圖片打分演算法技術原理

Ⅰ 百度圖片搜索引擎原理是如何實現的

圖片搜索的原理有三個步驟
1. 將目標圖片進行特徵提取，描述圖像的演算法很多，用的比較多的是：SIFT描述子，指紋演算法函數，bundling features演算法，hash function（散列函數）等。也可以根據不同的圖像，設計不同的演算法，比如圖像局部N階矩的方法提取圖像特徵。
2. 將圖像特徵信息進行編碼，並將海量圖像編碼做查找表。對於目標圖像，可以對解析度較大的圖像進行降采樣，減少運算量後在進行圖像特徵提取和編碼處理。
3. 相似度匹配運算：利用目標圖像的編碼值，在圖像搜索引擎中的圖像資料庫進行全局或是局部的相似度計算；根據所需要的魯棒性，設定閾值，然後將相似度高的圖片預保留下來；最後應該還有一步篩選最佳匹配圖片，這個應該還是用到特徵檢測演算法。
其中每個步驟都有很多演算法研究，圍繞數學，統計學，圖像編碼，信號處理等理論進行研究。

根據Neal Krawetz博士的解釋，原理非常簡單易懂。我們可以用一個快速演算法，就達到基本的效果。
這里的關鍵技術叫做"感知哈希演算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是對每張圖片生成一個"指紋"（fingerprint）字元串，然後比較不同圖片的指紋。結果越接近，就說明圖片越相似。下面是一個最簡單的實現：
第一步，縮小尺寸。
將圖片縮小到8x8的尺寸，總共64個像素。這一步的作用是去除圖片的細節，只保留結構、明暗等基本信息，摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。
第二步，簡化色彩。
將縮小後的圖片，轉為64級灰度。也就是說，所有像素點總共只有64種顏色。
第三步，計算平均值。
計算所有64個像素的灰度平均值。
第四步，比較像素的灰度。
將每個像素的灰度，與平均值進行比較。大於或等於平均值，記為1；小於平均值，記為0。
第五步，計算哈希值。
將上一步的比較結果，組合在一起，就構成了一個64位的整數，這就是這張圖片的指紋。組合的次序並不重要，只要保證所有圖片都採用同樣次序就行了。
得到指紋以後，就可以對比不同的圖片，看看64位中有多少位是不一樣的。在理論上，這等同於計算"漢明距離"（Hammingdistance）。如果不相同的數據位不超過5，就說明兩張圖片很相似；如果大於10，就說明這是兩張不同的圖片。
具體的代碼實現，可以參見Wote用python語言寫的imgHash.py。代碼很短，只有53行。使用的時候，第一個參數是基準圖片，第二個參數是用來比較的其他圖片所在的目錄，返回結果是兩張圖片之間不相同的數據位數量（漢明距離）。
這種演算法的優點是簡單快速，不受圖片大小縮放的影響，缺點是圖片的內容不能變更。如果在圖片上加幾個文字，它就認不出來了。所以，它的最佳用途是根據縮略圖，找出原圖。
實際應用中，往往採用更強大的pHash演算法和SIFT演算法，它們能夠識別圖片的變形。只要變形程度不超過25%，它們就能匹配原圖。這些演算法雖然更復雜，但是原理與上面的簡便演算法是一樣的，就是先將圖片轉化成Hash字元串，然後再進行比較。

Ⅱ 誰能跟我詳細說一下meanshift演算法圖像分割的原理以及應用

meanShift,均值漂移，在聚類、圖像平滑、分割、跟蹤等方面有著廣泛的應用。meanShift這個概念最早是由Fukunage在1975年提出的，其最初的含義正如其名：偏移的均值向量；但隨著理論的發展，meanShift的含義已經發生了很多變化。

Ⅲ 評價原理與方法

（一）主要影響因子

由於地下水系統是一個開放系統，所以其脆弱性與其埋藏條件、補給源等有著密切的關系，包括包氣帶岩性、地形地貌、含水層水文地質條件等，還與人類活動也有一定的關系（圖4-6）。因此，地下水脆弱性評價需要考慮的因素較復雜，應結合具體問題遴選主要影響因子。

地下水脆弱性評價因子，包括兩部分：一是固有脆弱性評價因子；二是特殊脆弱性評價因子。固有脆弱性評價因子主要有土壤性質、包氣帶特徵、含水層特徵、補給量、地形、含水層的下伏地層以及與地表水或海水的水力聯系狀況。在地下水特殊脆弱性評價時，除考慮了以上因子外，還需要考慮與人類活動有關的影響因子和影響污染物發生降解的地質條件和污染物特性。

1）土壤（soil media）是地球最表層風化地帶，它對地下水的補給有很重要的影響作用。一般情況下，土壤的顆粒愈小，地下水入滲補給量愈小，入滲水流所攜帶進入地下水中的污染物愈少。另一方面，土壤中含有大量的微生物，是污染物進行物理-化學分解的重要條件。

圖4-6 地下水脆弱性評價有關因子

2）包氣帶（vadose zone）位於土壤層之下、地下水位以上非飽水區，通常將土壤層納入其中。包氣帶的厚度決定污染物下移進入地下水含水層的所需時間。包氣帶厚度愈大，地下水脆弱性愈弱，地下水愈不容易遭污染。包氣帶的岩性以及其滲透性，也是重要影響因素。粘土地層組成的包氣帶，有利於地下水免遭受污染。

3）凈補給（net recharge）是指來自研究區含水層以外的水分對地下水凈補給量，它增加儲存資源（水量）。這部分水量在補給地下水的同時，還攜帶一定數量的污染物進入含水層中。補給量愈大，進入含水層中的污染物幾率或數量愈大，地下水脆弱性愈強，愈容易遭污染。

4）含水層特徵（aquifer media）是指含水層岩性、厚度、有效孔隙度、水力傳導系數和儲存能力等，這些因素都影響污染物在含水層中遷移、聚集和稀釋狀況。

5）地形（topography）主要是指陸地表面的坡度和植被覆蓋率。陸地表面的坡度控制污染物隨著雨水產匯流而遷移狀況。當地形坡度較緩，降雨就不容易形成徑流，污染物進入地下水中潛在性較大；反之，地形坡度較大，則降雨易形成快速徑流，不利於污染物進入地下水中。植被覆蓋率通過延緩降雨地面產流的時間，增大入滲速率而影響污染物進入地下水中情勢。

6）含水層導水系數是決定污染物在含水層的傳播速度，傳導系數愈大，污染物傳播速度愈快，地下水的脆弱性愈強。

（二）評價方法

地下水脆弱性評價方法很多，一般包括4個步驟：①建立評價指標體系；②確定指標體系中各因子的權重；③應用數學方法計算；④評價分級與編繪地下水脆弱性分布圖。

地下水脆弱性評價方法的選取，應根據研究區的自然地理狀況、相關數據情況及研究目的來確定。比較常用的評價方法，有：過程數學模擬法、統計方法、模糊數學法和疊置指數法（表4-13）。

表4-13 地下水脆弱性評價方法對比

註：引自薑桂華，2002。

1.過程數學模擬法

過程數學模擬法是在水流和污染質運移模型基礎上，建立一個脆弱性評價數學表達式，然後將各評價因子量化處理之後應用該式進行求解，由此可得出一個有關地下水脆弱性的綜合指數。

該方法最大的優點是它可以描述影響地下水脆弱性的物理、化學和生物等過程，但只有在充分認識污染質在地下水環境中遷移過程，並有足夠的水文地質資料和長序列污染質遷移監測數據，才能取得比較好的結果。盡管描述污染質運移的二維、三維等模擬模型很多，但在區域地下水脆弱性評價中，多數採用包氣帶的一維過程模型。例如 Britt等（1996）從包氣帶的衰減能力、污染質的對流-彌散以及污染質代謝物的毒理性等角度，應用衰減因素指數模型、污染質滲漏潛勢指數評價模型和分級指數模型開展了相關研究。這3種方法，需要輸入的數據較少，便於廣泛應用；缺陷是不能模擬污染質遷移、轉化詳細過程。

2.統計方法

統計方法是通過對已有的地下水污染監測數據進行數理統計分析，確定地下水脆弱性評價的主要因子，然後採用分析方程進行計算，再根據計算結果進行脆弱性分析（Mi⁃chael，1999）。Tesoruero等（1997）和Sophocleous等（1998）分別採用邏輯回歸分析和線性回歸分析方法，評價了

污染地下水和海水入侵地下水的脆弱性，取得較好評價結果。

應用統計方法進行地下水脆弱性評價，需要有足夠的相關監測資料。在地下水脆弱性評價中，這種方法不如疊置指數法和過程數學模擬法應用廣泛（薑桂華，2002）。

3.模糊數學法

模糊數學法是在確定評價因子、各因子的分級標准和因子賦權的基礎上，採用單因子模糊評判和模糊綜合評判進行地下水脆弱性評價的。這種方法在我國地下水脆弱性評價中應用較多（陳守煜，2002；周金龍，2004）。

4.疊置指數法

疊置指數法是通過選取評價參數的分指數進行疊加，然後形成一個反映地下水脆弱程度的綜合指數，再根據綜合指數進行評價。該方法又分為「水文地質背景參數法」和「參數系統法」。前者是通過條件類似地區的已知脆弱性標准，進行比較分析來確定研究區地下水脆弱性。這種方法需要建立多組地下水脆弱性評價的標准模式，且多為定性或半定量性評價，一般適用於地質、水文地質條件比較復雜的大區域。後者是將選擇的評價參數，構建成為參數系統，每個參數都有一定的取值范圍，這個范圍又分為幾個區間，每一個區間給出相應的評分值或脆弱度（即參數等級評分標准），然後將各參數的實際資料與該標准進行比較評分，進而獲得評分值或脆弱度。該方法又分為「矩陣系統法」、標定系統法和計點系統法。

疊置指數法所需數據比較容易獲得，演算法簡單，易於掌握，是國外最常用的一種方法（孫才志，2000）。它的缺陷是評價指標分級和評分沒有統一的標准，具有很大的主觀性。

（三）評價因子權重確定

確定各影響因子對目標影響的權重，是地下水脆弱性評價的基礎工作，對評價結果具有顯著的影響。確定權重方法主要有主觀賦權法和客觀賦權法兩類。主觀賦權法是指由專家根據經驗主觀判斷確定評價因子權重，評價結果具有一定的主觀性，這類方法有層次分析法、最小平方法、專家調查法、環比評分法和TACTIC法。客觀賦權法是指根據原始數據之間關系來確定評價因子的權重，它具有較強的數學理論依據，這類方法有主成分分析法、熵值法、神經網路法和灰色關聯度法等。目前比較普遍的做法是通過多種方法確定權重，然後相互驗證確定權重的合理性。

1.層次分析法

層次分析法（AHP）是一種定量與定性相結合的多目標決策分析方法，它是將決策者的經驗判斷給予量化，在目標結構復雜且缺乏必要數據情況下更為實用。該方法是在建立有序遞階的指標系統基礎上，通過指標之間兩兩比較對系統中各因子給予優劣評判，進而確定各因子權重系數。具體步驟：①建立層次結構，構造判斷矩陣，明確上一層次因子與其所屬層次因子之間的權重關系；②所有因子權值層次排序及求解權向量；③檢驗和修正各判斷矩陣的一致性。

與其他方法相比，AHP方法的最大優點是通過一致性檢驗保持邏輯上的一致性，當出現3個以上的指標相互比較時，不會出現內部相互矛盾、不協調一致問題。

2.BP神經網路法

人工神經網路法（ANN）是指在計算機上採用一定演算法模擬人腦智能的技術，它是由大量具有非線性響應運算功能的神經元構成，形成一種並行分布式的信息處理系統，各神經元之間權值可以不斷調整，使系統具有自學習能力（尚麗，2002）。

BP（Back Progagation）網路演算法又稱為反向傳輸演算法，是一種多層學習演算法。BP網路演算法模型為：

設n維m個學習樣本X=（x₁₁，x₁₂，…，x_mn），已知與其對應的教師d=（d₁，d₂，…，d_m），同時存在一個連接權W=（w₁，w₂，…，w_n），通過輸入樣本、連接權和作用函數，產生一個輸出項Y=（y₁，y₂，…，y_m），於是有

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

f（x）=1/（1+e^x） （4-64）

式中：net_ji為節點i在學習第j個樣本時的輸出項；Y_j為第j個樣本的輸出項；m為學習樣本；n為樣本節點；f（x）為輸出作用函數。

每個輸入樣本，網路輸出（y_m）與期望輸出（d_m）之間誤差為

E=E_j=（d_m-y_m） （4-65）

則，總誤差為

權重修正為

W_（j，i）=W_{（j，i-1）}+ΔW_{（j，i-1）}（4-67）

ΔW_{（j，i-1）}=ηy_j（d_j-y_j）（4-68）

當E小於某一數值時，權重修正的網路學習結束。

假設有m個n維變數，則求取權重的計算模型為

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

權向量為

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

該模型為數據輸入層、中間隱含層（權重層）和輸出層3層。在輸入向量、權向量和作用函數後，會產生m個1維輸出向量：

d^T（m）=（d₁，d₂，…，d_m）

同時，根據實際資料，得到m個1維實際結果向量：

Y^T（m）=（y₁，y₂，…，y_m）

於是，有

W（m+1）=W（m）+ΔW（m）

ΔW（m）=η［d_m-f（y_m）］f（y_m）sgn［dm-f（y_m）］

已知樣本變數X（n）和實際結果向量Y（m），則可以求得連接權W（n）。

3.灰色關聯度法

灰色關聯度法是一種比較常用的方法，具體演算法如下。

設有m個子因素（X₁，X₂，…，X_m），它們都與母因素（X₀）有一定關聯。每個評價指標都有N個統計值，構成母序列和子序列：

母序列｛X₀（i）｝，i=1，2，…，N

子序列｛X_k（i）｝，i=1，2，…，M

為了進行比較，將母序列和子序列進行標准化處理，使所有的值在0～1之間。

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

式中：

為標准化後的值；max（X_k）為第k條子序列中的最大值；min（X_k）為第k條子序列中的最小值。

經標准化後的數列，無量綱，則第k條子線在某一點t與母線在該點的距離：

Δ_0k（t）=｜X₀（t）-X_k（t）｜ （4-70）

可用Δ_0K（t）值衡量它們在t處的關聯性。Δ_0k（t）愈小，子線與母線在t處的關聯性愈好。母、子序列在t=1到t=N的關聯性，用關聯系數表示，有

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

式中：ξ_0k（i）為第k條子線與母線X₀在i點關聯系數，其值滿足0≤ξ_0k≤1，ξ_0k愈接近1，它們的關聯性越好；Δ_min，Δ_max為m條子線在區間［1，N］母線的距離Δ_0k（i）的最大值與最小值；ζ為分辨系數，一般取0.5。

於是，有第k條子線與母線在［1，N］間的關聯度為

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

採用下式使關聯度之和為「1」，對關聯度進行標准化。標准化後的關聯度，可作為每個評價指標的權重。

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

（四）脆弱性評價方法

1.DRASTIC模型

DRASTIC法是一種評價地下水污染潛勢的分級標准化系統方法，也是地下水脆弱性評價中參數系統法的一個經典方法，被較廣泛應用。該方法由美國水井協會（NWWA）和美國環境保護局（USPEA）於1987年合作研發，它綜合了40多位水文地質學專家的經驗，適用於大尺度區域性地下水脆弱性評價。DRASTIC模型取7個參數的開頭字母組成DRASTIC模型名稱，D為地下水位埋深（Depth to Water）、R為凈補給（Net Recharge）、A為含水層介質（Aquifer Media）、T為地形（Topography）、S為土壤介質（Soil Media）、I為非飽和帶影響（Impact of Vadose Unsaturated Zone）和C為含水層水力傳導（Hydraulic Conctivity of the Aquifer）。DRASTIC法已被美國40個縣和許多國家採用，包括不同水文地質條件地區，例如喀斯特地區多含水層系統。

DRASTIC方法有4個主要假定：①污染物存在於地表；②污染物通過降雨滲入地下；③污染物隨水遷移；④研究區面積不小於100英畝（約0.4km²）。

DRASTIC評價模型為

D_rD_w+R_rR_w+A_rA_w+S_rS_w+T_rT_w+I_rI_w+C_rC_w=DRASTIC（4-74）

式中：D，R，A，S，T，I和C分別為地下水位埋深、凈補給、含水層介質、土壤介質、地形、非飽和帶影響和含水層水力傳導系數；r和w分別為評價指標等級和權重；DRAS⁃TIC為綜合指數，該值代表地下水脆弱性的不同程度。DRASTIC值愈小，地下水脆弱性愈低；DRASTIC值愈大，地下水脆弱性愈高。

2.評價指標及特徵值

DRASTIC模型的各評價因子含義及其對地下水脆弱性影響情況如下。

1）地下水位埋深（Depth to Water）：地下水位埋深是指從地面至地下水位的距離。地下水位埋深愈淺，地下水愈容易遭污染，地下水脆弱性愈高；反之，地下水愈不容易遭污染，地下水脆弱性愈低。地下水位埋深分級及特徵值，如式4-75所示

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

式中：f（h）為地下水位埋深評分；h為地下水位埋深（m）。

2）凈補給（Net Recharge）：是指每年在單位面積到達地下水位的總補給水量。地下水入滲補給量愈小，隨之進入地下水中污染物愈少，則地下水脆弱性愈低；反之，地下水入滲補給量愈大，隨之進入地下水中污染物愈多，則地下水脆弱性愈高。

降雨入滲影響評分表達式，如下式4-76（Jeffrey D.，2001）：

R_N=（Recharge×0.265722）^1/2+1 （4-76）

式中：R_N為降雨入滲影響評分；Recharge為單位面積的地下水凈補給量（m³/km²·a）。

3）地形（Topography）：是指地表面的傾斜度。地形坡度愈小，愈不利於降雨在地面形成徑流，而污染物愈容易通過入滲進入地下水中，脆弱性愈高；反之，地形坡度愈大，愈利於降雨在地面形成徑流，而污染物愈不容易通過入滲進入地下水中，脆弱性愈低。

地形坡度影響評分表達式，如式4-77：

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

式中：R_T為地形坡度影響評分；a為地形坡度。

4）包氣帶影響（Impact of the Vadose Zone）：包氣帶評分值與含水層岩性評分相似。當含水層上覆為滲透性較弱的粘土時，則評分較低；當含水層上覆為滲透性較弱的砂性土時，則評分較高。

5）含水層岩性（Aquifer Media）：岩土顆粒愈大，或裂隙較多，則脆弱性評分愈高。

6）含水層水力傳導系數：它影響污染物在含水層的遷移速度。傳導系數愈大，污染物遷移速度愈大，則脆弱性評分愈高。

7）土壤類型（Soil Media）：土壤顆粒愈小，或含有大量微生物，則脆弱性評分愈低。

3.權重體系

在建立DRASTIC評價模型時，根據評價不同目的，賦予每個評價因子一個分級特徵值（1～10之間），並建立兩套相關的權值系列（1～5），其中顯著性最高的權值為5，最低為1。

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vb學生宿舍管理系統
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java基於ftp協議的文件訪問系統
最新基於des加密演算法的word加密插件的實現
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j2ee考勤管理系統j2ee
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j2ee學生信息管理系統萬字
pb網上交易系統pb
vf超市進銷存管理系統vf報稿
asp留言板
c#模擬atm機系統軟體的設計與開發c#
asp交友錄
pb車輛

Ⅳ 百度識圖的核心技術是什麼

網路識圖的核心技術原理:

對於這種網路，谷歌的圖像搜索一般由演算法實現，一般是三個步驟：
1. 將目標圖片進行特徵提取，描述圖像的演算法很多，用的比較多的是：SIFT描述子，指紋演算法函數，bundling features演算法，hash function(散列函數)等。也可以根據不同的圖像，設計不同的演算法，比如圖像局部N階矩的方法提取圖像特徵。
2. 將圖像特徵信息進行編碼，並將海量圖像編碼做查找表。對於目標圖像，可以對解析度較大的圖像進行降采樣，減少運算量後在進行圖像特徵提取和編碼處理。
3. 相似度匹配運算：利用目標圖像的編碼值，在圖像搜索引擎中的圖像資料庫進行全局或是局部的相似度計算;根據所需要的魯棒性，設定閾值，然後將相似度高的圖片預保留下來;最後應該還有一步篩選最佳匹配圖片，這個應該還是用到特徵檢測演算法。
其中每個步驟都有很多演算法研究，圍繞數學，統計學，圖像編碼，信號處理等理論進行研究。

Ⅵ 數字圖像處理：原理與演算法的目錄

出版說明
前言
第1章 概論
1.1 基本概念
1.1.1 連續圖像
1.1.2 數字圖像
1.1.3 顏色模型
1.2 圖像的統計特性
1.2.1 基本統計分析量
1.2.2 直方圖
1.3 圖像文件格式
1.3.1 BMP圖像文件格式
1.3.2.IPG圖像文件格式
1.3.3 G11圖像文件格式
1.3.4 PNG圖像文件格式
1.4 圖像質量的評價標准
1.4.1 客觀評價標准
1.4.2 主觀評價標准
1.5 數字圖像處理的應用
1.6 習題
第2章 圖像數字化
2.1 圖像采樣
2.1.1 圖像采樣基本概念
2.1.2 采樣定理
2.1.3 圖像重建
2.2 圖像量化
2.2.1 標量量化
2.2.2 向量量化
2.2.3 采樣、量化參數與數字化圖像之間的關系
2.2.4.數字圖像的數值描述
2.3 圖像輸人/輸出設備
2.3.1 圖像輸入設備
2.3.2 圖像輸出設備
2.4 習題
第3章 圖像處理基礎
3.1 點運算
3.1.1 線性點運算
3.1.2 非線性點運算
3.1.3 點運算與直方圖
3.1.4 點運算的應用
3.2 代數運算
3.2.1 加法運算
3.2.2 減法運算
3.2.3 乘法運算
3.2.4 除法運算
3.3 點運算和代數運算應用演算法
3.3.1 彩色圖像轉變為灰度圖像
3.3.2 灰度閾值變換
3.3.3 灰度線性變換
3.3.4 偽彩色處理
3.3.5 圖像融合
3.4 習題
第4章 圖像幾何變換
4.1 圖像仿射變換
4.1.1 齊次坐標系
4.1 _2圖像仿射變換
4.1.3 仿射變換演算法設計
4.2 圖像插值放大
4.2.1 最鄰近插值演算法
4.2.2 雙線性插值演算法
4.2.3 三次卷積插值演算法
4.3 圖像縮小
4.3.1 基於等間隔采樣的圖像縮小演算法
4.3.2 基於局部均值的圖像縮小演算法
4.4 習題
第5章 圖像時頻變換
5.1 Fourier變換
5.1.1 Fourier變換的性質
5.1.2 離散Fourier變換
5.1.3 二維離散Fourier變換的性質
5.2 快速傅里葉變換
5.2.1 計算DFT的問題及其改進途徑
5.2.2 FFT演算法及其原理
5.3 離散餘弦變換
5.3.1 一維離散餘弦變換
5.3.2 利用FFT快速計算DCT
5.4 沃爾什-哈達瑪變換
5.4.1 沃爾什函數與哈達瑪矩陣
5.4.2 沃爾什-哈達瑪變換
5.5 K-L變換
5.5.1 圖像的向量表示和統計參數
5.5 ，2c，的特徵值和特徵向量
5.5.3 離散K-L變換及其性質
5.6 小波變換
5.6.1 從F0urier分析到小波分析
5.6.2 小波分析
5.6.3 小波變換演算法
5.7 習題
第6章 圖像增強
6.1 空域增強
6.1.1 灰度變換增強
6.1.2 直方圖變換增強
6.1.3 平滑濾波
6.1.4 中值濾波
6.1.5 空域模板濾波
6.2 頻域增強
6.2.1 巴特沃斯低通濾波
6.2.2 巴特沃斯高通濾波
6.3 圖像銳化
6.3.1 羅伯特運算元
6.3.2 拉普拉斯運算元
6.3.3 索伯爾運算元
6.3.4 普瑞維特運算元
6.3.5 凱西運算元
6.4 習題
第7章 圖像恢復
7.1 圖像退化模型
7.1.1 線性系統
7.1.2 圖像退化模型
7.1.3 圖像退化模型的離散形式
7.1.4 運動模糊的退化模型
7.2 圖像代數恢復方法
7.2.1 無約束代數恢復方法
7.2.2 有約束代數恢復方法
7.3 圖像頻域恢復方法
7.3.1 逆濾波
7.3.2 最小二乘方濾波
7.4 其他圖像恢復方法
7.4.1 人機互動式恢復方法
7.4.2 幾何畸變校正
7.5 習題
第8章 圖像分割
8.1 邊緣檢測
8.1.1 圖像邊緣與梯度
8.1.2 邊緣檢測演算法
8.2 圖像閾值法
8.2.1 閾值分割原理
8.2.2 最佳閾值分割演算法
8.2.3 0tsu閾值分割演算法
8.2.4 基於熵的二值化方法
8.3 基於區域的分割
8.3.1 區域生長法
8.3.2 區域分裂與合並
8.4 霍夫變換
8.4.1 直線的檢測
8.4.2 廣義Hough變換檢測曲線
8.5 習題
第9章 圖像特徵提取與分析
9.1 幾何特徵
9.1.1 位置和面積
9.1.2 距離
9.2 形狀特徵
9.2.1 區域外部空間域分析
9.2.2 區域內部空間域分析
9.2.3 區域內部變換分析
9.3 邊界特徵
9.3.1 鏈碼描述
9.3.2 傅里葉描述子
9.3.3 邊界提取與外輪廓跟蹤
9.4 圖形細化
9.4.1 細化演算法
……
第10章 圖像形態學
第11章 模式識別
第12章 圖像壓縮
第13章 分開圖像壓縮
第14章 圖像加密
第15章 圖像數字水印
附錄
參考文獻

Ⅶ 比值圖像處理原理具體的

數字圖像處理（digital image processing）是用計算機對圖像信息進行處理的一門技術，使利用計算機對圖像進行各種處理的技術和方法。
20世紀20年代，圖像處理首次得到應用。20世紀60年代中期，隨電子計算機的發展得到普遍應用。60年代末，圖像處理技術不斷完善，逐漸成為一個新興的學科。利用數字圖像處理主要是為了修改圖形，改善圖像質量，或是從圖像中提起有效信息，還有利用數字圖像處理可以對圖像進行體積壓縮，便於傳輸和保存。數字圖像處理主要研究以下內容：傅立葉變換、小波變換等各種圖像變換；對圖像進行編碼和壓縮；採用各種方法對圖像進行復原和增強；對圖像進行分割、描述和識別等。隨著技術的發展，數字圖像處理主要應用於通訊技術、宇宙探索遙感技術和生物工程等領域。
數字圖像處理因易於實現非線性處理，處理程序和處理參數可變，故是一項通用性強，精度高，處理方法靈活，信息保存、傳送可靠的圖像處理技術。主要用於圖像變換、量測、模式識別、模擬以及圖像產生。廣泛應用在遙感、宇宙觀測、影像醫學、通信、刑偵及多種工業領域。
遙感影像數字圖像處理的內容主要有：①圖像恢復。即校正在成像、記錄、傳輸或回放過程中引入的數據錯誤、雜訊與畸變。包括輻射校正、幾何校正等；②數據壓縮。以改進傳輸、存儲和處理數據效率；③影像增強。突出數據的某些特徵，以提高影像目視質量。包括彩色增強、反差增強、邊緣增強、密度分割、比值運算、去模糊等；④信息提取。從經過增強處理的影像中提取有用的遙感信息。包括採用各種統計分析、集群分析、頻譜分析等自動識別與分類。通常利用專用數字圖像處理系統來實現，且依據目的不同採用不同演算法和技術。
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數字圖像處理概述
數字圖像處理發展概況
數字圖像處理（Digital Image Processing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號並利用計算機對其進行處理的過程。數字圖像處理最早出現於20世紀50年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量後的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除雜訊等方法進行處理，並考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨後又對探測飛船發回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字圖像處理這門學科的誕生。在以後的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數字圖像處理技術都發揮了巨大的作用。數字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫學上獲得的成果。1972年英國EMI公司工程師Housfield發明了用於頭顱診斷的X射線計算機斷層攝影裝置，也就是我們通常所說的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根據人的頭部截面的投影，經計算機處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。1975年EMI公司又成功研製出全身用的CT裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年，這項無損傷診斷技術獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的貢獻。與此同時，圖像處理技術在許多應用領域受到廣泛重視並取得了重大的開拓性成就，屬於這些領域的有航空航天、生物醫學工程、工業檢測、機器人視覺、公安司法、軍事制導、文化藝術等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。隨著圖像處理技術的深入發展，從70年代中期開始，隨著計算機技術和人工智慧、思維科學研究的迅速發展，數字圖像處理向更高、更深層次發展。人們已開始研究如何用計算機系統解釋圖像，實現類似人類視覺系統理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。很多國家，特別是發達國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計算理論，這個理論成為計算機視覺領域其後十多年的主導思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進展，但它本身是一個比較難的研究領域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進一步探索的新領域。
數字圖像處理主要研究的內容
數字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面： 1) 圖像變換由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。 2) 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。 3) 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立"降質模型"，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。 4) 圖像分割圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。 5) 圖像描述圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可採用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 6) 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。
數字圖像處理的基本特點
（1）目前，數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低解析度黑白圖像，要求約64kbit的數據量；對高解析度彩色512×512圖像，則要求768kbit數據量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～22.5Mbit數據量。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。（2）數字圖像處理佔用的頻帶較寬。與語言信息相比，佔用的頻帶要大幾個數量級。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上，技術難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。（3）數字圖像中各個像素是不獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關系數可達0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關性比幀內相關性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。（4）由於圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復現三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背後部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點圖像。在理解三維景物時需要知識導引，這也是人工智慧中正在致力解決的知識工程問題。（5）數字圖像處理後的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。由於人的視覺系統很復雜，受環境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質量的評價還有待進一步深入的研究。另一方面，計算機視覺是模仿人的視覺，人的感知機理必然影響著計算機視覺的研究。例如，什麼是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關系，優先敏感的結構、屬性和時間特徵等，這些都是心理學和神經心理學正在著力研究的課題。
數字圖像處理的優點
1. 再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在於，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時准確地表現了原稿，則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。 2．處理精度高按目前的技術，幾乎可將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，這主要取決於圖像數字化設備的能力。現代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為16位甚至更高，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求。對計算機而言，不論數組大小，也不論每個像素的位數多少，其處理程序幾乎是一樣的。換言之，從原理上講不論圖像的精度有多高，處理總是能實現的，只要在處理時改變程序中的數組參數就可以了。回想一下圖像的模擬處理，為了要把處理精度提高一個數量級，就要大幅度地改進處理裝置，這在經濟上是極不合算的。 3．適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實體尺度看，可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數字編碼形式後，均是用二維數組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的，例如RGB圖像由紅、綠、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處理。即只要針對不同的圖像信息源，採取相應的圖像信息採集措施，圖像的數字處理方法適用於任何一種圖像。 4．靈活性高圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。由於圖像的光學處理從原理上講只能進行線性運算，這極大地限制了光學圖像處理能實現的目標。而數字圖像處理不僅能完成線性運算，而且能實現非線性處理，即凡是可以用數學公式或邏輯關系來表達的一切運算均可用數字圖像處理實現。
數字圖像處理的應用
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。 1）航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了上面介紹的JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要僱用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由於成像條件受飛行器位置、姿態、環境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須採用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛星，採用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像解析度大致相當於地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，解析度為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信號存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然後由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須採用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）。我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，並獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用。 2）生物醫學工程方面的應用數字圖像處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效。除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫學診斷方面都廣泛地應用圖像處理技術。 3）通信工程方面的應用當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。具體地講是將電話、電視和計算機以三網合一的方式在數字通信網上傳輸。其中以圖像通信最為復雜和困難，因圖像的數據量十分巨大，如傳送彩色電視信號的速率達100Mbit/s以上。要將這樣高速率的數據實時傳送出去，必須採用編碼技術來壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網路編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。 4）工業和工程方面的應用在工業和工程領域中圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、並對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和製造技術中採用工業視覺等等。其中值得一提的是研製具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，將會給工農業生產帶來新的激勵，目前已在工業生產中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。 5）軍事公安方面的應用在軍事方面圖像處理和識別主要用於導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等；公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。目前已投入運行的高速公路不停車自動收費系統中的車輛和車牌的自動識別都是圖像處理技術成功應用的例子。 6）文化藝術方面的應用目前這類應用有電視畫面的數字編輯，動畫的製作，電子圖像游戲，紡織工藝品設計，服裝設計與製作，發型設計，文物資料照片的復制和修復，運動員動作分析和評分等等，現在已逐漸形成一門新的藝術--計算機美術。

Ⅷ Rocchio演算法的Rocchio演算法原理

其基本思想 是使用訓練集為每個類構造一個原型向量，構造方法如下：
給定一個類，訓練集中所有屬於這個類的文檔對應向量的分量用正數表示，所有不屬於這個類的文檔對應向量的分量用負數表示，然後把所有的向量加起來，得到的和向量就是這個類的原型向量，定義兩個向量的相似度為這兩個向量夾角的餘弦，逐一計算訓練集中所有文檔和原型向量的相似度，然後按一定的演算法從中挑選某個相似度作為界。給定一篇文檔，如果這篇文檔與原型向量的相似度比界大，則這篇文檔屬於這個類，否則這篇文檔就不屬於這個類。Rocchio演算法的突出優點是容易實現，計算（訓練和分類）特別簡單，它通常用來實現衡量分類系統性能的基準系統，而實用的分類系統很少採用這種演算法解決具體的分類問題。
其基本思想不難解釋,對於一個詞集,和一個分類,總有某些詞,這些詞一旦出現屬於這個分類的可能性就會增加,而另一些詞一旦出現屬於這個分類的可能性就會降低,那麼累計這些正面的,和負面的影響因素,最後由文檔分離出的詞向量可以得到對於每個類的一個打分,打分越高屬於該類的可能性就越大.
對於某種二分類特別合適, A, ~A, 任給一個文檔,判斷屬於分類A還是分類~A,可以認為A的特徵項均給與正值,~A都給與負值,那麼給定一個合理閾值,就很容易做出這種類型的分類.

Ⅸ 什麼是均值漂移圖像分割技術

均值漂移演算法是一種通用的聚類演算法，它的基本原理是：對於給定的一定數量樣本，任選其中一個樣本，以該樣本為中心點劃定一個圓形區域，求取該圓形區域內樣本的質心，即密度最大處的點，再以該點為中心繼續執行上述迭代過程，直至最終收斂。

可以利用均值偏移演算法的這個特性，實現彩色圖像分割，Opencv中對應的函數是pyrMeanShiftFiltering。這個函數嚴格來說並不是圖像的分割，而是圖像在色彩層面的平滑濾波，它可以中和色彩分布相近的顏色，平滑色彩細節，侵蝕掉面積較小的顏色區域，所以在Opencv中它的後綴是濾波「Filter」，而不是分割「segment」。先列一下這個函數，再說一下它「分割」彩色圖像的實現過程。

Ⅹ 圖像比對的原理或者演算法

有雜訊情況下。1、配准；2、兩張圖的圖像塊分別計算特徵（lbp,sift等）；3、計算特徵的距離（歐式距離等）。在matlab或opencv下都可以。