計算機視覺常用算法（計算機視覺常用算法是什么）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于計算機視覺常用算法的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、在哪可以買到模式識別實驗報告

• 2、計算機視覺中哪些具體的數(shù)學知識比較重要

• 3、數(shù)據(jù)挖掘的常用算法有哪幾類

• 4、計算機視覺算法是做什么的

一、在哪可以買到模式識別實驗報告

模式識別實驗報告聯(lián)系客服

發(fā)布時間 : 2023/1/20 20:50:49 星期五 文章模式識別實驗報告更新完畢開始閱讀

實驗1 圖像的貝葉斯分類

1.1 實驗?zāi)康?/p>

將模式識別方法與圖像處理技術(shù)相結(jié)合，掌握利用最小錯分概率貝葉斯分類器進行圖像分類的基本方法，通過實驗加深對基本概念的理解。

1.2 實驗儀器設(shè)備及軟件

HP D538、MATLAB

1.3 實驗原理 1.3.1 基本原理

閾值化分割算法是計算機視覺中的常用算法，對灰度圖象的閾值分割就是先確定一個處于圖像灰度取值范圍內(nèi)的灰度閾值，然后將圖像中每個像素的灰度值與這個閾值相比較。并根據(jù)比較的結(jié)果將對應(yīng)的像素劃分為兩類，灰度值大于閾值的像素劃分為一類，小于閾值的劃分為另一類，等于閾值的可任意劃分到兩類中的任何一類。此過程中，確定閾值是分割的關(guān)鍵。

對一般的圖像進行分割處理通常對圖像的灰度分布有一定的假設(shè)，或者說是基于一定的圖像模型。最常用的模型可描述如下：假設(shè)圖像由具有單峰灰度分布的目標和背景組成，處于目標和背景內(nèi)部相鄰像素間的灰度值是高度相關(guān)的，但處于目標和背景交界處兩邊的像素灰度值有較大差別，此時，圖像的灰度直方圖基本上可看作是由分別對應(yīng)于目標和背景的兩個單峰直方圖混合構(gòu)成。而且這兩個分布應(yīng)大小接近，且均值足夠遠，方差足夠小，這種情況下直方圖呈現(xiàn)較明顯的雙峰。類似地，如果圖像中包含多個單峰灰度目標，則直方圖可能呈現(xiàn)較明顯的多峰。

上述圖像模型只是理想情況，有時圖像中目標和背景的灰度值有部分交錯。這時如用全局閾值進行分割必然會產(chǎn)生一定的誤差。分割誤差包括將目標分為背

景和將背景分為目標兩大類。實際應(yīng)用中應(yīng)盡量減小錯誤分割的概率，常用的一種方法為選取最優(yōu)閾值。這里所謂的最優(yōu)閾值，就是指能使誤分割概率最小的分割閾值。圖像的直方圖可以看成是對灰度值概率分布密度函數(shù)的一種近似。如一幅圖像中只包含目標和背景兩類灰度區(qū)域，那么直方圖所代表的灰度值概率密度函數(shù)可以表示為目標和背景兩類灰度值概率密度函數(shù)的加權(quán)和。如果概率密度函數(shù)形式已知，就有可能計算出使目標和背景兩類誤分割概率最小的最優(yōu)閾值。 假設(shè)目標與背景兩類像素值均服從正態(tài)分布且混有加性高斯噪聲，上述分類問題可以使用模式識別中的最小錯分概率貝葉斯分類器來解決。以p1與p2分別表示目標與背景的灰度分布概率密度函數(shù)，P1與P2分別表示兩類的先驗概率，則圖像的混合概率密度函數(shù)可用下式表示

p(x)?P1p1(x)?P2p2(x)

式中p1和p2分別為

p1(x)?1e2??1?(x??1)22?12

p2(x)?1e2??2?(x??2)22?22

P1?P2?1

?1、?2是針對背景和目標兩類區(qū)域灰度均值?1與?2的標準差。若假定目標的灰

度較亮，其灰度均值為?2，背景的灰度較暗，其灰度均值為?1，因此有

?1??2

現(xiàn)若規(guī)定一門限值T對圖像進行分割，勢必會產(chǎn)生將目標劃分為背景和將背景劃分為目標這兩類錯誤。通過適當選擇閾值T，可令這兩類錯誤概率為最小，則該閾值T即為最佳閾值。

把目標錯分為背景的概率可表示為

E1(T)??p2(x)dx

??T把背景錯分為目標的概率可表示為

E2(T)??總的誤差概率為

??Tp1(x)dx

E(T)?P2E1(T)?PE12(T)

為求得使誤差概率最小的閾值T，可將E(T)對T求導(dǎo)并令導(dǎo)數(shù)為零，可得

P1p1(T)?P2p2(T)

代換后，可得

P(T??1)2(T??2)21?2 ln???P2?12?122?12此時，若設(shè)?1??2??，則有

T?若還有P1?P2的條件，則

T??1??22?P??2?ln?2? ?1??2?P1??1??22

這時的最優(yōu)閾值就是兩類區(qū)域灰度均值?1與?2的平均值。

上面的推導(dǎo)是針對圖像灰度值服從正態(tài)分布時的情況，如果灰度值服從其它分布，依理也可求出最優(yōu)閾值來。一般情況下，在不清楚灰度值分布時，通常可假定灰度值服從正態(tài)分布。因此，本課題中亦可使用此方法來求得最優(yōu)閾值，來對實驗圖像進行分割。

1.3.2 最優(yōu)閾值的迭代算法

在實際使用最優(yōu)閾值進行分割的過程中，需要利用迭代算法來求得最優(yōu)閾值。設(shè)有一幅數(shù)字圖像f(x,y)，混有加性高斯噪聲，可表示為

g(x,y)?f(x,y)?n(x,y)

此處假設(shè)圖像上各點的噪聲相互獨立，且具有零均值，如果通過閾值分割將圖像分為目標與背景兩部分，則每一部分仍然有噪聲點隨機作用于其上，于是，

目標g1(x,y)和g2(x,y)可表示為

g1(x,y)?f1(x,y)?n(x,y) g2(x,y)?f2(x,y)?n(x,y)

迭代過程中，會多次地對g1(x,y)和g2(x,y)求均值，則

E{g1(x,y)}?E{f1(x,y)?n(x,y)}?E{f1(x,y)} E{g2(x,y)}?E{f2(x,y)?n(x,y)}?E{f2(x,y)}

可見，隨著迭代次數(shù)的增加，目標和背景的平均灰度都趨向于真實值。因此，用迭代算法求得的最佳閾值不受噪聲干擾的影響。 利用最優(yōu)閾值對實驗圖像進行分割的迭代步驟為： （1）確定一個初始閾值T0，T0可取為

T0?Smin?S2max

式中，Smin和Smax為圖像灰度的最小值和最大值。

（2）利用第k次迭代得到的閾值將圖像分為目標R1和背景R2兩大區(qū)域，其中

R1?{f(x,y)|f(x, } ?y)k T R2?{f(x,y)|0?f(x,y)?Tk}

（3）計算區(qū)域R1和R2的灰度均值S1和S2。 （4）計算新的閾值Tk?1，其中

Tk?1?S1?S2 2 （5）如果|Tk?1?Tk|小于允許的誤差，則結(jié)束，否則k?k?1，轉(zhuǎn)步驟（2）。 利用迭代法求得最優(yōu)閾值后，仍需進行一些人工調(diào)整才能將此閾值用于實驗圖像的分割，這是因為，這種最優(yōu)閾值仍然屬于全局閾值，它利用了圖像中所有像素點的信息，但當光照不均勻時，圖像中部分區(qū)域的灰度值可能差距較大，造成計算出的最優(yōu)閾值分割效果不理想，此時，可設(shè)一人工經(jīng)驗因子進行校正

二、計算機視覺中哪些具體的數(shù)學知識比較重要

一是線性代數(shù)或者矩陣理論，因為計算機視覺的主要研究對象是圖像，而數(shù)字圖像又是用矩陣來表示的。

二是概率與統(tǒng)計，因為計算機視覺研究的主要目標是讓計算機通過攝像頭具有理解自然場景的能力。處理實際生活當中的推斷問題那就要用到概率與統(tǒng)計知識了。

計算機視覺研究中用到的其他方面的數(shù)學還有很多，比如：離散數(shù)學、圖論、微分幾何、黎曼幾何、李群和李代數(shù)、流形學習、張量分析、主成分分析、非線性優(yōu)化等等。

在做計算機視覺研究中，你沒有必要先把這些基礎(chǔ)知識都學習了再來搞研究。即使你把這些數(shù)學知識都掌握了，針對研究中要解決的問題說不定用的也不是這些數(shù)學知識。

個人之見：帶著研究的問題去尋找數(shù)學上的工具，比掌握了數(shù)學知識再來尋找問題要符合實際。除非你開始學的是數(shù)學專業(yè)，不然的話，研究中最好以問題為導(dǎo)向，用到什么就學習什么，否則學習很多數(shù)學基礎(chǔ)知識，到了最后大多數(shù)學過的知識卻沒用上。

總之，研究中用到什么數(shù)學知識就學習什么知識就好，沒必要把所有涉及到的都學一遍，搞科研畢竟不是在應(yīng)付數(shù)學專業(yè)考試。

如果你做計算機視覺研究同時又對數(shù)學有興趣，可以關(guān)注數(shù)學方面的最新科研進展，看看有哪些新理論、新算法出現(xiàn)，能不能用到你的研究方向上，這樣做就足夠了。用新方法去解決老問題，也是一種有效的創(chuàng)新手段。

最后，還是要強調(diào)：做計算機視覺方面的研究，完全沒有必要一開始就把自己埋到數(shù)學書堆里。

三、數(shù)據(jù)挖掘的常用算法有哪幾類

有十大經(jīng)典算法

下面是網(wǎng)站給出的答案：

1. C4.5

C4.5算法是機器學習算法中的一種分類決策樹算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點，并在以下幾方面對ID3算法進行了改進：

1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；

2) 在樹構(gòu)造過程中進行剪枝；

3) 能夠完成對連續(xù)屬性的離散化處理；

4) 能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進行處理。

C4.5算法有如下優(yōu)點：產(chǎn)生的分類規(guī)則易于理解，準確率較高。其缺點是：在構(gòu)造樹的過程中，需要對數(shù)據(jù)集進行多次的順序掃描和排序，因而導(dǎo)致算法的低效。

2. The k-means algorithm 即K-Means算法

k-means algorithm算法是一個聚類算法，把n的對象根據(jù)他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態(tài)分布的最大期望算法很相似，因為他們都試圖找到數(shù)據(jù)中自然聚類的中心。它假設(shè)對象屬性來自于空間向量，并且目標是使各個群組內(nèi)部的均 方誤差總和最小。

3. Support vector machines

支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監(jiān)督式學習的方法，它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假 定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。

4. The Apriori algorithm

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。

5. 最大期望(EM)算法

在統(tǒng)計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數(shù)最大似然 估計的算法，其中概率模型依賴于無法觀測的隱藏變量（Latent Variabl）。最大期望經(jīng)常用在機器學習和計算機視覺的數(shù)據(jù)集聚（Data Clustering）領(lǐng)域。

6. PageRank

PageRank是Google算法的重要內(nèi)容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創(chuàng)始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網(wǎng)頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。

PageRank根據(jù)網(wǎng)站的外部鏈接和內(nèi)部鏈接的數(shù)量和質(zhì)量倆衡量網(wǎng)站的價值。PageRank背后的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票， 被鏈接的越多，就意味著被其他網(wǎng)站投票越多。這個就是所謂的“鏈接流行度”——衡量多少人愿意將他們的網(wǎng)站和你的網(wǎng)站掛鉤。PageRank這個概念引自 學術(shù)中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數(shù)越多，一般判斷這篇論文的權(quán)威性就越高。

7. AdaBoost

Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來實現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準確率，來確定每個樣本的權(quán) 值。將修改過權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進行訓練，最后將每次訓練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。

8. kNN: k-nearest neighbor classification

K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。

9. Naive Bayes

在眾多的分類模型中，應(yīng)用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 樸素貝葉斯模型發(fā)源于古典數(shù)學理論，有著堅實的數(shù)學基礎(chǔ)，以 及穩(wěn)定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數(shù)很少，對缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。 但是實際上并非總是如此，這是因為NBC模型假設(shè)屬性之間相互獨立，這個假設(shè)在實際應(yīng)用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬 性個數(shù)比較多或者屬性之間相關(guān)性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關(guān)性較小時，NBC模型的性能最為良好。

10. CART: 分類與回歸樹

CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關(guān)鍵的思想。第一個是關(guān)于遞歸地劃分自變量空間的想法；第二個想法是用驗證數(shù)據(jù)進行剪枝。

四、計算機視覺算法是做什么的

通過C/C++或Java任一種編程語言，Python/ perl/shell中任一種腳本語言，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和挖掘工具，最終通過算法實現(xiàn)使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。

以上就是關(guān)于計算機視覺常用算法相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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