图片打分算法技术原理

Ⅰ 百度图片搜索引擎原理是如何实现的

图片搜索的原理有三个步骤
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function（散列函数）等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。

根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。下面是一个最简单的实现：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hammingdistance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。

Ⅱ 谁能跟我详细说一下meanshift算法图像分割的原理以及应用

meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的，其最初的含义正如其名：偏移的均值向量；但随着理论的发展，meanShift的含义已经发生了很多变化。

Ⅲ 评价原理与方法

（一）主要影响因子

由于地下水系统是一个开放系统，所以其脆弱性与其埋藏条件、补给源等有着密切的关系，包括包气带岩性、地形地貌、含水层水文地质条件等，还与人类活动也有一定的关系（图4-6）。因此，地下水脆弱性评价需要考虑的因素较复杂，应结合具体问题遴选主要影响因子。

地下水脆弱性评价因子，包括两部分：一是固有脆弱性评价因子；二是特殊脆弱性评价因子。固有脆弱性评价因子主要有土壤性质、包气带特征、含水层特征、补给量、地形、含水层的下伏地层以及与地表水或海水的水力联系状况。在地下水特殊脆弱性评价时，除考虑了以上因子外，还需要考虑与人类活动有关的影响因子和影响污染物发生降解的地质条件和污染物特性。

1）土壤（soil media）是地球最表层风化地带，它对地下水的补给有很重要的影响作用。一般情况下，土壤的颗粒愈小，地下水入渗补给量愈小，入渗水流所携带进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，是污染物进行物理-化学分解的重要条件。

图4-6 地下水脆弱性评价有关因子

2）包气带（vadose zone）位于土壤层之下、地下水位以上非饱水区，通常将土壤层纳入其中。包气带的厚度决定污染物下移进入地下水含水层的所需时间。包气带厚度愈大，地下水脆弱性愈弱，地下水愈不容易遭污染。包气带的岩性以及其渗透性，也是重要影响因素。粘土地层组成的包气带，有利于地下水免遭受污染。

3）净补给（net recharge）是指来自研究区含水层以外的水分对地下水净补给量，它增加储存资源（水量）。这部分水量在补给地下水的同时，还携带一定数量的污染物进入含水层中。补给量愈大，进入含水层中的污染物几率或数量愈大，地下水脆弱性愈强，愈容易遭污染。

4）含水层特征（aquifer media）是指含水层岩性、厚度、有效孔隙度、水力传导系数和储存能力等，这些因素都影响污染物在含水层中迁移、聚集和稀释状况。

5）地形（topography）主要是指陆地表面的坡度和植被覆盖率。陆地表面的坡度控制污染物随着雨水产汇流而迁移状况。当地形坡度较缓，降雨就不容易形成径流，污染物进入地下水中潜在性较大；反之，地形坡度较大，则降雨易形成快速径流，不利于污染物进入地下水中。植被覆盖率通过延缓降雨地面产流的时间，增大入渗速率而影响污染物进入地下水中情势。

6）含水层导水系数是决定污染物在含水层的传播速度，传导系数愈大，污染物传播速度愈快，地下水的脆弱性愈强。

（二）评价方法

地下水脆弱性评价方法很多，一般包括4个步骤：①建立评价指标体系；②确定指标体系中各因子的权重；③应用数学方法计算；④评价分级与编绘地下水脆弱性分布图。

地下水脆弱性评价方法的选取，应根据研究区的自然地理状况、相关数据情况及研究目的来确定。比较常用的评价方法，有：过程数学模拟法、统计方法、模糊数学法和叠置指数法（表4-13）。

表4-13 地下水脆弱性评价方法对比

注：引自姜桂华，2002。

1.过程数学模拟法

过程数学模拟法是在水流和污染质运移模型基础上，建立一个脆弱性评价数学表达式，然后将各评价因子量化处理之后应用该式进行求解，由此可得出一个有关地下水脆弱性的综合指数。

该方法最大的优点是它可以描述影响地下水脆弱性的物理、化学和生物等过程，但只有在充分认识污染质在地下水环境中迁移过程，并有足够的水文地质资料和长序列污染质迁移监测数据，才能取得比较好的结果。尽管描述污染质运移的二维、三维等模拟模型很多，但在区域地下水脆弱性评价中，多数采用包气带的一维过程模型。例如 Britt等（1996）从包气带的衰减能力、污染质的对流-弥散以及污染质代谢物的毒理性等角度，应用衰减因素指数模型、污染质渗漏潜势指数评价模型和分级指数模型开展了相关研究。这3种方法，需要输入的数据较少，便于广泛应用；缺陷是不能模拟污染质迁移、转化详细过程。

2.统计方法

统计方法是通过对已有的地下水污染监测数据进行数理统计分析，确定地下水脆弱性评价的主要因子，然后采用分析方程进行计算，再根据计算结果进行脆弱性分析（Mi⁃chael，1999）。Tesoruero等（1997）和Sophocleous等（1998）分别采用逻辑回归分析和线性回归分析方法，评价了

污染地下水和海水入侵地下水的脆弱性，取得较好评价结果。

应用统计方法进行地下水脆弱性评价，需要有足够的相关监测资料。在地下水脆弱性评价中，这种方法不如叠置指数法和过程数学模拟法应用广泛（姜桂华，2002）。

3.模糊数学法

模糊数学法是在确定评价因子、各因子的分级标准和因子赋权的基础上，采用单因子模糊评判和模糊综合评判进行地下水脆弱性评价的。这种方法在我国地下水脆弱性评价中应用较多（陈守煜，2002；周金龙，2004）。

4.叠置指数法

叠置指数法是通过选取评价参数的分指数进行叠加，然后形成一个反映地下水脆弱程度的综合指数，再根据综合指数进行评价。该方法又分为“水文地质背景参数法”和“参数系统法”。前者是通过条件类似地区的已知脆弱性标准，进行比较分析来确定研究区地下水脆弱性。这种方法需要建立多组地下水脆弱性评价的标准模式，且多为定性或半定量性评价，一般适用于地质、水文地质条件比较复杂的大区域。后者是将选择的评价参数，构建成为参数系统，每个参数都有一定的取值范围，这个范围又分为几个区间，每一个区间给出相应的评分值或脆弱度（即参数等级评分标准），然后将各参数的实际资料与该标准进行比较评分，进而获得评分值或脆弱度。该方法又分为“矩阵系统法”、标定系统法和计点系统法。

叠置指数法所需数据比较容易获得，算法简单，易于掌握，是国外最常用的一种方法（孙才志，2000）。它的缺陷是评价指标分级和评分没有统一的标准，具有很大的主观性。

（三）评价因子权重确定

确定各影响因子对目标影响的权重，是地下水脆弱性评价的基础工作，对评价结果具有显着的影响。确定权重方法主要有主观赋权法和客观赋权法两类。主观赋权法是指由专家根据经验主观判断确定评价因子权重，评价结果具有一定的主观性，这类方法有层次分析法、最小平方法、专家调查法、环比评分法和TACTIC法。客观赋权法是指根据原始数据之间关系来确定评价因子的权重，它具有较强的数学理论依据，这类方法有主成分分析法、熵值法、神经网络法和灰色关联度法等。目前比较普遍的做法是通过多种方法确定权重，然后相互验证确定权重的合理性。

1.层次分析法

层次分析法（AHP）是一种定量与定性相结合的多目标决策分析方法，它是将决策者的经验判断给予量化，在目标结构复杂且缺乏必要数据情况下更为实用。该方法是在建立有序递阶的指标系统基础上，通过指标之间两两比较对系统中各因子给予优劣评判，进而确定各因子权重系数。具体步骤：①建立层次结构，构造判断矩阵，明确上一层次因子与其所属层次因子之间的权重关系；②所有因子权值层次排序及求解权向量；③检验和修正各判断矩阵的一致性。

与其他方法相比，AHP方法的最大优点是通过一致性检验保持逻辑上的一致性，当出现3个以上的指标相互比较时，不会出现内部相互矛盾、不协调一致问题。

2.BP神经网络法

人工神经网络法（ANN）是指在计算机上采用一定算法模拟人脑智能的技术，它是由大量具有非线性响应运算功能的神经元构成，形成一种并行分布式的信息处理系统，各神经元之间权值可以不断调整，使系统具有自学习能力（尚丽，2002）。

BP（Back Progagation）网络算法又称为反向传输算法，是一种多层学习算法。BP网络算法模型为：

设n维m个学习样本X=（x₁₁，x₁₂，…，x_mn），已知与其对应的教师d=（d₁，d₂，…，d_m），同时存在一个连接权W=（w₁，w₂，…，w_n），通过输入样本、连接权和作用函数，产生一个输出项Y=（y₁，y₂，…，y_m），于是有

区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究

f（x）=1/（1+e^x） （4-64）

式中：net_ji为节点i在学习第j个样本时的输出项；Y_j为第j个样本的输出项；m为学习样本；n为样本节点；f（x）为输出作用函数。

每个输入样本，网络输出（y_m）与期望输出（d_m）之间误差为

E=E_j=（d_m-y_m） （4-65）

则，总误差为

权重修正为

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）

当E小于某一数值时，权重修正的网络学习结束。

假设有m个n维变量，则求取权重的计算模型为

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权向量为

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该模型为数据输入层、中间隐含层（权重层）和输出层3层。在输入向量、权向量和作用函数后，会产生m个1维输出向量：

d^T（m）=（d₁，d₂，…，d_m）

同时，根据实际资料，得到m个1维实际结果向量：

Y^T（m）=（y₁，y₂，…，y_m）

于是，有

W（m+1）=W（m）+ΔW（m）

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

已知样本变量X（n）和实际结果向量Y（m），则可以求得连接权W（n）。

3.灰色关联度法

灰色关联度法是一种比较常用的方法，具体算法如下。

设有m个子因素（X₁，X₂，…，X_m），它们都与母因素（X₀）有一定关联。每个评价指标都有N个统计值，构成母序列和子序列：

母序列｛X₀（i）｝，i=1，2，…，N

子序列｛X_k（i）｝，i=1，2，…，M

为了进行比较，将母序列和子序列进行标准化处理，使所有的值在0～1之间。

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式中：

为标准化后的值；max（X_k）为第k条子序列中的最大值；min（X_k）为第k条子序列中的最小值。

经标准化后的数列，无量纲，则第k条子线在某一点t与母线在该点的距离：

Δ_0k（t）=｜X₀（t）-X_k（t）｜ （4-70）

可用Δ_0K（t）值衡量它们在t处的关联性。Δ_0k（t）愈小，子线与母线在t处的关联性愈好。母、子序列在t=1到t=N的关联性，用关联系数表示，有

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式中：ξ_0k（i）为第k条子线与母线X₀在i点关联系数，其值满足0≤ξ_0k≤1，ξ_0k愈接近1，它们的关联性越好；Δ_min，Δ_max为m条子线在区间［1，N］母线的距离Δ_0k（i）的最大值与最小值；ζ为分辨系数，一般取0.5。

于是，有第k条子线与母线在［1，N］间的关联度为

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采用下式使关联度之和为“1”，对关联度进行标准化。标准化后的关联度，可作为每个评价指标的权重。

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（四）脆弱性评价方法

1.DRASTIC模型

DRASTIC法是一种评价地下水污染潜势的分级标准化系统方法，也是地下水脆弱性评价中参数系统法的一个经典方法，被较广泛应用。该方法由美国水井协会（NWWA）和美国环境保护局（USPEA）于1987年合作研发，它综合了40多位水文地质学专家的经验，适用于大尺度区域性地下水脆弱性评价。DRASTIC模型取7个参数的开头字母组成DRASTIC模型名称，D为地下水位埋深（Depth to Water）、R为净补给（Net Recharge）、A为含水层介质（Aquifer Media）、T为地形（Topography）、S为土壤介质（Soil Media）、I为非饱和带影响（Impact of Vadose Unsaturated Zone）和C为含水层水力传导（Hydraulic Conctivity of the Aquifer）。DRASTIC法已被美国40个县和许多国家采用，包括不同水文地质条件地区，例如喀斯特地区多含水层系统。

DRASTIC方法有4个主要假定：①污染物存在于地表；②污染物通过降雨渗入地下；③污染物随水迁移；④研究区面积不小于100英亩（约0.4km²）。

DRASTIC评价模型为

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分别为地下水位埋深、净补给、含水层介质、土壤介质、地形、非饱和带影响和含水层水力传导系数；r和w分别为评价指标等级和权重；DRAS⁃TIC为综合指数，该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.评价指标及特征值

DRASTIC模型的各评价因子含义及其对地下水脆弱性影响情况如下。

1）地下水位埋深（Depth to Water）：地下水位埋深是指从地面至地下水位的距离。地下水位埋深愈浅，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。地下水位埋深分级及特征值，如式4-75所示

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式中：f（h）为地下水位埋深评分；h为地下水位埋深（m）。

2）净补给（Net Recharge）：是指每年在单位面积到达地下水位的总补给水量。地下水入渗补给量愈小，随之进入地下水中污染物愈少，则地下水脆弱性愈低；反之，地下水入渗补给量愈大，随之进入地下水中污染物愈多，则地下水脆弱性愈高。

降雨入渗影响评分表达式，如下式4-76（Jeffrey D.，2001）：

R_N=（Recharge×0.265722）^1/2+1 （4-76）

式中：R_N为降雨入渗影响评分；Recharge为单位面积的地下水净补给量（m³/km²·a）。

3）地形（Topography）：是指地表面的倾斜度。地形坡度愈小，愈不利于降雨在地面形成径流，而污染物愈容易通过入渗进入地下水中，脆弱性愈高；反之，地形坡度愈大，愈利于降雨在地面形成径流，而污染物愈不容易通过入渗进入地下水中，脆弱性愈低。

地形坡度影响评分表达式，如式4-77：

区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究

式中：R_T为地形坡度影响评分；a为地形坡度。

4）包气带影响（Impact of the Vadose Zone）：包气带评分值与含水层岩性评分相似。当含水层上覆为渗透性较弱的粘土时，则评分较低；当含水层上覆为渗透性较弱的砂性土时，则评分较高。

5）含水层岩性（Aquifer Media）：岩土颗粒愈大，或裂隙较多，则脆弱性评分愈高。

6）含水层水力传导系数：它影响污染物在含水层的迁移速度。传导系数愈大，污染物迁移速度愈大，则脆弱性评分愈高。

7）土壤类型（Soil Media）：土壤颗粒愈小，或含有大量微生物，则脆弱性评分愈低。

3.权重体系

在建立DRASTIC评价模型时，根据评价不同目的，赋予每个评价因子一个分级特征值（1～10之间），并建立两套相关的权值系列（1～5），其中显着性最高的权值为5，最低为1。

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asp交友录
pb车辆

Ⅳ 百度识图的核心技术是什么

网络识图的核心技术原理:

对于这种网络，谷歌的图像搜索一般由算法实现，一般是三个步骤：
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function(散列函数)等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算;根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来;最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。

Ⅵ 数字图像处理：原理与算法的目录

出版说明
前言
第1章 概论
1.1 基本概念
1.1.1 连续图像
1.1.2 数字图像
1.1.3 颜色模型
1.2 图像的统计特性
1.2.1 基本统计分析量
1.2.2 直方图
1.3 图像文件格式
1.3.1 BMP图像文件格式
1.3.2.IPG图像文件格式
1.3.3 G11图像文件格式
1.3.4 PNG图像文件格式
1.4 图像质量的评价标准
1.4.1 客观评价标准
1.4.2 主观评价标准
1.5 数字图像处理的应用
1.6 习题
第2章 图像数字化
2.1 图像采样
2.1.1 图像采样基本概念
2.1.2 采样定理
2.1.3 图像重建
2.2 图像量化
2.2.1 标量量化
2.2.2 向量量化
2.2.3 采样、量化参数与数字化图像之间的关系
2.2.4.数字图像的数值描述
2.3 图像输人/输出设备
2.3.1 图像输入设备
2.3.2 图像输出设备
2.4 习题
第3章 图像处理基础
3.1 点运算
3.1.1 线性点运算
3.1.2 非线性点运算
3.1.3 点运算与直方图
3.1.4 点运算的应用
3.2 代数运算
3.2.1 加法运算
3.2.2 减法运算
3.2.3 乘法运算
3.2.4 除法运算
3.3 点运算和代数运算应用算法
3.3.1 彩色图像转变为灰度图像
3.3.2 灰度阈值变换
3.3.3 灰度线性变换
3.3.4 伪彩色处理
3.3.5 图像融合
3.4 习题
第4章 图像几何变换
4.1 图像仿射变换
4.1.1 齐次坐标系
4.1 _2图像仿射变换
4.1.3 仿射变换算法设计
4.2 图像插值放大
4.2.1 最邻近插值算法
4.2.2 双线性插值算法
4.2.3 三次卷积插值算法
4.3 图像缩小
4.3.1 基于等间隔采样的图像缩小算法
4.3.2 基于局部均值的图像缩小算法
4.4 习题
第5章 图像时频变换
5.1 Fourier变换
5.1.1 Fourier变换的性质
5.1.2 离散Fourier变换
5.1.3 二维离散Fourier变换的性质
5.2 快速傅里叶变换
5.2.1 计算DFT的问题及其改进途径
5.2.2 FFT算法及其原理
5.3 离散余弦变换
5.3.1 一维离散余弦变换
5.3.2 利用FFT快速计算DCT
5.4 沃尔什-哈达玛变换
5.4.1 沃尔什函数与哈达玛矩阵
5.4.2 沃尔什-哈达玛变换
5.5 K-L变换
5.5.1 图像的向量表示和统计参数
5.5 ，2c，的特征值和特征向量
5.5.3 离散K-L变换及其性质
5.6 小波变换
5.6.1 从F0urier分析到小波分析
5.6.2 小波分析
5.6.3 小波变换算法
5.7 习题
第6章 图像增强
6.1 空域增强
6.1.1 灰度变换增强
6.1.2 直方图变换增强
6.1.3 平滑滤波
6.1.4 中值滤波
6.1.5 空域模板滤波
6.2 频域增强
6.2.1 巴特沃斯低通滤波
6.2.2 巴特沃斯高通滤波
6.3 图像锐化
6.3.1 罗伯特算子
6.3.2 拉普拉斯算子
6.3.3 索伯尔算子
6.3.4 普瑞维特算子
6.3.5 凯西算子
6.4 习题
第7章 图像恢复
7.1 图像退化模型
7.1.1 线性系统
7.1.2 图像退化模型
7.1.3 图像退化模型的离散形式
7.1.4 运动模糊的退化模型
7.2 图像代数恢复方法
7.2.1 无约束代数恢复方法
7.2.2 有约束代数恢复方法
7.3 图像频域恢复方法
7.3.1 逆滤波
7.3.2 最小二乘方滤波
7.4 其他图像恢复方法
7.4.1 人机交互式恢复方法
7.4.2 几何畸变校正
7.5 习题
第8章 图像分割
8.1 边缘检测
8.1.1 图像边缘与梯度
8.1.2 边缘检测算法
8.2 图像阈值法
8.2.1 阈值分割原理
8.2.2 最佳阈值分割算法
8.2.3 0tsu阈值分割算法
8.2.4 基于熵的二值化方法
8.3 基于区域的分割
8.3.1 区域生长法
8.3.2 区域分裂与合并
8.4 霍夫变换
8.4.1 直线的检测
8.4.2 广义Hough变换检测曲线
8.5 习题
第9章 图像特征提取与分析
9.1 几何特征
9.1.1 位置和面积
9.1.2 距离
9.2 形状特征
9.2.1 区域外部空间域分析
9.2.2 区域内部空间域分析
9.2.3 区域内部变换分析
9.3 边界特征
9.3.1 链码描述
9.3.2 傅里叶描述子
9.3.3 边界提取与外轮廓跟踪
9.4 图形细化
9.4.1 细化算法
……
第10章 图像形态学
第11章 模式识别
第12章 图像压缩
第13章 分开图像压缩
第14章 图像加密
第15章 图像数字水印
附录
参考文献

Ⅶ 比值图像处理原理具体的

数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。
20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。
数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、量测、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域。
遥感影像数字图像处理的内容主要有：①图像恢复。即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误、噪声与畸变。包括辐射校正、几何校正等；②数据压缩。以改进传输、存储和处理数据效率；③影像增强。突出数据的某些特征，以提高影像目视质量。包括彩色增强、反差增强、边缘增强、密度分割、比值运算、去模糊等；④信息提取。从经过增强处理的影像中提取有用的遥感信息。包括采用各种统计分析、集群分析、频谱分析等自动识别与分类。通常利用专用数字图像处理系统来实现，且依据目的不同采用不同算法和技术。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
数字图像处理概述
数字图像处理发展概况
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，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提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
数字图像处理主要研究的内容
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面： 1) 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2) 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3) 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4) 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 5) 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 6) 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
数字图像处理的基本特点
（1）目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。（2）数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。（5）数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。
数字图像处理的优点
1. 再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。 2．处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。 3．适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
数字图像处理的应用
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 1）航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了上面介绍的JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。 2）生物医学工程方面的应用数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。 3）通信工程方面的应用当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。 4）工业和工程方面的应用在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。 5）军事公安方面的应用在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。 6）文化艺术方面的应用目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。

Ⅷ Rocchio算法的Rocchio算法原理

其基本思想 是使用训练集为每个类构造一个原型向量，构造方法如下：
给定一个类，训练集中所有属于这个类的文档对应向量的分量用正数表示，所有不属于这个类的文档对应向量的分量用负数表示，然后把所有的向量加起来，得到的和向量就是这个类的原型向量，定义两个向量的相似度为这两个向量夹角的余弦，逐一计算训练集中所有文档和原型向量的相似度，然后按一定的算法从中挑选某个相似度作为界。给定一篇文档，如果这篇文档与原型向量的相似度比界大，则这篇文档属于这个类，否则这篇文档就不属于这个类。Rocchio算法的突出优点是容易实现，计算（训练和分类）特别简单，它通常用来实现衡量分类系统性能的基准系统，而实用的分类系统很少采用这种算法解决具体的分类问题。
其基本思想不难解释,对于一个词集,和一个分类,总有某些词,这些词一旦出现属于这个分类的可能性就会增加,而另一些词一旦出现属于这个分类的可能性就会降低,那么累计这些正面的,和负面的影响因素,最后由文档分离出的词向量可以得到对于每个类的一个打分,打分越高属于该类的可能性就越大.
对于某种二分类特别合适, A, ~A, 任给一个文档,判断属于分类A还是分类~A,可以认为A的特征项均给与正值,~A都给与负值,那么给定一个合理阈值,就很容易做出这种类型的分类.

Ⅸ 什么是均值漂移图像分割技术

均值漂移算法是一种通用的聚类算法，它的基本原理是：对于给定的一定数量样本，任选其中一个样本，以该样本为中心点划定一个圆形区域，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大处的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。

可以利用均值偏移算法的这个特性，实现彩色图像分割，Opencv中对应的函数是pyrMeanShiftFiltering。这个函数严格来说并不是图像的分割，而是图像在色彩层面的平滑滤波，它可以中和色彩分布相近的颜色，平滑色彩细节，侵蚀掉面积较小的颜色区域，所以在Opencv中它的后缀是滤波“Filter”，而不是分割“segment”。先列一下这个函数，再说一下它“分割”彩色图像的实现过程。

Ⅹ 图像比对的原理或者算法

有噪声情况下。1、配准；2、两张图的图像块分别计算特征（lbp,sift等）；3、计算特征的距离（欧式距离等）。在matlab或opencv下都可以。