深度学习下的医学图像分析(四)
深度学习下的医学图像分析（四）
本周内（截止至7月23日晚24点）本公众号本周发布的所有文章，留言获赞最多者AI研习社送西瓜书（《机器学习》周志华）一本AI研习社按：本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning Part4》，是最近发表的《深度学习下的医学图像分析（三）》的后续文章。对与深度学习相关的医疗保障工作而言，2017 年的“Nvidia GTC 大会”绝对是一个绝佳的信息来源。在大会上，有诸如Ian GoodFellow 和Jeremy Howard 的深度学习专家分享了他们对深度学习的见解；还有一些顶级医学院（例如西奈山医学院、纽约大学医学院、麻省综合医院等）和Kaggle 在大会上介绍他们的建模战略。在上一篇文章中，我们谈论了深度学习相关的基本内容。本文，我们将关注于医学图像及其格式。本文分为三个部分——医学图像及其组成、医学图像格式和医学图像的格式转换。本文希望通过对深度学习的相关知识的介绍，最终达到医学图像分析的目的。医学图像及其组成由Michele Larobina 和Loredana Murino 发表的论文，对本文即将展开的讨论来说是一个很好的信息参考。Michele Larobina 和Loredana Murino 二人是意大利“生物架构和生物成像协会”（IBB）的成员。IBB 是意大利“国家研究委员会”的组成部分，同时也是意大利最大的
公共研究机构。我们的另一个参考信息资源是一篇题为《Working with the DICOM and NIfTI data standards in R》的论文。什么是医学图像？医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）——组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的。医学图像的组成医学图像组成医学图像有四个关键成分——像素深度、光度表示、元数据和像素数据。这些成分与图像大小和图像分辨率有关。图像深度（又称比特深度或颜色深度）是用来编码每个像素信息的比特数。比如说，一个8 比特的光栅可以有256 个从0 到255 数值不等的图像深度。“光度表示”解释了像素数据如何以正确的图像格式（单色或彩色图片）显示。为了说明像素数值中是否存在色彩信息，我们将引入“每像素采样数”的概念。单色图像只有一个“每像素采样”，而且图像中没有色彩信息。图像是依靠由黑到白的灰阶来显示的，灰阶的数目很明显取决于用来储存样本的比特数。在这里，灰阶数与像素深度是一致的。医疗放射图像，比如CT 图像和磁共振（MR）图像，是一个灰阶的“光度表示”。而核医学图像，
比如正电子发射断层图像（PET）和单光子发射断层图像（SPECT），通常都是以彩色映射或调色板来显示的。“元数据”是用于描述图形象的信息。它可能看起来会比较奇怪，但是在任何一个文件格式中，除了像素数据之外，图像还有一些其他的相关信息。这样的图像信息被称为“元数据”，它通常以“数据头”的格式被储存在文件的开头，涵盖了图像矩阵维度、空间分辨率、像素深度和光度表示等信息。“像素数据”是储存像素数值的位置。根据数据类型的不同，像素数据使用数值显示所需的最小字节数，以整点或浮点数的格式储存。图像大小= 数据头大小（包括元数据）+ 行数栏数* 像素深度*（图像帧数）医学图像格式放射图像有 6 种主要的格式，分别为DICOM（医学数字成像和通讯）、NIFTI（神经影像信息技术）、PAR/REC （Philips 磁共振扫描格式）、ANALYZE（Mayo 医学成像）、NRRD（近原始栅格数据）和MNIC。2017 年5 月的医学图像格式在上图的五个格式中，DICOM 和NIFTI 是接受度最高的。DICOM 格式的基本内容DICOM 表示“医学数字成像和通讯”。DICOM 是由“美国国家电气制造商协会”（NEMA）发布的标准，这一标准规范了医学成像的管理、储存、打印和信息传输，这些都是扫描仪或医院“医疗影像储传系统”（PACS）中的文件格式。DICOM 包括了一个文件格式和一个网络通讯协议，其中的网络通讯协议是医疗
实体间使用TCP/IP 进行沟通的一个规范和准则。一个DICOM 文件由一个数据头和图像数据组成的。数据头的大小取决于数据信息的多少。数据头中的内容包括病人编号、病人姓名等等。同时，它还决定了图像帧数以及分辨率。这是图片查看器用于显示图像的。即使是一个单一的图像获取，都会有很多DICOM 文件。Pydicom 是用于读取DICOM 文件的Python 库，详情请参阅文本第一部分的代码示例。“oro.dicom”是用于读取DICOM 数据的
R-package。使用oro.dicom 工具包来读取未压缩的DICOM 文件NIFTI 格式的基本内容“神经成像信息技术创新”将NIFTI 格式视为ANALYZE7.5 格式的替代品。NIFTI 最初是用于神经成像的，但它也适用于一些其他的领域。NIFTI 中一个主要的特点在于它包含了两个仿射坐标定义，这两个仿射坐标定义能够将每个立体元素指标（i,j,k）和空间位置（x,y,z）联系起来。Nibabel 是用于读取nifti 文件的一个朋友Python 库，“oro.nifti”是用于读取nifti 数据的一个R 工具包。DICOM 和NIFTI 间的区别DICOM 和NIFTI 之间最主要的区别在于NIFTI 中的原始图像数据是以3D 图像的格式储存的，而DICOM 是以3D 图像片段的格式储存的。这就是为什么在一些机器学习应用程序中NIFTI 比DICOM 更受欢迎，因为它是3D 图像模型。处理一个单个的NIFTI 文件，与处理上百个DICOM 文件
相比要轻松得多。NIFTI 的每一张3D 图像中只需储存两个文件，而在DICOM 中则要储存更多文件。NRRD 格式的基本内容灵活的NRRD 格式中包含了一个单个的数据头
文件和既能分开又能合并的图像文件。一个NRRD 数据头能够为科学可视化和医学图像处理准确地表示N 维度的栅格信息。“国家医学图像计算联盟”（NA-MIC）开发了一种用NRRD 格式来表示“扩散加权图像”（DWI）和“扩散张量图像”（DTI）的方法。NRRD 的“扩散加权图像”和“扩散张量图像”数据可以被解读为一个“3D 切片机”，能够直观地确定张量图像的方向与神经解剖的预期是一致的。一个NRRD 文件的大致格式（带有数据头）如下图所示：来源https://www.360docs.net/doc/9512160204.html,/nrrd/format.html#general.1 MINC 代表的是“医学成像NetCDF 工具包”。MINC 文件格式的开发始于1992 年“蒙特利神经研究所”（MNI）。目前，McGill 的“脑成像中心”（BCI）正积极地对MINC 进行进一步开发。MINC 格式的第一个版本（Minc1）是建立在标准的“网络常见格式”（NetCDF）之上的；而第二个版本的MINC 格式，即Minc2，则是以“分级数据格式第五版”（HDF5）为基础建立的。HDF5 支持无限制的多种数据类型，它适用于灵活高效的I/O 和高容量、复杂的数据。正是有了这些新的特性和功能，Minc2 才能处理大量的、复杂的数据库。以下是一些研究性论文针对这些格式数据头
所作的比较：从DICOM 格式转换为NIFTI 格式
dicom2nii 是将DICOM 格式转换为NIFTI 格式的常见工具。一个读取和编写NIFTI 文件的Python 库是nibabel。如果想要将DICOM 格式转换为NIFTI 格式，有很多自动转换的工具，比如dcm2nii。Python2 的“dcmstack”能让一系列DICOM 图像堆叠成多维度的数组，这些数组能够被编写为带有“数据头扩展”（DcmMeta 扩展）的NIFTI 文件，其中的“数据头扩展”其实就是一份DICOM 文件元数据的摘要。由DICOM 格式转换为MINC 格式BIC 的MINC 团队开发了一种将DICOM 转换为MINC 图像的
工具，这个程序是用C 语言编写的，点击此链接查看github 报告。由NIFTI 或ANALYZE 转换为MINC 格式在BIC 的MINC 团队开发了另外一种能够将NIFTI 或ANALYZE 图像转换为MINC 图像的工具，这个程序叫做nii2mnc。点击此链接查看包括nii2mnc 在内的一系列转换工具。总结我们在本文介绍了好几种可以用于储存成像和深度学习的格式。我们的目标就是利用最佳的格式，让我们的卷积神经网络作出准确的预测。在下一篇文章中，我们将讨论如何利用其中一种格式从CT 扫描图像中进行肺部切割。福利关注AI 研习社（okweiwu）回复「1」立即领取推荐阅读《手把手教你如何用Python 做情感分析》立即阅读图像分析在哪些领域会有大规模应用？欢迎在评论区
分享
基于深度图像的实时平面检测及提取的方法与制作流程
本技术公开了一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法。本技术包括如下步骤：步骤1：对深度图像做预处理，并对深度图像提取区块信息；步骤2：对区块的几何参数分布做降维统计；步骤3：对估计的各个平面法向量查找平行平面；步骤4：平面参数优化。本技术根据深度图像的成像原理及平面结构的空间特性，使得计算机可以实时地通过深度图像获取环境中的平面结构信息，使得三维重建结果更加准确。从而准确高效地从深度图像中提取平面结构信息。 技术要求 1.一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：对深度图像做预处理，并对深度图像提取区块信息；
步骤2：对区块的几何参数分布做降维统计； 步骤3：对估计的各个平面法向量查找平行平面； 步骤4：平面参数优化。 2.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤1具体实现如下： 1-1.使用双边滤波算法对深度图像做滤波处理； 1-2.然后将深度图像划分为多个等大小矩形的区块； 1-3.将矩形区块中的像素反投影到三维空间中得到三维点云，提取区块的切平面信息，包括区块的空间坐标、切平面的法向量、切平面与原点的距离、区块置信度；记第(u,v)区块为patch(u,v)。 3.根据权利要求2所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤2具体实现如下： 2-1.将各个区块的法向量做球极映射从三维空间nx-ny-nz到二维平面Px-Py上； 2-2.对映射到二维平面Px-Py上的法向量点做栅格划分，并以高斯加权的方式对二维平面Px-Py上的法向量点做直方图统计，得到Px-Py直方图； 2-3.对Px-Py直方图查找8-领域极大值，并将对应点Px-Py坐标做球极逆映射得到估计的平面法向量参数。 4.根据权利要求3所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤3具体实现如下： 3-1.将所有区块的空间坐标与估计的平面法向量作内积，即将区块的空间坐标向法向量方向上做投影； 3-2.对投影得到的区块分布做直方图统计，并查找极大值，即得到该法向量上各个平行平面与原点的距离。
8.1.2图像的分辨率,图像的颜色深度
池河中学2017-2018学年度第一学期教学设计 年级8年级 科 目信息 技术 任课教师李瑞峰授课时间 1 课题图像的分辨率，图像的颜色深度授课类型新授 课标依据学习应用技能 ,提高信息素养,培养创新能力 《图像的分辨率，图像的颜色深度》属于初中信息技术课程第1章图形图像初步知识中的重要内容，本节课选用的教材是人民教育出版社出版的：《信息技术》八年级上册中的二节。主要是帮助学生掌握一些基本的概念，教会学生理解图像参数的方法。 教学目标知识与 技能 理解和掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念，并能理解二者对图像的影响。 过程与 方法 通过自学和讲解二个参数的特点，理解它们之间的联系与区别。 情感态 度与价 值观 激发并保持利用信息技术不断学习和探索的热情，形成积极主动地学习和使用信息技术、参与信息技术的 活动。 教学重点难点教学 重点 全面掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念。 编号：8.1.2
教学 难点 掌握图像的颜色深度。 教学过程设计 师生活动设计意图回想上节课的内容，我们学习了位图和矢量图， 在学习过程中我们也提到了像素，分辨率等概念， 今天我们要加深这几个概念的了解。 在照像机的参数中。像素是描述的数码相机的 主要参数，引出分辨率的概念。 任务一，阅读自学课本第二课，初步了解像素 和深度概念。 布置探究任务二，按课本要求查看图像素材文 件像素、存储容量、颜色位数。查看过程中理解分 辨率和文件大小及像素等概念。 发放相关知识材料教师对照讲解让学生理解分 辨率和像素的关系。 阶段性小结。图像分辨率则是单位英寸中所包 含的像素点数，辨率是图片清晰程度的标志。 显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类 利用电脑的显示属性设置来自主探究“位深度” 的概念。 任务三，动手调整计算机的显示参数 教师提示：右键，分辨率，高级设置 阶段性小结 复习巩固旧 知识，引出 新知识。 以任务为驱 动开展教学 激发学生兴 趣；引导学 生发现问 题，并学会 分析问题。 学生动手进行 操作，在操作 中体会理解概 念
基于深度的图像修复实验分析报告
基于深度的图像修复实验报告
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 2
基于深度的图像修复 一.实验目的 1、学会单幅图像的修补 2、学会结合彩色图像和深度图像的图像修补 二.实验原理 1图像修补简介----单幅图像修补 图像中常有缺失或者损坏的部分，即空白区域或者有误的区域。图像修补就是根据这些区域周围的信息完成对空白区域的填充，以实现图像的恢复。 基本方法 图像修补的基本方法示例
示例方法2 选取空白点周围的一片区域，对区域内的参考点进行加权求和，其结果用于对空白点的修补。若所选窗口太小，即窗口中无参考点，则将窗口扩大。 2图像修补简介----利用深度图的图像修补 1图像的前景与背景
实际场景中存在前景与背景的区别，前景会遮挡背景，而且前景与背景往往差距比较大。 2深度图 用于表示3D空间中的点与成像平面距离的灰度图。0~255表示，灰度值越大，表示场景距离成像平面越近，反之，灰度值越小，表示场景距离成像平面越远。 前景的灰度值大，背景的灰度值小。 如下左彩色图，右深度图 3普通的图像修补区分不了图像的前景和背景，简单的加权求和填补空白点的方法会导致前景和背景的混杂。引入深度图之后，可以利用深度图区分图像的前景和背景，在对背景进行修补的时候，可以利用深度图滤除那些前景参考点的影响，从而使背景的空白点只由背景点加权求和得到，前景亦然。
三.实验步骤 1读入一个像素点，判断其是否为空白点。 2若不是空白点，则跳过该点，判断下一个点。 3若该点是空白点，则用前面所述的方法进行加权修补。 4对图像中的每一个点都进行如此处理，直至全图处理完毕，则图像修补完成。 四.实验要求 1独立编码完成实验单幅图像修补利用深度图的图像修补。 2 比较实验结果的差别，并分析原因，完成实验报告。 五.用MATLAB编写实验代码 对于单幅图像以及结合深度图像的修补，其实区别就是是否考虑了深度图像的灰度权重（其实就是0和1），虽然效果图区别很小，但是通过深度图还是可以反映出其立体三维空间的。为了能较好的对比，我把两种方法的比较融合在一条件语句中，在下面的深度图像代码中用红色字体标注。同时深度图像变量用绿色字体标注。
基于深度图像技术的手势识别方法
基于深度图像技术的手势识别方法 曹雏清，李瑞峰，赵立军 (哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，哈尔滨 150001) 摘 要：针对复杂环境下的手势识别问题，提出一种基于深度图像技术的手势识别方法。利用深度图像信息从复杂环境中提取手势区域，综合手势的表观特征，建立决策树实现手势的识别。对常见的9种手势在复杂背景条件下进行测试，实验结果表明，手势的平均识别率可达到98.4%，速度达到每秒25帧。 关键词：手势识别；深度图像；表观特征；复杂背景；决策树 Hand Posture Recognition Method Based on Depth Image Technoloy CAO Chu-qing, LI Rui-feng, ZHAO Li-jun (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) 【Abstract 】Aiming at the problem of hand posture recognition from complex backgrounds, this paper proposes a hand posture recognition method based on depth image technoloy. The hand posture region is extracted from complex background via depth image. Appearance features are integrated to build the decision tree for hand posture recognition. Nine common postures with complex background are tested. Experimental results demonstrate that recognition rate is 98.4% and speed rate achieves 25 frames per second. 【Key words 】hand posture recognition; depth image; appearance feature; complex background; decision tree DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.08.006 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第38卷 第 8期 V ol.38 No.8 2012年4月 April 2012 ·博士论文· 文章编号：1000—3428(2012)08—0016—03文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 概述 随着机器人技术的发展，智能服务机器人开始逐步融入人类的生活，人机交互技术的发展是智能服务机器人研究的重要组成部分。人机交互的研究方向主要有表情、声音和手势识别技术。其中，手势是一种自然直观的人机交流模式，在信息表达上比表情更明确、信息量更丰富。 在人机交互中，基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。基于视觉的手势识别通过图像信息，让机器人获取人的手势姿态信息，对不同的手势信息进行分类。近年来，学者们对基于视觉的手势识别进行研究，文献[1]提出特征空间匹配法，文献[2]采用提取同类手势的SIFT 特征方法进行手势识别，文献[3]提出手势图解析分类法，文献[4]针对复杂背景采用空间分布特征对手势进行识别。 复杂背景下手势识别的研究[4-5]一般使用肤色模型实现手势区域分割，虽然可以区分肤色和非肤色区域，但是实际应用中图像都包含有肢体和面部肤色区域，它们对手势区域提取有着较大的影响，同时光线也直接影响肤色模型。现有的文献中并没有考虑强光和弱光环境下的手势识别情况，在实际应用中往往伴随光线的变化问题，这些问题都直接影响了人机交互的实际效果。本文提出一种基于深度图像技术的手势识别方法，从深度图像信息中提取手势区域，运用几何方法提取手势表观特征并分类，从而实现复杂环境下基于手势的人机交互。 2 2.1 手势识别系统 基于深度图像信息的手势识别系统框架如图1所示。深度图像的采集采用非接触测量方式，获取的场景中深度信息不受物体自身的颜色、纹理特征以及背景环境光线强弱的影响。本文选用微软公司的Kinect 进行深度图像的采集，获取 深度信息值，转换到灰度值图像，经过手势区域分割、特征提取、手势识别，转换为手势信息，提供人机交互使用。 图1 面向人机交互的手势识别框架 2.2 手势区域分割 2.2.1 深度图像成像原理 深度图像技术在近年来逐步得到广泛的关注，Kinect 采集640×480像素的深度图像速度可以达到30 f/s ，深度的分辨率在5 mm 左右。本文把Kinect 采集到的场景深度值转换到灰度值空间，实际场景的RGB 图像如图2所示。在深度图像中像素点灰度值的大小对应于场景中点的不同深度值，如图3所示，图像中的灰度值越大，表明该区域距离深度摄像头的距离越近。 图2 场景RGB 图像 图3 深度图像 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61075081)；机器人技术与 系统国家重点实验室课题基金资助项目(SKLRS200802A02) 作者简介：曹雏清(1982－)，男，博士研究生，主研方向：模式识 别，人机交互；李瑞峰，教授、博士生导师；赵立军，讲师 收稿日期：2011-07-11 E-mail ：caochuqing@https://www.360docs.net/doc/9512160204.html,
基于深度学习的图像识别
基于深度学习的图像识别 摘要：本文讨论了两种实现图像识别的深度学习(Deep Learning,DL)方法：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN)与深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)。 关键词：深度学习，卷积神经网络，深度信念网络 1前言 在计算机图像处理中，最困难但又最让人兴奋的任务就是让机器可以实现图像分类，从而通过图像识别物体的种类。 这项任务很难实现。在数据库中的图像总是在不同状态下记录的。这意味这光线与角度的多变性。 而可运用的计算能力的限制是一大障碍。我们不可能像让人类识别图像一样让机器识别图像。计算能力的限制导致可供训练与测试的数据有限，而模型的复杂程度也受到限制。 但是，目前这种情况得到极大的改善。综合多CPU/综合多GPU系统（multi-CPU/multi-GPU systems)使得运行高速神经网络成为现实，而费用也可以负担得起。人们对深度学习模型在图像识别与机器学习中的应用兴趣渐浓，而与之对抗的传统模型日渐式微。目前最具意义的研究方向就是运用深度学习模型，处理综合数据库中的图像识别问题。 本文主要关注深度神经网络（DNN）在图像识别在的作用。 深度神经系统主要有多层特征提取单元组成。低层特征提取单元提取了简单特征，之后依照该单元的规模进行学习，并按该单元的权重或参照物将特征反馈给高层特征提取单元。而高层特征提取单元可以提取更复杂的特征。 目前有一些实现深层学习网络的方法。深度信念网络（DBN）一个多层生成模型，而每一层都是一个统计编码器（statistical encoder)。这些统计编码器都是基于附属于它的更低层的结点（unit）。而这种训练主要关注训练数据中的最大化概率。 DBN在众多领域都有成功运用，如手写数据识别与人类手势识别。 另一个深度学习模型是卷积神经网络（CNN），与相似层次尺寸的标准化前向反馈网络不同，这个模型所需的连接与参照物比较少，使其训练也更简单。 层次深，规模大的DNN结构往往可以产生最好的结果。这意味这我们需要数量巨大的基础样本与种类丰富的训练样本，以确保面对状况多变的数据时，我们的训练数据仍代表性。 2 模型介绍 人类的视觉系统可以在多种情况下高效识别物体，而对计算机算法，这个任务并不简单。 深度神经网络便是模拟哺乳动物视觉网络。这已被验证为这项任务的最佳实现方案。目前,有人已运用这种模型，设计出识别准确性可能高于人类的机器图像识别系统。 2.1 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络系统（CNNs）是专注处理图案识别的多层网络系统。它是多层感知器（Multi-Layer Percentrons，MLPs）的变体，灵感来自于生物系统。 CNNs是分层型（hierarchical）神经网络。通过运用卷积计算（convolution）将集成层（pooling layers）交织起来，CNNs可以实现特征信息的自动提取，形成可完成最终分类的一系列全连接的网络层次。 卷积神经网络 结构：输入，卷积，深层取样（sub-sampling)/总集成与分类层（max-pooling and classification layers) 2.1.1 卷积层（Convolution layer） 卷积成通常可由特征图（feature map）的数目，核（kernel）的大小(sizes)，与先前层的联系来展现。 每一层都包含了相同维度的特征图M，如 ) , ( y x M M；这些特征图可以通过先前层的一系列卷积运算得到。而在这些运算中，它们之间有相互关
基于深度图像技术的手势识别方法
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9512160204.html, 基于深度图像技术的手势识别方法 作者：付学娜 来源：《电子技术与软件工程》2015年第04期 所谓手势是指人手或手臂同人手结合而产生的动作或姿势，作为人机交互的一项重要技术，手势识别通过在人手安置相关的硬件设备，并通过硬件设备中的计算模块对人手的位置和速度等信息进行获取，对于识别过程中的定位和跟踪均都具有良好的指导和保障作用。本文通过对手势识别系统与深度图像的成像原理进行阐述，进而结合手势区域分割的相关理论，对基于深度图像技术的手势识别方法展开了深入研究。 【关键词】深度图像技术手势识别圆形轨迹像素值变化点 随着科技的不断发展，基于视觉的手势识别已成为新一代人机交互中的核心技术。在借助相关图像信息的基础上，计算机可以对人手的各种姿态信息以及不同的手势信息尽心准确识别，有效提高了识别的速度与质量。本文以基于深度图像技术的手势识别作为研究对象，通过对手势识别系统及深度图像成像原理进行分析，从手势区域分割以及手势特征提取两方面出发，对深度图像技术下手势识别的方法做出了详细分析。 1 手势识别系统与深度图像成像原理 基于深度图像技术的手势识别系统主要包括了手势、深度图像、手势区域分割、手势特征提取以及手势识别和人机交互等，深度图像以非接触测量的方式对场景中的深度信息进行采集，而所采集的深度信息具有较强的稳定性和可靠性，即不受物体（人手）自身颜色、背景环境和纹理特征等因素的影响。本文以微软的Kinect作为图像采集和获取深度信息的工具，进而对手势识别展开分析。 基于Kinect下的深度图像技术下所采集的640×480深度图像信息的速度可达30f/s，且信息的分辨率维持在5mm左右，在应用方面具有较强的合理性。通过在相关场景采集的场景深度值进行转换，使其转移到灰度值空间，并使深度图像中所有的像素点灰度值大小与实际场景中不同的深度值相对应，进而显示成像。值得注意的是品拍摄区域与深度摄像头之间的距离与图像中的灰度值呈现出明显的负相关关系，即灰度值越大，距离越近。 2 基于深度图像技术的手势识别 2.1 手势区域分割 虽然具有相同深度的像素点，其在深度图像中所具有的灰度值也具有较高的一致性，但由于在每次对人手手势进行拍摄时，人手同深度摄像头间的距离存在差异。因此，无法利用单一的固定阈值对手势区域进行分割，故本文以灰度值直方图作为主要研究方法，进而确定出相关背景及手势区域分割的阈值。由于人手做出相关姿势的区域距离深度摄像头较近，且相对于整
基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践
语音搜索、图像识别等领域，涵盖几十项产品。今天，用户在百度平台上的几乎每个服务请求，都被深度学习系统所处理。 人工智能的特征之一是学习的能力，即系统的性能是否会随 着经验数据的积累而不断提升。所以，大数据时代的到来给人工智能的发展提供前所未有的机遇。在这个时代背景下，深度学习在包括图像识别等方面所取得的突破性进展并非偶然。 在百度的实践中，我们认识到深度学习主要在以下三个方面具有巨大优势： 1.从统计和计算的角度 看，深度学习特别适合处理大 数据。在很多问题上，深度学习 是目前我们能找到的最好方法。它集中体现了当前机器学习算法的三个大趋势：用较为复杂的模型降低模型偏差(model bias)，用大数据提升统计估计的准确度，用可扩展(scalable)的梯度下降 算法求解大规模优化问题。 2.深度学习不是一个黑箱 系统。它像概率模型一样，提供 一套丰富的、基于联接主义的建 模语言（建模框架）。利用这套语言系统，我们可以表达数据内在的丰富关系和结构，比如用卷积处理图像中的二维空间结构，用递归神经网络(Recurrent Neu-ral Network, RNN)处理自然语言等数据中的时序结构。 3.深度学习几乎是唯一的 端到端机器学习系统。它直接 作用于原始数据，自动逐层进行特征学习，整个过程直接优化某个目标函数。而传统机器学习往往被分解为几个不连贯的数据预处理步骤，比如人工抽取特征，这些步骤并非一致地优化某个整 体的目标函数。 让计算机识别和理解图像，是人工智能最重要的目标之一。尤其是在移动互联网时代，智能手机上的摄像头将人们日常看到 的世界捕捉下来，图像和视频数据暴增，造就了图像大数据时代。 概述：深度学习和图像识别 近年来在人工智能领域最受关注的，非深度学习莫属。自2006年吉奥夫雷·辛顿(Geoffery Hinton)等在《科学》(Science )杂 志发表那篇著名的论文[1]开始，深度学习的热潮从学术界席卷到了工业界。2012年6月，《纽约时报》披露“谷歌大脑(Google Brain)”项目，由著名的斯坦福大学机器学习教授吴恩达(Andrew Ng)和大规模计算机系统世界顶级专家杰夫·迪恩(Jeff Dean)共同主导，用1.6万个CPU 核的并行计算平台训练深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)的机器学习模型，在语音和图像识别等领域获得巨大成功。 国内方面，2013年1月，百度成立深度学习研究院，公司CEO 李彦宏担任院长。短短两年时间，深度学习技术被应用到百 度的凤巢广告系统、网页搜索、基于深度学习的图像识别进展：百度的若干实践 关键词：深度学习 图像分类 物体检测 都大龙 余轶南 罗 恒 等 百度公司
基于图像的绘制技术综述
基于图像的绘制技术综述 摘要： 基于图像的绘制技术（Image-based Rendering，IBR）近年来引起广泛的关注，目前的基于图像的绘制技术（IBR）可以根据他们依赖场景几何信息的程度分为三类：无几何信息的IBR 绘制、部分几何信息的IBR 绘制和全部几何信息的IBR 绘制。通过对三类技术特征及其数学描述的讨论，从中得出结论：在IBR 技术中图像和几何信息的双重应用表明IBR 和传统的基于三维几何的图形学可以统一成一个有机整体。 1 引言 由于基于图像的绘制技术（Image-Based Rendering）在从电影特效（The"Matrix"）到大场景虚拟漫游、远程现实等方面的广泛应用，其发展非常迅速，相继出现了一系列高效的技术方法。和传统的基于模型的绘制相比，基于图像的绘制有如下的优点：图形绘制独立于场景复杂性，仅与所要生成画面的分辨率有关；预先存储的图像(或环境映照) 既可以是计算机合成的，也可以是实际拍摄的画面，两者也可以混合使用；算法对计算资源的要求不高，可以在普通工作站和个人计算机上实现复杂场景的实时显示。 本文把IBR 技术分成无几何信息的绘制、基于部分几何信息的绘制和基于完全几何信息的绘制三类[1]。由于各种绘制技术和方法是相互关联的统一体，而不是完全彼此脱离的，所以分类界限并不是十分的严格，如图1 示。从近几年研究的侧重点和成果显示来看，目前越来越多的研究集中于图像和几何信息之间相结合的方法，这样能使绘制效果更加完美逼真。 2 无几何信息的IBR 绘制 无几何信息的IBR 绘制方法都是基于全光函数及其变形的。早期的全光函数(PlenOptic Function)是由Adelson 和Bergen 命名的，简单的讲它描述了构成场景的所有可能的环境映照（Environment map）。若记录光线的照相机的位置为(Vx,Vy,Vz)，光线的方向为(θ,Ф)，光波波长为λ，光强随时间t 变化，则全光函数可以表示为： P7=P(Vx,Vy,Vz,θ,Ф,λ,t) 在上式中，场景内的所有光线构成了一个全光函数。基于此，IBR 技术可以归结为以离散的样本图。 像重构连续的全光函数的过程，即采样、重建和重采样过程。表1 给出了在各种对视域假定和限制情况下7D 的全光函数被简化为从6D 到2D的各种形式，以及一些文中提到的有代表性表示方法。 2.1 全光模型（PlenOptic Modeling） McMillian 和Bishop 在文献[7]中对全光函数做了简化，假设场景的光波不变，且场景不随时间发生变化，则可以忽略场景的波长λ和时间参数t，全光函数从而简化为5 维函数，即： P5=P(Vx,Vy,Vz,θ,Ф) 这是一个柱面全景图的集合，这种表示在所有五维上都存在大量的冗余，而且方法中没有解决立体对应的问题。有关5D 全光函数其他的应用实例可见文献[2]
图像深度与颜色类型
图像深度与颜色类型 2011-09-07 17:06:44| 分类：图像处理| 标签：|举报|字号大中小订阅四．图像深度与颜色类型< XMLNAMESPACE PREFIX ="O" /> 图像深度是指位图中记录每个像素点所占的位数，它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或者灰度图像中的最大灰度等级数。图像的颜色需用三维空间来表示，如RGB颜色空间，而颜色的空间表示法又不是惟一的，所以每个像素点的图像深度的分配还与图像所用的颜色空间有关。以最常用的RGB颜色空间为例，图像深度与颜色的映射关系主要有真彩色、伪彩色和直接色。 （一）真彩色（true-color）：真彩色是指图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的颜色称为真彩色。例如图像深度为24，用R：G：B＝8：8：8来表示颜色，则R、G、B各用8位来表示各自基色分量的强度，每个基色分量的强度等级为28＝256种。图像可容纳224＝16M 种颜色。这样得到的颜色可以反映原图的真实颜色，故称真彩色。 （二）伪彩色（pseudo-color）：伪彩色图像的每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为颜色查找表（CLUT，Color Look-Up Table）中某一项的入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值。这种用查找映射的方法产生的颜色称为伪彩色。用这种方式产生的颜色本身是真的，不过它不一定反映原图的颜色。在VGA显示系统中，调色板就相当于颜色查找表。从16色标准VGA调色板的定义可以看出这种伪彩色的工作方式（表06-03-2）。调色板的代码对应RGB颜色的入口地址，颜色即调色板中RGB混合后对应的颜色。 表06-03-216色标准VGA调色板
现代机器学习基于深度学习的图像特征提取
现代机器学习理论大作业（基于深度学习的图像特征提取）
基于深度学习的图像特征提取 摘要：大数据时代的来临，为深度学习理论的发展创造了良好的条件。本文介 绍了深度学习的发展背景，主要讨论了深度学习中的自编码的方法，对自编码方法实现仿真应用，期望在以后能应用到SAR图像上进行自动特征提取，最后阐 述该理论的目前遇到的困难。 关键词：深度学习autoencoder convolution pooling 一引言 机器学习是人工智能的一个分支，而在很多时候，几乎成为人工智能的代名词。简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律， 从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。从1980年代末期以来，机器学习的发展大致经历了两次浪潮：浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）。 第一次浪潮：浅层学习 1980年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation 算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机 器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现，利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律，从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统，在很多方面显示出优越性。这个时候的人工神经网络，虽然也被称作多层感知机（Multi-layer Perceptron），但实际上是一种只含有一层隐层节点的浅层模型。 90年代，各种各样的浅层机器学习模型相继被提出，比如支撑向量机（SVM，Support Vector Machines）、Boosting、最大熵方法（例如LR，Logistic Regression）等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有隐层节点（如LR）。这些模型在无论是理论分析还是应用都获得了巨大的 成功。相比较之下，由于理论分析的难度，加上训练方法需要很多经验和技巧， 所以这个时期浅层人工神经网络反而相对较为沉寂。 2000年以来互联网的高速发展，对大数据的智能化分析和预测提出了巨大需求，浅层学习模型在互联网应用上获得了巨大成功。最成功的应用包括搜索广告
第8章基于图像的绘制
第8章基于图像的绘制 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 秦学英 2004年9月
概述 基于图像的绘制，其优势在于计算的绘制量是与像素成正比，而不是与几何模型的顶点数相关。这样，对复杂场景会很有效 8.1 绘制谱 8.2 算法综述 8.3 布告板技术 8.4 透镜眩光和敷霜效果 8.5 粒子系统 8.6 深度精灵 8.7 层次图像缓存 8.8 全屏布告板技术 8.9 天空体 8.10 固定视点效果 8.11 图像处理 8.12 体绘制技术
绘制谱Rendering Spetrum Survey of IBR: 沈向洋 实时绘制的一个重要原则是，尽量多的预计算。比如辐射度。基于物体表示来说，基于图像的绘制，其基本思想是用图像来代替几帧画面中的物体
8.2 算法综述 精灵(Sprite) ：是一个带有透明度的、可在屏幕上任意移动的图像 精灵的连续画面生成的动画 精灵也可用于不同方式生成的billboard 甚至传统的二维应用也开始用三维的精灵于固定视域的游戏
图中，景物的深度排序在一个相当长的时间段中是保持的，因此，赋予每个子图以顺序，由后向前画，便可节省资源。即画家算法。 但是当视点改动或景物移动后，原来的长方形可能映射到一个四边形上，其变形可能越来越严重。这样就要求重新生成图像Sprite。何时映射合重新生成图像是IBR最困难的方面之一。另外，镜面高光和阴影增加了难度。 Talisman architexture [46,752] Sprite Layer
这些层组成的场景，由于texture mapping的便利性，映射和再生成这些层相对来说比绘制这些物体要简单得多。每个层可以独立地管理。具体讨论见[485] 穿插图像需要特别处理[724] 单纯的图像层(image layer)绘制依赖于快速、高画质图像映射、过滤以及合成 其实，IBR也可以与基于多边形绘制相结合 Quick Time VR Lumigraph/Light field rendering[282,490] SkyBoxing: 6个面的全景视图
基于深度学习的图像深度估计及其应用研究
基于深度学习的图像深度估计及其应用研究场景深度估计是计算机视觉领域的一项重要课题。利用图像的深度信息,可以重构场景的三维结构信息,对机器人自主导航、物体识别与抓取等任务具有重要意义。 传统的视觉深度估计方法多利用场景的多视信息,通过三角几何对应关系从二维图像中恢复场景深度,计算量大且复杂。近年,随着深度学习的发展,利用卷积神经网络重构场景深度成为研究者关注的热点方向。 卷积神经网络可以利用图像数据及其配套的基准深度数据预先训练学习,在测试阶段可以实现端到端的全分辨率图像深度估计。该方法不仅速度快,实现简单,而且可实现场景的尺度恢复,有益于机器人的空间任务执行。 在此背景下,本文在深入研究近年基于卷积神经网络的深度估计方法基础上,提出创新性的端到端深度学习网络,实验证明所提方法可进一步提升算法性能。本文首先提出了一种端到端的学习方案,用于从稀疏深度图和RGB图像中预测尺度化的稠密深度图。 该方案中,首先利用稀疏采样生成稀疏深度图,然后将彩色图像和稀疏深度图作为网络输入,输出全分辨率深度图像。在训练过程中,稀疏深度图作为深度估计网络的监督信号来恢复场景的真实尺度。 为了更精确的估计场景深度,本文引入“correlation”层,人工模拟标准匹配过程来融合稀疏深度信息和彩色图像信息,即使用颜色信息来帮助提高基于稀疏深度图的预测精度。最后,利用精细化模块以全分辨率输出场景深度图像。 在NYU-Depth-V2和KITTI数据集上的实验结果表明,与前沿算法相比,该模型能够以全分辨率恢复尺度化的场景深度,具有更优的性能。本文提出了并行构
建的深度估计网络和相机位姿估计网络。 相机位姿估计网络以单目视频序列为输入,输出六自由度的相机相对位姿。深度估计网络以单目目标视图为输入,生成稠密的场景深度。 最后基于相机模型,生成合成视图,并把它作为监督信号联合训练两个并行的估计网络。与此同时,稀疏采样生成的稀疏深度图作为深度估计网络的另一个监督信号,帮助恢复其全局尺度。 深度估计网络获得的尺度信息又通过合成视图与目标视图的光度误差耦合传递给位姿估计网络。在测试阶段,深度估计器和位姿估计器可以分别独立的使用。 在KITTI数据集上对本文算法进行了实验评估,所提算法在多个指标上优于前沿算法。
数字图像处理 简答题
1. 图像处理的主要方法分几大类? 答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域 法）。 空域法：直接对获取的数字图像进行处理。 频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行 处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果 2. 图像处理的主要内容是什么? 答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析 处理。图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。图像增强：对图像的某 些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。图像复原：去除图像中的噪声 干扰和模糊，恢复图像的客观面目。图像编码：在满足一定的图形质量要求下对 图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。图像分析：对图像中感兴趣的目标进 行检测和测量，从而获得所需的客观信息。图像识别：找到图像的特征，以便进 一步处理。图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释， 从而指导和规划行为。 3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。 答：灰度:使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示 图像.像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量 和谱分量两种)。通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取 离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素 图像分辨率：指对 原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。 单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度 图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确 定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜 色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度 或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深 度。图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。） 图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的 乘积。 4. 什么是采样与量化？ 答：扫描：按照一定的先后顺序对图像进行遍历的过程。采样：将空间上连续的 图像变成离散点的操作。采样过程即可看作将图像平面划分成网格的过程。量化： 将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。灰度级：一幅图像中不同灰度值的个 数。一般取0~255，即256个灰度级 5.说明图像函数 的各个参数的具体含义。 答：其中，x 、y 、z 是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是像素点的强度。它 表示活动的、彩色的、三维的视频图像。对于静止图像，则与时间t 无关；对于 单色图像，则波长λ为常数；对于平面图像，则与坐标z 无关。 6、请解释马赫带效应，马赫带效应和同时对比度反映了什么共同的问题? 答：马赫带效应：基于视觉系统有趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值的 现象。同时对比度现象：此现象表明人眼对某个区域感觉到的亮度不仅仅依赖它 的强度，而与环境亮度有关 共同点： 它们都反映了人类视觉感知的主观亮度并不是物体表面照度的简单函 数。 ) ,,,,(t z y x f I λ=
基于图像的图形绘制技术
基于图像的图形绘制技术 浙江大学CAD & CG国家重点实验室鲍虎军彭群生目前,实时图形绘制算法主要采用实时消隐技术、场景简化技术和基于图像的图形绘制(Image-Based Rendering,IBR)技术。本文主要介绍IBR技术及其最新发展。 一、IBR技术的特点 传统图形绘制技术均是面向景物几何而设计的,因而绘制过程涉及到复杂的建模、消隐和光亮度计算。尽管通过可见性预计算技术及场景几何简化技术可大大减少需处理景物的面片数目,但对高度复杂的场景,现有的计算机硬件仍无法实时绘制简化后的场景几何。因而我们面临的一个重要问题是如何在具有普通计算能力的计算机上实现真实感图形的实时绘制。IBR技术就是为实现这一目标而设计的一种全新的图形绘制方式。该技术基于一些预先生成的图像(或环境映照)来生成不同视点的场景画面,与传统绘制技术相比,它有着鲜明的特点: *图形绘制独立于场景复杂性,仅与所要生成画面的分辨率有关。 *预先存储的图像(或环境映照)既可以是计算机合成的,亦可以是实际拍摄的画面,而且两者可以混合使用。 *该绘制技术对计算资源的要求不高,因而可以在普通工作站和个人计算机上实现复杂场景的实时显示。每一帧场景画面都只描述了一给定视点沿一特定视线方向观察场景的结果,为摆脱单帧画面视域的局限性,我们可在一给定视点处拍摄或计算得到其沿所有方向的图像,并将它们拼接成一张全景图像。为使用户能在场景中漫游,我们需要建立场景在不同位置处的全景图。IBR技术是新兴的研究领域,它将改变人们对计算机图形学的传统认识。 二、IBR技术的现状及发展 IBR的最初发展可追溯到图形学中广为应用的纹理映射技术。传统的几何造型技术只能表示景物的宏观形状,无法有效地描述景物表面的微观细节,而恰恰是这些微观因素极大地影响着景物的视觉效果。根据光照明理论,景物表面的微观属性最终反映在景物表面各点处的双向反射率上。传统真实感图形绘制技术利用纹理图像来描述景物表面各点处的反射属性,从而模拟了景物表面的丰富的纹理细节。 环境映照技术继承了上述思想,它采用纹理图像来表示景物表面的镜面反射和规则透射效果。在早期的应用中,环境映照以景物中心为固定视点,观察整个场景,并将周围场景的图像记录在以该点为中心的环境映照球面或立方体表面上。因此,环境映照实际上以全景图像的方式提供了其中心视点处的场景描述。80年代初,这一技术在飞行模拟器的设计中得到了成功的应用,后来被广泛应用于游戏设计中。 但单一环境映照无法完全描述一个场景。一个自然的选择是在一些路径上选取一些采样点作为视点,预先生成存储该点处的全景图像。在漫游时,沿给定路径前进,并根据采样点处的全景图像生成画面。Miller等用此技术建立了一个具有多条固定路径的虚拟博物馆漫游系统。Apple公司的Quick Time VR系统摆脱了固定漫游路线的约束,用户可在环境中随意漫游。该系统的优点是能在中低档硬件平台上实现复杂场景的漫游,缺点是前后帧画面间有时会出现不连续现象,因而产生跳跃感。随着商用系统的推出,IBR技术的研究进入了一个高潮,在短短的几年间,涌现出了一大批高效的算法。 1. 图像投影变形技术 如前所述,纹理映射技术其实是一种典型的IBR技术,该技术以纹理图像作为输入,将它
数字图像处理1-关于灰度,比特深度,彩色图像等名词的理解
灰度图像 灰度图像是区别于普通rgb编码图像的一种特别的图像编码。它将一张黑白照片的每个像素设置了256个灰度档，每个像素根据自身反应的图像上点的明亮程度来展示对应的灰度。同时使用rgb的编码一样可以得到黑白照片，但是二者各有优缺点。灰度图像的黑白照片，由于每个像素只需要8bit的存储量，占用空间更小。而rgb模式下的黑白照片虽说占用了3倍的空间，相对应的阴影细节却能更好的体现出来。 比特深度 比特深度也就是通常买显示器会说到的“色域”。8bit的深度就是说一个像素点对应的颜色，其rgb值中的每一个都分为256档。当然除了8bit还有11bit，16bit之类的更宽的色域，相对应的图片的颜色会更丰富，更有层次感。 图像分辨率 图像分辨率是一个用来描述图像质量，图像清晰程度的一个量。其基本概念是指每一平方英寸中有多少个像素点，单位就是人们经常提到的dpi。而整个图像的像素个数就是由图像本身的宽、高以及图像分辨率来共同确定的。 图像直方图 图像直方图是对图像曝光程度以及颜色的一种特别的表现方式。在灰度图像中，其横坐标就是256个灰度档，而其纵坐标就是整个图像中某一灰度档对应的相对像素数量。在rgb图像中也同理，只不过每个单独的原色会有其单独的直方图。如果图像直方图中某一位置出现峰值，就说明这个强度的像素点最多。如果在横轴最左端或最右端出现峰值，则说明画面过曝或过暗，损坏无法修复。 Bayer Filter的工作原理 Bayer Filter通常翻译为拜耳过滤器或拜耳滤色器，现在的数字图像采集设备基本上都是用的这种原理。由于要同时采集rgb信息，平面上均匀分布着3种采集单元，分别对应着rgb三原色。每个单元由一片或红或绿或蓝的玻璃和可以感受光强的传感器构成，光线通过彩色玻璃，对应颜色的光线就会照射到传感器上，待曝光结束后，对传感器的读数进行计算，就可以还原某一像素上对应的rgb值构成其采集到的颜色，所有单元同理。此外，由于两个单元之间有微小的缝隙，会有部分光无法直接被传感器利用。于是在缝隙间会有微透镜将这部分光折射到附近的单元中，保证尽可能高效准确的完成采集。
现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取
现代机器学习基于深度学习的图像 特征提取 现代机器学习理论大作业基于深度学习的图像特征提取摘要：大数据时代的来临，为深度学习理论的发展创造了良好的条件。介绍了深度学习的发展背景，主要讨论了深度学习中的自编码的方法，对自编码方法实现仿真应用，期望在以后能应用到SAR图像上进行自动特征提取，最后阐述该理论的目前遇到的困难。关键词：深度学习autoencoder convolution pooling 一引言机器学习是人工智能的一个分支，而在很多时候，几乎成为人工智能的代名词。简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。从1980年代末期以来，机器学习的发展大致经历了两次浪潮：
浅层学习和深度学习。第一次浪潮：浅层学习1980年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现，利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律，从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统，在很多方面显示出优越性。这个时候的人工神经网络，虽然也被称作多层感知机，但实际上是一种只含有一层隐层节点的浅层模型。90年代，各种各样的浅层机器学习模型相继被提出，比如支撑向量机、Boosting、最大熵方法等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点，或没有隐层节点。这些模型在无论是理论分析还是应用都获得了巨大的成功。相比较之下，于理论分析的难度，加上训练方法需要很多经验和技巧，所以这个时期浅层人工神经网络反而相