所有的生命形式需要感應(yīng)環(huán)境的方法.doc

所有的生命形式需要感應(yīng)環(huán)境的方法。將能感覺(jué)到一個(gè)人的環(huán)境是生存至關(guān)重要，一直等生命形式開(kāi)發(fā)更復(fù)雜的感官方法恒定的比賽通過(guò)進(jìn)化的過(guò)程。作為這個(gè)過(guò)程的結(jié)果，先進(jìn)的在他們的處置的高度精確的感官陣列的生命形式。一些不尋常的感官能力是自然世界的存在，這樣的能力來(lái)檢測(cè)磁場(chǎng)和電場(chǎng)的領(lǐng)域，或使用超聲波確定周?chē)系K物的結(jié)構(gòu)。盡管如此，一個(gè)最珍貴的，利用通用的感覺(jué)自然世界中的視覺(jué)。先進(jìn)的動(dòng)物生活上依賴(lài)視覺(jué)。鳥(niǎo)蜥蜴最大化他們的領(lǐng)域出發(fā)，著眼于他們的頭骨每側(cè)，而其他動(dòng)物的直接的眼光觀察世界的三個(gè)維度結(jié)論。夜間活動(dòng)的動(dòng)物往往有大的眼睛，以最大限度地提高光的攝入量，而掠食者如鷹識(shí)別獵物而非常高的分辨率的視力營(yíng)。自然界充滿(mǎn)了可以想象的幾乎每一個(gè)顏色的動(dòng)物。有些動(dòng)物融入周?chē)优艿囊曈X(jué)檢測(cè)，而另ERS是鮮艷的吸引配偶或警告侵略者。到處都在自然世界的動(dòng)物，使他們的日常生存的視覺(jué)使用。的原因在動(dòng)物世界的視力的依賴(lài)是由于豐富的量通過(guò)視覺(jué)提供的信息。在野外生存，動(dòng)物必須能夠快速移動(dòng)。聽(tīng)覺(jué)和嗅覺(jué)提供警告有關(guān)其他動(dòng)物的存在，但只有少數(shù)的動(dòng)物，如蝙蝠開(kāi)發(fā)這些感官蘇高效率E有效利用有限的量的形成由這些感官來(lái)執(zhí)行有用的操作，如逃脫捕食者或追捕獵物。對(duì)于大多數(shù)的動(dòng)物，只有視覺(jué)蘇提供有效的信息以便他們推斷出正確的反應(yīng)在各種情況下。人類(lèi)依靠視覺(jué)以更大的程度比大多數(shù)其他動(dòng)物。不同于動(dòng)物我們看到的三個(gè)維度與高分辨率的多數(shù)2002 CRC出版社有限責(zé)任公司和顏色。人類(lèi)的嗅覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)感官所采取的第二位視覺(jué)。人類(lèi)有更多的面部肌肉比其他任何動(dòng)物，因?yàn)槲覀兊纳鐣?huì)的面部表情是由我們每個(gè)的主要指標(biāo)其他人的情緒狀態(tài)，而不是用許多氣味信號(hào)哺乳動(dòng)物哺乳動(dòng)物。換句話說(shuō)，人類(lèi)世界圍繞著視覺(jué)刺激電子ective視覺(jué)信息處理的重要性是至關(guān)重要的人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)。 To interact electively with the world, 與世界地互動(dòng)，人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)必須能夠提取，從過(guò)程和識(shí)別的視覺(jué)結(jié)構(gòu)的大變化捕獲的圖像。具體卡利，一組視覺(jué)刺激前的改造成為一個(gè)有意義的場(chǎng)景，視覺(jué)系統(tǒng)必須明確地不同視覺(jué)結(jié)構(gòu)如從捕獲的視覺(jué)刺激的邊緣和區(qū)域。而比采用處理這些提取的結(jié)構(gòu)的一個(gè)統(tǒng)一的方法，視覺(jué)系統(tǒng)能夠自適應(yīng)地調(diào)整到這些不同的特定的城市不同的結(jié)構(gòu)中提取信息的最大金額隨后的識(shí)別階段。例如，系統(tǒng)應(yīng)選擇提高DI不同地區(qū)如顏色和紋理的相關(guān)屬性在自適應(yīng)的方式，一些地區(qū)，更重要的是放置的顏色屬性的提取和加工，而其他地區(qū)重點(diǎn)放在相關(guān)的紋理圖案。同樣，視覺(jué)系統(tǒng)也應(yīng)在一個(gè)自適應(yīng)的方式使得那些過(guò)程的邊緣樹(shù)與感興趣的對(duì)象應(yīng)區(qū)別于那些相關(guān)的與不重要的。模仿生物視覺(jué)適應(yīng)性方面，將這能力為機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)已被圖像的主要?jiǎng)訖C(jī)多年來(lái)處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究。類(lèi)似于眼睛，現(xiàn)代機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)都配有一個(gè)或更多的鏡頭蓋真正的光信號(hào)，然后通常存儲(chǔ)在數(shù)字圖像的形式或后續(xù)處理的視頻序列。換句話說(shuō)，充分納入自適應(yīng)能力的生物視覺(jué)系統(tǒng)的機(jī)器需要一個(gè)有效的自適應(yīng)圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。二困難這項(xiàng)任務(wù)已經(jīng)可以預(yù)見(jiàn)，由于我們正試圖模型系統(tǒng)這是數(shù)十億年的進(jìn)化的產(chǎn)物，自然是高度復(fù)雜的。給機(jī)器的一些不尋常的能力，我們走理所當(dāng)然的是密集的正在進(jìn)行的研究和這本書(shū)的主題主題。1.2自適應(yīng)圖像處理自適應(yīng)圖像處理的需要的產(chǎn)生是由于需要將上述自適應(yīng)方面的生物視覺(jué)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。為這樣的系統(tǒng)通常是通過(guò)視覺(jué)刺激的相機(jī)和預(yù)捕獲本文在數(shù)字圖像的像素陣列的基本形式，每這是一個(gè)灰度值的大小有關(guān)光信號(hào)捕獲在相應(yīng)的位置。E各自的表征圖像處理中的圖像種類(lèi)繁多，這一系列數(shù)字通常被建模為一個(gè)二維離散非平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程。反對(duì)平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，保持不變的二維空間索引，非平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程模型ELS的視覺(jué)結(jié)構(gòu)，以一種有意義的固有的不均勻性視覺(jué)場(chǎng)景。正是這種不均勻性，將場(chǎng)景中的有用信息，通常由許多不同的對(duì)象迪，向觀眾。另一方面，一個(gè)固定的二維隨機(jī)信號(hào)，當(dāng)被視為一個(gè)灰度圖像，并不是通常對(duì)應(yīng)于真實(shí)世界中的對(duì)象的外觀。huanduan對(duì)于一個(gè)特定的圖像處理應(yīng)用程序（我們解釋術(shù)語(yǔ)“圖像處理“在廣泛的意義上說(shuō)，在圖像分析中的應(yīng)用也包括），我們通常假定一個(gè)基本的圖像模式 1，2的存在，3 ，這是一個(gè)數(shù)學(xué)描述一個(gè)假設(shè)的過(guò)程中生成當(dāng)前圖像。如果我們假定圖像是充分的描述由一個(gè)固定的隨機(jī)過(guò)程，其中，雖然一般不準(zhǔn)確，往往是引用一個(gè)簡(jiǎn)化的假設(shè)，這是明顯的，只有一個(gè)單一的圖像模型與此相應(yīng)的隨機(jī)過(guò)程，是進(jìn)一步圖像處理要求。另一方面，更復(fù)雜的圖像處理算法，將帳戶(hù)對(duì)真實(shí)圖像的非平穩(wěn)性采用多圖像模型更準(zhǔn)確的表示。圖像中各個(gè)區(qū)域通?？梢耘c二模型相關(guān)聯(lián)的不同圖像，和完整的圖像可以完全由這些圖像的局部模型的黑夜。Huanduan1.3三個(gè)主要的圖像特征的類(lèi)在圖像的非均勻性意味著存在超過(guò)一個(gè)圖像的有限元分析真正的類(lèi)型，傳達(dá)信息的獨(dú)立的形式向觀眾。鋁盡管迪不同圖像間的變化可以很大，大量的圖像可以通過(guò)特征類(lèi)型的一小部分。這些通常是和了平滑區(qū)域的標(biāo)簽下，紋理和邊緣（圖1.1）。在下面，我們將介紹這三種基本特征的特點(diǎn)，通常用于表征圖像模型。huanhang平滑的區(qū)域平滑的區(qū)域通常包括區(qū)域在圖像中所占比例最大，是造成人工社會(huì)或自然物體表面，當(dāng)成像距離，可以通常被看作是光滑的。一個(gè)光滑的區(qū)域是一個(gè)簡(jiǎn)單的模型的分配一個(gè)恒定的灰度值來(lái)限制域的圖像格方法，加上適當(dāng)?shù)姆讲畹母咚乖肼暷Ｐ偷奶砑觽鞲衅鞯脑肼旽uanhang優(yōu)勢(shì)？而平滑的區(qū)域，邊緣包括只有一個(gè)非常小的比例區(qū)域圖像。然而，在圖像的大部分信息傳送 圖像的特征類(lèi)型光滑的 區(qū)域edges詞典解釋n.鋒利；邊( edge的名詞復(fù)數(shù) )；優(yōu)勢(shì)；（懸崖、峭壁的）邊緣；textures詞典解釋n.（音樂(lè)或文學(xué)的）諧和統(tǒng)一感；手感( texture的名詞復(fù)數(shù) )；口感；質(zhì)感；figure英fi 美fj 詞典解釋n.算術(shù)；圖解；數(shù)字；輪廓；vi.出現(xiàn)；扮演角色；計(jì)算；vt.推測(cè)；估計(jì)；認(rèn)為；計(jì)算在內(nèi)；1.1特征圖像中的三類(lèi)重要通過(guò)這些邊緣。我們很容易看到，當(dāng)我們看一個(gè)IM的邊緣圖年齡后邊緣檢測(cè)：我們可以很容易地推斷出圖像的原始內(nèi)容通過(guò)單獨(dú)的邊緣。由于邊緣代表的突變位置在相鄰的區(qū)域的灰度值，最簡(jiǎn)單的模型邊緣有前高方差的隨機(jī)變量，而不是光滑區(qū)域模型利用隨機(jī)變量的低方差。然而，這個(gè)簡(jiǎn)單的模型在不考慮邊緣的結(jié)構(gòu)上的限制，這可能導(dǎo)致與紋理同樣高的方差的混亂。更多的復(fù)雜的邊緣模型包括小面模型 5 ，接近二不同區(qū)域的恒定的灰度值在單獨(dú)的塊的邊緣明智的連續(xù)函數(shù)。也有邊臨樂(lè)模型，它描述了在最大灰度邊界方向的一維截面水平的變化 6，7 。已經(jīng)嘗試來(lái)模擬這種職業(yè)利用一步功能和不同的單調(diào)遞增函數(shù)。而這些modELS主要描述灰度值過(guò)渡的大小在邊緣的位置，在二級(jí)灰度邊緣圖的零交叉點(diǎn)上水平的衍生物，通過(guò)高斯拉普拉斯算子的方法獲得的（日志）ltering 8，9 ，刻畫(huà)圖像中的邊緣位置。這三個(gè)邊緣模型如圖1.2所示。textures詞典解釋n.（音樂(lè)或文學(xué)的）諧和統(tǒng)一感；手感( texture的名詞復(fù)數(shù) )；口感；質(zhì)感；紋理的外觀通常是由于自然物體的存在在圖像。紋理通常有一個(gè)類(lèi)似噪聲的外觀，雖然他們明顯地不同的噪聲，通常存在一定的差別在他們的模式。這是由于像素值之間的關(guān)系在具體C方向。由于這類(lèi)噪聲的出現(xiàn)，這是自然的模型使用一個(gè)二維隨機(jī)ELD紋理。最簡(jiǎn)單的方法是使用IID（獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量，用適當(dāng)?shù)膮?shù)）的事實(shí)，但這并沒(méi)有考慮像素之間的相關(guān)性。這種方法的一個(gè)推廣是高斯馬爾可夫隨機(jī)采用場(chǎng)（GMRF） 10，11，12，13，14 和吉布斯隨機(jī)ELD 15，16 ，模型這些地方的相關(guān)性質(zhì)。紋理的另一個(gè)特點(diǎn)是他們的自相似性：模式通?？雌饋?lái)類(lèi)似的觀察時(shí)，不同地下大陽(yáng)離子。這導(dǎo)致他們表示分形過(guò)程 17，18 它具有這樣的自相似性。1.4在自適應(yīng)圖像處理困難系統(tǒng)設(shè)計(jì)由于非常地不同性質(zhì)的這三個(gè)特征類(lèi)型，通常是要將空間自適應(yīng)圖像處理系統(tǒng)優(yōu)化結(jié)果。一個(gè)圖像處理系統(tǒng)，系統(tǒng)參數(shù)的一組通常的需要處理的圖像的質(zhì)量控制。假設(shè)采用空間域處理算法，灰度值xi1，I2在 空間索引（I1，I2）是根據(jù)以下關(guān)系。xi1 ,i2 = f (y; pSA (i1 , i2 )(1.1)xi1 ,i2 = f (y; pSA (i1 , i2 )(1.1)xi1 ,i2 = f (y; pSA (i1 , i2 )(1.1)xi1 ,i2 = f (y; pSA (i1 , i2 )(1.1) （1.1)在這個(gè)方程式中，映射f總結(jié)所執(zhí)行的操作圖像處理系統(tǒng)。矢量Y表示的灰度值原始圖像處理之前，和PSA表示空間自適應(yīng)矢量隨著空間索引的功能參數(shù)（I1，I2）。這是合理的期望這二不同的參數(shù)向量是在二不同位置采用（I1，I2），這通常對(duì)應(yīng)于不同類(lèi)型的特征迪。作為一個(gè)結(jié)果，一個(gè)重要的在這種自適應(yīng)的圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)考慮是適當(dāng)?shù)牡膮?shù)向量PSA測(cè)定（I1，I2）作為一個(gè)功能空間指數(shù)（I1，I2）。另一方面，非自適應(yīng)的圖像處理系統(tǒng)，我們可以簡(jiǎn)單地采用變壓吸附常數(shù)賦值（I1，I2）在PN是一個(gè)常數(shù)參數(shù)向量。我們考慮的PSA（I1，I2）在一些特定的C圖像處理應(yīng)用以下。在圖像ltering，我們可以NE PSA（I1，I2）是COE cients濾波器集在卷積模板 2 。自適應(yīng)ltering 19，20 因此對(duì)應(yīng)在第不同空間位置使用DI不同的面具，而非自適應(yīng)濾波采用相同的掩模的圖像。在圖像復(fù)原 21，22，23 ，正則化參數(shù) 24，25，26 是內(nèi)德控制病態(tài)的恢復(fù)程度過(guò)程，或等價(jià)地，恢復(fù)圖像的整體光滑性。的向量（I1，I2 PSA）在這種情況下對(duì)應(yīng)的標(biāo)量化PA參數(shù)。自適應(yīng)正則化 27，28，29 涉及選擇DI不同在第不同位置的參數(shù)，并采用非自適應(yīng)正則化整個(gè)圖像的一個(gè)參數(shù)。在圖像邊緣檢測(cè)中，通常的做法是選擇一個(gè)單一的閾值PA對(duì)梯度幅值的邊緣參數(shù)和區(qū)分非邊緣點(diǎn)的圖像 2，4 ，這對(duì)應(yīng)于非案件自適應(yīng)閾值。這可以看作是一個(gè)特殊的情況下，自適應(yīng)閾值，在閾值是內(nèi)德在每個(gè)空間位置。給出的自適應(yīng)圖像處理上面的描述，我們可以看到，自適應(yīng)參數(shù)對(duì)應(yīng)的問(wèn)題，即確定參數(shù)向量的PSA（I1，I2）作為一個(gè)功能（I1，I2），特別是急性的與非自適應(yīng)的情況下相比。在非自適應(yīng)的情況下，和特別是對(duì)于低維的參數(shù)向量的情況下，它通常是可能的通過(guò)交互選擇DI不同參數(shù)確定最優(yōu)參數(shù)向量和評(píng)價(jià)最終處理結(jié)果。另一方面，自適應(yīng)圖像處理，它幾乎總是的情況下，高維的參數(shù)向量，其中包括欺詐所有的局部參數(shù)向量連接，將參與。如果我們放松以前的要求，允許進(jìn)入的區(qū)域的圖像的子劃分和相同的局部參數(shù)向量對(duì)各區(qū)域的分配，尺寸由此產(chǎn)生的級(jí)聯(lián)參數(shù)向量仍然可以大。此外，本需要確定每個(gè)圖像的像素與一個(gè)特定的特征類(lèi)型本身的條件取代一個(gè)非平凡的分割問(wèn)題。因此，它通常是不可能的通過(guò)試驗(yàn)和誤差估計(jì)的參數(shù)向量。相反，我們應(yīng)該尋找參數(shù)分配算法，將整個(gè)過(guò)程自動(dòng)化。為了達(dá)到這一目的，我們將RST必須建立圖像模型描述了各自的圖像所需的局部灰度值與配置特征類(lèi)型或，換句話說(shuō)，表征每個(gè)類(lèi)型特征。由于地方灰度CON gurations處理后的圖像在一般的功能系統(tǒng)參數(shù)指定ED方程（1.1），我們可以將一個(gè)成本函數(shù)的每個(gè)灰度級(jí)CON guration措施的程度的一致性相應(yīng)的模型，與當(dāng)?shù)氐南到y(tǒng)參數(shù)的參數(shù)成本函數(shù)。然后我們可以搜索這些系統(tǒng)的參數(shù)值最小的成本函數(shù)為每個(gè)特征類(lèi)型，即，一個(gè)優(yōu)化的過(guò)程。當(dāng)然，我們應(yīng)該采取不同的圖像二模型為了獲得二不同對(duì)于每種類(lèi)型的特征參數(shù)體系。在這些要求出發(fā)，我們可以總結(jié)為一個(gè)要求一種自適應(yīng)的圖像處理系統(tǒng)的成功設(shè)計(jì)如下：segmentation英semntein 美smnten, -mn- 詞典解釋n.切分；分割；分段；分節(jié)；分割需要的erence之間的肺有正確的認(rèn)識(shí)響應(yīng)結(jié)構(gòu)的各種類(lèi)型的特征和統(tǒng)計(jì)特性，在包括那些邊緣，紋理和平坦區(qū)域，允許的分區(qū)圖像為這些基本特征類(lèi)型。characterization英krktrzen 美krktrzen 詞典解釋n.界定方法；描述方法；特性描述；（對(duì)書(shū)或戲劇中人物的）刻畫(huà)，塑造；表征需要最理想的灰度值的理解CON配置于人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)（HVS）的特點(diǎn)對(duì)于每一種基本類(lèi)型的特征，以及這些后續(xù)配方為成本函數(shù)的圖像的模型參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)，如這些成本的最小化功能，將導(dǎo)致的一個(gè)近似所需的灰度控制配置的每個(gè)要素類(lèi)型。optimization英ptimaizein 美ptmzen 詞典解釋n.最佳化，最優(yōu)化；優(yōu)選法；優(yōu)化組合；在事實(shí)上，上述標(biāo)準(zhǔn)并不一定會(huì)導(dǎo)致預(yù)期表現(xiàn)良好的成本函數(shù)，并說(shuō)一些函數(shù)將非線性甚至非DIerentiable，我們應(yīng)該采取有力的優(yōu)化技術(shù)的最優(yōu)參數(shù)向量的搜索。 Adaptive Image ProcessingAdaptive Image Processing自適應(yīng)圖像處理segmentation英semntein 美smnten, -mn- 詞典解釋n.切分；分割；分段；分節(jié)；characterization英krktrzen 美krktrzen 詞典解釋n.界定方法；描述方法；特性描述；（對(duì)書(shū)或戲劇中人物的）刻畫(huà)，塑造；optimization英ptimaizein 美ptmzen 詞典解釋n.最佳化，最優(yōu)化；優(yōu)選法；優(yōu)化組合圖1.3：在自適應(yīng)圖像處理的三大要求These three main requirements are