CDMA视频图像传输中应用！相信随着RGB得到更加成熟的应用，会给人们的生活带来更加丰富真实的色彩感受！

关键词：RGB ；理解；应用

一、RGB的理解

RGB是一种加色模型，是用三种原色──红色、绿色和蓝色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光。RGB模型的命名来自于三种相加原色的首字母（Red（红）,Green（绿）,Blue （蓝））。RGB 颜色称为加成色，因为您通过将R、G 和 B 添加在一起（即所有光线反射回眼睛）可产生白色。加成色用于照明光、电视和计算机显示器。例如，显示器通过红色、绿色和蓝色荧光粉发射光线产生颜色。绝大多数可视光谱都可表示为红、绿、蓝(RGB) 三色光在不同比例和强度上的混合。这些颜色若发生重叠，则产生青、洋红和黄。RGB 颜色模型的主要目的是在电子系统中检测，表示和显示图像，比如电视和电脑，但是在传统摄摄影中也有应用。在电子时代之前，基于人类对颜色的感知，RGB颜色模型已经有了坚实的理论支撑。在这种模式中有16种基本颜色：品红色，蓝色，青色，绿色，黄色，红色，紫色，深蓝色，鸭绿色，深绿色，橄榄色，栗色，黑色，灰色，银色，白色。RGB颜色模型映射到一个立方体上。水平的x轴代表红色，向左增加。y轴代表蓝色，向右下方向增加。竖直的z轴代表绿色，向上增加。原点代表黑色，遮挡在立方体背面。RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个像素的RGB分量分配一个0~255范围内的强度值。RGB图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上重现16777216种颜色。在RGB 模式下，每种RGB 成分都可使用从0（黑色）到255（白色）的值。例如，亮红色使用R 值255、G 值0 和 B 值0。当所有三种成分值相等时，产生灰色阴影。当所有成分的值均为255 时，结果是纯白色；当该值为0 时，结果是纯黑色。

二、RGB在CDMA视频图像传输中的应用

CDMA是近年来用于数字蜂窝移动通信的一种先进的无线扩频通信技术，具有高效，廉价的优点理论上，在使用频率资源的情况下，CDMA移动网比模拟网容量大20倍，实际使用中比模拟网大10倍，比GSM 要大4~5倍，CDMA作为第三代移动通信技术标准，应用非常广泛，涉及移动通信，无线网络视频监控等多个领域，有着很大的发展前景。然而，实现在复杂环境下抗干扰，并利用有限的频带资源实现视频图像高效，高质量的传输，要克服不少技术难题。传输动态图像，不同于一般的单幅图像传输，对网络宽带的要求要高很多，同时刚干扰处理技术，以及一些算法也要复杂，是近年来图像传输研究的主要方向。动态图像传输相比普通的单幅图像，更具有可观性和可靠性，同时在一些需要对目标进行实时监控的场合，如安保系统，车辆调度系统中，稳定，清晰的图像起着关键的作用。图像清晰。稳定对检测监控中的判断起着决定的作用，非常重要。相比传统的视频压缩算法，RGB三基色法可以使所传输的图像在干扰和信号衰减的情况下，更能保证图像的还原度和清晰度。

（一）图像压缩及三基色法

利用RGB三基色法，结合MPEG4压缩，可以减少视频图像在传输过程中由于干扰等原因造成的图像质量的下降，使得视频图像在还原过程中降低失真。

RGB三基色法，就是利用DSP的图像处理功能，先把所得图像进行RGB三基色的分离，分离之后的图像再用MPEEG4或者是其他常见的压缩算法对图像进行压缩，之后由3个CDMA信号发射模块传送出去，分别定义为x1,x2,x3无线发射端。

CCD摄像机采集到的视频图像，经过A/D转换的数字信号送给DM642的视频端口进行处理，在DSP中进行变换编码，根据三基色变换函数建立灰度级——彩色的对应关系。因此，它的输出就变为代表三基色强度的3路数字信号，再经过MPEG4标准图像的压缩，经3路送至CDMA发送模块进行无线传输。

（二）RGB 转换

CCD摄像机摄得的彩色图像信号经分色，分别放大校正后的得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R-Y，最后发送端将色差3个信号分别进行编码再分别发送，RGB取值范围均为0~255。

遵照反变换公式：

R=1.0Y+0+1.402(V-128)

G=1.0Y-0.34413(U-128)-0.71414(V-128)

B=1.0Y+1.772(U-128)+0

（三）应用RGB处理的效果

配合RGB三基色法，可以使得原始图像在无线传输复杂环境的干扰下，相比单用MPEG4压缩发送的办法，在清晰度和边缘模糊方面有所改善，特别是色彩的还原程度有所提高。可见，将图像按照RGB三基色法进行处理，可以改善视频图像的质量。

参考文献

【1】毕厚杰.新一代视频压缩编码标准【M】.北京：人民邮电出版社，2005.

【2】刘缠牢，谭立勋，刘卫国，等.基于DSP红外图像伪彩色处理的研究【J】.激光与红外，2006.

自然语言理解

自然语言理解自然语言也就是我们是日常使用的语言，像各国语言汉语，英语等只要能完成人们之间相互交流的语言就成为自然语言，自然语言是人类学习环境和互相通讯的工具。在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。就计算机的应用而言，据统计用于数学计算的仅占10%，用于过程控制的不到5%，其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。所谓语言信息处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。根据可计算性理论，任一计算机的运算都是按一定程序，分步骤相继作用在离散对象之上所完成的，而这些对象又都以线性序列相邻接地排列组合所构成。而自然语言具有的离散性、序列性和邻接性三个特征其具备了“可计算性”，为自然语言处理奠定了物质基础。语法是语言的组织规律。语法规则制约着如何把词素构成词，把词构成词组和句子。语言正是在这种严格的制约关系中构成的。用词素构成词的规则称为构词规则，如“学”＋“生”构成“学生”。一个词又有不同的词形、单数、复数、阴性、阳性等等。这种构造词形的规则称为构形法，如“学生”＋“们”构成“学生们”。这里，只是在原来的词的后面加上了一个具有复数意义的词素，所构成的并不是一个新词，而是同一个词的复数形式。构形法和构词法称为词法。语法中的另一部分是句法。句法可分为词组构造法和造句法两部分。词组构造法是把词搭配成词组的规则，例如，把“新”＋“朋友”构成“新朋友”。这里，“新”是一个修饰“朋友”的形容词，它们的组合构成了一个新的名词。造句法则是用词和词组构造句子的规则，如“我们是计算机系的学生”就是按照汉语造句法构造的句子。对于自然语言德理解，能够更好的处理计算机语言与人类语言的交互。他也就是利用计算机技术研究和处理语言的一门学科，即把计算机作为语言研究的强大工具，在计算机的支持下对语言信息进行定量化的研究，并提供可供人与计算机之间能共同使用的语言描写。自然语言理解通常又叫自然语言处理，因为处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言。但什么是“理解”呢?对于这个术语也存在着各式各样的认识。如心理学家认为，理解是“紧张的思维活动的结果”，哲学家认为，理解是“认识或揭露事物中本质的东西”，而逻辑学家则认为理解是“把新的知识、经验

图像分割方法综述

analysis genetic algorithm 1 引言图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方

彩色图像分割介绍

第一章绪论计算机图像处理在医学领域的应用越来越广泛，白细胞图像的自动判断就是其中的代表之一。它能有效地减少主观干扰，提高工作效率，减轻医生负担。近些年来，计算机硬件技术和光谱成像技术的飞速发展，使得成功研制开发出小型实用的基于多光谱的白细胞图像自动分类识别系统成为可能。本文研究的主要目的在于对白细胞多光谱图像分割进行初步的探索研究，为系统中其后的白细胞能够准确地分类识别奠定基础。本章简要阐述了基于多光谱的白细胞图像分割的应用背景和研究意义，回顾了国内外细胞图像分割和多光谱遥感图像分类的研究发展状况，并简要介绍了本论文的主要工作。 §1.1 概述 §1.1.1 白细胞检验白细胞的光学显微镜检查是医院临床检验项目之一，特别是对各种血液病的诊断占有极其重要的地位。它的任务是观察或测定血液中的各种白细胞的总数、相对比值、形态等，用于判断有无疾病、疾病种类以及严重程度等，特别是对类似白血病这类血液病诊断具有更加重要的意义。白细胞分类计数的传统方法是将血液制成涂片，染色后，临床医生在显微镜下用肉眼按照有关标准，如核的形状、细胞浆的量和颜色，细胞浆颗粒的大小和颜色，整个细胞形状、稀薄与细胞间的接触等，来观察和检查这样的细胞标本[1]。然而这项工作十分繁重，工作效率低，容易误判，且人工识别误差随检查人员而异。同时通过观察的细胞数目较少，从统计的角度看，因样本集较小而影响诊断结果的可靠性。计算机图像处理与分析技术伴随着信息技术的不断进步在最近20年间得到了飞速的发展，已经迅速渗透到人类生活和社会发展的各个方面，这为智能化细胞分析仪代替人工方法提供了基础。因此，借助于现代计算机技术结合临床医生的实践经验，采用图像处理技术对图像进行处理，从而对细胞进行识别，对于医学科研与实践，以及临床诊断方面有着现实意义和非常广阔的前景。目前已经制成的自动白细胞分析仪主要有两种类型：一类是用组织化学染色法，通过连续流动的系统，以光电效应的方式分别数出单一细胞，并可同时报告白细胞总数、各类细胞的百分率和绝对值。因为该法不是由细胞形态学特点识别各类白细胞，所以不能目视观察白细胞形态，亦不能保留样本，对感染中毒细胞无法识别。另一类是原型认定型，其工作原理模仿人“脑眼系统”[2]的智能识别过程，运用计算机图像处理和模式识别技术，将从显微镜与相机或摄像机得到的数字化图像进行自动处理分析和分类。与前一种类型的白细胞分类仪器相比，其主要优

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0.引言早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。

概率论在自然语言处理中的应用

概率论在自然语言处理中的应用 twd2 2017年5月4日当下，人工智能是热议话题。人工智能中，有一个方向叫做自然语言处理。而在自然语言处理方面，有两个经典的问题：光学字符识别（奏奃奒）和拼音输入法。它们都可以用概率的方法解决，本文就尝试讨论这个话题。光学字符识别问题所谓光学字符识别（奏奃奒），就是给定一幅图片，让计算机程序识别出来图片中的文字。这涉及到图像匹配、模式识别等算法，但本文不关注于此，本文关注的是后处理的过程。首先，对于一个字符的识别，识别结果就可能有多种，每一个结果都有一个置信度。所谓后处理过程，就是对于已经识别出来的字串（字串每个字都有多种可能选项），选择“最佳”的组合。这和下文讨论的拼音输入法十分类似，所以本文的重点放在对于拼音输入法的讨论。拼音输入法问题拼音输入法，指的是一个程序，它接受用户输入的拼音串（比如“奱奩奮奧奨奵奡奤奡奸奵奥奪奩女奵奡奮奪奩奫奥奸奵奥她奵奪奩女奨奵奸奩”），根据内部数据，将这个拼音串转换为文字串输出（对于上面的例子就是“清华大学计算机科学与技术系”）。对于输入拼音串的每一个拼音（上面例子中的“奱奩奮奧”、“奨奵奡”、“奤奡”、“奸奵奥”等），可以简单直接地查询字典来获得该拼音对应的所有可能的字，然后选择“最佳”的组合，认为是该拼音串对应的句子：请清氢··· 画话华··· 大打答··· 学雪血··· ··· “最佳”的不同的定义方法，对应着寻找最佳组合的不同算法。这里，我讨论一个简单的二元字模型或字的二元模型。我理解中，字的二元模型就是将句子失

中相邻的两个字作为一组，后一个字出现的概率只和前面一个字出现的情况有关。这能够极大地简化相关算法设计、提高算法速度，但是准确度也会因此受到不良影响。对于任意一个句子S ，如果记其长度n |S |，并且记S 夽w 1w 2···w n ，w i ∈W 夨i 夽失,夲,...,n 天为字符集W 中的一个字符，那么，其出现的概率P 夨S 天可以表示成： P 夨S 天夽 P 夨w 1天·P 夨w 2|w 1天·····P 夨w n |w 1w 2···w n ?1天夽n i =1 P 夨w i |w 1w 2···w i ?1天其中，P 夨w i 天夨i 夽失,夲,...,n 天为w i 出现的概率。在字的二元模型下，这个表达式可以进一步简化成： P 夨S 天≈ n i =1P 夨w i |w i ?1天再由条件概率的定义及大数定律， P 夨w i |w i ?1天夽P 夨w i ?1w i 天P 夨w i ?1天夽P 夨w i ?1w i 天count 夨?天P 夨w i ?1天count 夨?天≈count 夨w i ?1w i 天count 夨w i ?1天其中，count 夨w 天夽w 出现的次数，并且count 夨?天 w ∈W count 夨w 天，表示字和字的二元组出现次数总和。它们都可以由语料统计得到。于是， P 夨S 天≈ n i =1count 夨w i ?1w i 天count 夨w i ?1天这就是一个句子出现概率的算法。记W 夨y 天夽{拼音y 对应的所有字}?W ，不妨认为其中的元素按照某种顺序排好序。这样，给定一个包含m 个拼音的拼音串y 1y 2···y m ，如“奱奩奮奧奨奵奡奤奡奸奵奥”，可以枚举每一个可能的句子S ∈ m i =1W 夨y i 天夽{请,清,氢,...}×{画,话,华,...}×{大,打,答,...}×{学,雪,血,...}，计算P 夨S 天，然后认为P 夨S 天最大的S 就是这个拼音串对应的句子，即对y 1y 2···y m 求出奡奲奧奭奡奸S ∈ m i =1W (y i ) {P 夨S 天}实现上有几个问题：精度问题、平滑问题以及速度问题。夲

图像处理文献综述

文献综述 1.1理论背景数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不

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NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集) 数据摘要： Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词：训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词： Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing 数据详细介绍：

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图像分割方法综述摘要：图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类，把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。它是图像分析和理解的基础，是计算机视觉领域中最困难的问题之一。图像分割的质量将直接影响着对图像的后续处理，所以图像分割被视为图像处理的瓶颈，具有十分重要的意义。人们很早就开始了对图像分割方法的研究，并且几十年来，这方面的研究从来没有间断过。到目前为止，已经有大量的关于图像分割的理论、技术、方法被人们相继提出并广泛应用。关键字：图像分割；阈值；区域和边缘；交互式算法；纹理分割彩色图像分割 1.引言图像分割是一项基于计算机技术的重要的图像分析和处理技术，从其产生至今，已经广泛的应用于各个领域，为人们的生产和生活中图像处理的水平提高做出了重大贡献。 2.国内外发展的状况人工生命是一个快速发展的多学科交叉的研究领域，是计算机科学新的发展方向之一。目前，已经有科研人员尝试将人工生命应用到图像分割领域中。虽然目前使用人工生命进行图像分割的研究还比较少，但是这些相关研究成果表明将人工生命引入到图像分割中能获得有意义的成功，显示出了巨大的潜力。在医学数据可视化方面，也有了许多硕果。如：医学图像如CT图像和MRI图像的三维重建、显示与分析处理；大脑生理形态分析，神经细胞中钙活性的可视化；计算机辅助外科手术模拟与计划等。其中值得一提的：如美国国家超级计算机应用中心利用远程的并列计算机资源，用体绘制技术实现了CT扫描三维数据的动态显示。其内容为显示一个狗心脏跳动周期的动态图像。 3.图像分割概述人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，因此图像信息是非常重要的一类信息。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性（如灰度、轮廓、颜色、纹理等）上和周围的图像有差别。这些特性差别可能非常明显，也可能很细微，以致人眼觉察不出来。计算机图像处理技术的发展，使得人们可以通过计算机来获取与处理图像信息。现在，图像处理技术已经成功应用于许多领域，其中，纸币识别、车牌识别、文字识别、指纹识别等已为大家所熟悉。图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。好的图像分割应具有以下特征：（1）分割出来的各区域对某种性质（例如灰度、纹理）而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔。（2）相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。（3）区域边界是明确的。大多数图像分割方法只是部分满足上述特征。如果强调分割区域的同性质约束，则

彩色图像分割的国内外研究现状

1．阈值分割方法阈值分割方法的历史可追溯到近40年前，现已提出了大量算法，对灰度图像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范闱之中的灰度阈值，然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素分为两类。这两类像素一般分属图像的两类区域，从而达到分割的目的。从该方法中可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据图像木身的特点，可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法;也可分为基于像素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位罝的阈值分割方法。若根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松弛法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛贵浩、帝毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计像素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广,即采用二维统计量(如散射图或共生矩阵)取代直方图,以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进,并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性。付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。华长发等人提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法，使传统二维阈值方法的复杂度从0(W2 S2)降至0(W2/3 S2/3)。赵雪松等人提出的综合全局二值化与边缘检测的图像方法，将全局二值化与边缘检测有效的结合起来，从而达到对信封图分割的理想效果。靳宏磊等人提出的二维灰度直方图的最佳分割方法，找到了一条最佳分割曲线，使该算法得到的分割效果明显优于一维直方图阈值方法。乐宁等人根据过渡区内象素点具有的邻域方向性特点，引入了基于一元线性回归处理的局部区域随机波动消除方法，将图像过渡区算法进行了改进。模糊技术及其日趋成熟的应用也正适应了大部分图像边缘模糊而难以分析的现状，赵初和王纯提出的模糊边缘检测方法能有效地将物体从背景中分离出来，并已在模式识别中的图像预处理和医学图像处理中获得了良好的应用。金立左、夏良正等提出图像分割的自适应模糊阈值法，利用目标一背景对比度自动选取窗宽的方法，并给出了根据目标与摄像机间的相对距离估计目标--背景对比度的算法，克服隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的不良影响。其应用于智能电视跟踪系统，对不同对比度和不同距离的海面舰船图像进行阈值分割，有较强的场景适应能力。王培珍、杜培明等人提出了一种用于多阈值图像自动分割的混合遗传算法，针对Papamarkes等提出爬山法的多阈值分割和Olivo提出子波变换的方法只对明显峰值有效而对不明显的峰值无效的缺点，以及结合模糊C-均值算法和遗传算法的两大显著特点而改进的算法，这种分割方法能够快速正

浅谈人工智能

中国西部科技
２００９年１０月（下旬）第０８卷第３０期总第１９１期
浅谈人工智能
李轶博
（吉林石化信息网络公司软信公司，吉林１３２０２１）摘要：人工智能作为计算机学科的一个分支，有其自身的特点，现已在社会生活各个领域都有应用，并将有更为广阔的发展前景。关键词：人工智能；ＡＩ；模拟
关于人工智能的定义众说不一，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授下过这样的一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎么样获得知识并使用知识的科学。”而麻省理工学院的温斯顿教授认为：人工智能就是如何使用计算机去做过去只有人才能做的工作。”人们普遍认为人工智能，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理念、方法技术以及应用系统的一门新的技术科学。它是从计算机应用系统的角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动能力，以延伸人们智能的科学。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能，对于人的思维模拟可是结构模拟，仿照人脑的结构机制，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的奇迹将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正的地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但并不真正拥有智能，也不会有自主意识。１人工智能研究的历史与现状人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：２０世纪５０年代人工智能的兴起和冷落。人工
此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段：２０世纪８０年代末，精神网络飞速发展。１９８７年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增大，精神网络迅速发展起来。第五阶段：２０世纪９０年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理、知识表现、智能搜索、推理、知识获得、组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，精神网络，复杂系统等。２人工智能是与具体领域相结合目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有如下领域：①专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展最早、最活跃、成就最多的领域。②机器学习。主要在三个方面进行：首先是研究人类学习的机理、人脑思维的过程。其次是机器学习的方法。最后是建立针对具体任务的学习系统。③模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研究听觉模式和视觉模式的识别。④理解自然语言，计算机如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带来极大的便利。⑤机器人学。机器人是一种模拟人的行为的机械，对它的研究历经三代发展过程：第一代机器人只能按程序完成工作。第二代机器人配备了像样的感觉传感器，能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人的动作。第三代机器人具有类似人的智能，它装备了高灵敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。⑥智能决策支（下转第４１页）
智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、ＬＩＳＰ表处理语言等。但由于揭发推理能力有限，以及其翻译失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段：２０世纪６０年代末到７０年代，专家系统出现使人工智能研究出现新高潮，ＤＥＮＤＡＬ化学质谱分析系统、ＭＴＣＩＮ疾病诊断和治疗系统、ＰＲＯＳＰＥＣＴＩＯＲ探矿系统，Ｈｅａｒｓａｙ－ＩＩ语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。１９６９年成立了国际人工智能联合会。第三阶段：２０世纪８０年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本１９８２年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统ＬＩＰＳ”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然
收稿日期：２００９－０９－０６修回日期：２００９－１０－１６
作者简介：李轶博（１９８２－），男，吉林籍，本科，助理工程师，主要研究方向为信息技术应用和管理。
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图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1．引言所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37]．简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像）一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-

彩色图像分割-RGB模型

成绩评定表学生姓名班级学号专业电子信息工程课程设计题目彩色图像分割程序设计——RGB模型评语组长签字：成绩日期201年月日

课程设计任务书学院信息科学与工程专业电子信息工程学生姓名班级学号课程设计题目彩色图像分割程序设计——RGB模型实践教学要求与任务：本次课程设计中，主要任务是实现基于RGB模型的彩色图像分割的程序设计，对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。并且设计MATLAB程序，使其能完成输入图像便自动使用RGB 模型来进行图像分割。工作计划与进度安排：第一阶段（1-2天）：熟悉matlab编程环境，查阅相关资料；第二阶段（2-3天）：算法设计；第三阶段（2-3天）：编码与调试；第四阶段（1-2天）：实验与分析；第五阶段（1-2天）：编写文档。指导教师： 201年月日专业负责人： 201年月日学院教学副院长： 201年月日

Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ （亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。关键字：Matlab；图像处理；RGB

浅谈人工智能与计算机

浅谈人工智能与计算机王晨浩计算机1506班201526810617 摘要人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向.人工智能作为计算机学科的一个分支,有其自身的特点,现已在社会生活各个领域都有应用,并将有更为广阔的发展前景。关键词人工智能 / 发展 / 应用 / 机器人 / 智能研究 / 计算机学科 1．引言在进入了二十一世纪之后，信息科学技术的发展越来越受到人们的重视，重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样，人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步，那么，这项技术作为一种比较高端的信息科学技术，它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果，从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。2．人工智能的发展概述人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：20世纪50年代人T智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。但由于揭发推理能力有限，以及其翻泽失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段：20世纪60年代末到70年代，专家系统出现使人工智能研究出现新高潮，DENDAI。化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统，Hearsay-II语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。1969年成立了国际人工智能联合会。第三阶段：20世纪80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统LIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮一第四阶段：20世纪80年代末，精神网络飞速发展。1987年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增大，精神网络迅速发展起来。第五阶段：20世纪90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是嗣际互联网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研

图像分割方法综述

图像分割方法综述摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：