目标分割和分类研究
医学图像分割的意义、概念、分类和研究现状
第1章绪论1.1 引言当今社会，是知识经济的社会，高新科技飞速发展。
入们在迅速发展新科技的同时，也越来越关注自身的生活环境与医疗条件。
健康，越来越成为每一个入倾心关注和孜孜追求的意境。
然焉，群学技术是一把双刃剑，它带给人们得到的同时也在破坏着我们赖以生存的环境，从而严重威害人类的健康。
堪愧的环境，沉重的压力以及激烈的竞争，都侵入们的健康走入低餐，从而健康成为全人类共同关注的目标。
因此医学的发展面临严重的挑战，作为医生诊断和治疗重要手段的医学影像学也得到了相应的发展。
现今，医学图像在医疗诊断中起着不可低估的重要作用。
计算机断层扫描、核磁共振(Magnetic Resonance，MR)、超声(Ultras叫nd)以及其它成像技术等，都是无侵害性的器宫体外成像的有力手段。
但是，医学图像还有一个显著的特点，由于受成像设备的影响、局部体效应(同一个体素中包含多种组织)、患者的体位运动和检查床的匀速直线运动，使得医学图像不可避免地盘现噪声和伪影，边缘模糊和信号强度不均匀现缓，例如信号强度在同一种组织中会出现大幅度的变化或在同一个物体中也不均匀。
此外，在图像形成和传输的过程中，图像的像质也会受到一定的影响，这些都给医生下达准确的诊断造成了一定的障碍。
为了提高医学图像的可读性，使得医生可以对人体的解割结构以及病变部位进行更有效的观察和诊断，提离诊断的准确率，医学图像处理从而成为了一门应用性很强的学科而且得到了长足的发展。
1.2 医学图像分割的意义、分类及其研究现状1.2.1 医学图像分割的意义医学图像分割在医学研究、临床诊断、病理分析、手术计划、影像信息处理、计算机辅助手术等医学研究与实践领域中有着广泛的应用和研究价值，具体表现为以下几个方面：(1) 用于感兴趣区域提取，便于医学图像的分析和识别。
如不同形式或来源的医学图像配准与融合，解剖结构的定量度量、细胞的识别与计数、器官的运动跟踪及同步等；(2)用于人体器官、组织或病灶的尺寸、体积或容积的测量。
医学图像处理中的分割与分类算法研究
医学图像处理中的分割与分类算法研究随着医学成像技术的不断发展，医学图像处理在临床诊断中发挥越来越重要的作用。
而在医学图像处理中，分割和分类算法是非常重要的一部分。
分割算法可以帮助医生将图像中的不同组织和结构分开，从而更容易进行诊断。
而分类算法可以将不同的病例或者不同的病变分开，从而更容易进行病例分析和治疗方案的制定。
本文将重点讨论医学图像处理中的分割和分类算法。
一、分割算法医学图像中常见的分割算法包括阈值分割、区域生长分割、边缘检测分割、水平线分割、聚类分割、基于形状的分割等。
其中，阈值分割是最简单的一种分割方法，通过设置一个像素灰度值阈值，将像素点按照其灰度级别分为两部分，从而进行分割。
阈值分割方法的优点是比较快速和简单，常用于二值化的分割，如将背景分割出来等。
然而，阈值分割的缺点是，对于灰度级别变化比较复杂和不均匀的图像来说，效果并不理想。
区域生长分割是一种将像素点按照它们在图像中的相似度分为不同区域的分割方法。
该方法需要用户先选定一个种子像素，然后将相邻像素按照一定的相似度和位置分为同一区域内的像素。
区域生长分割算法优点是可以自动识别和合并不同的区域，并且有较高的准确性。
缺点是对于一些比较复杂的图像，需要大量的操作和调整才能获得最佳分割效果。
边缘检测分割通过检测图像中的边缘和轮廓，将图像分割成自然对象。
该方法通过检测灰度值变化的区域来找到边缘，然后对边缘进行滤波，从而进行分割。
边缘检测分割算法优点是可以比较准确地找到不同组织和结构之间的边界。
缺点是对于一些边界模糊或者变化较大的图像，效果不够理想。
水平线分割是一种将每一像素点到图像下沿的欧几里得距离近似使用边界值作为整幅图像分割的方法。
该方法适用于裸眼检查，如眼底拍照等。
水平线分割算法优点是速度快，因为对于每个像素点而言，距离计算只需要在横边对应的垂直线段判断即可获得距离，从而降低了计算的耗时。
缺点是不适用于所有的医学图像，如CT图像等。
聚类分割是一种通过计算像素点之间的相似度进行分割的方法。
3D点云点云分割、目标检测、分类
3D点云点云分割、⽬标检测、分类3D点云点云分割、⽬标检测、分类原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun导读3D点云学习（ Point Clouds）作为近年来的研究热点之⼀，受到了⼴泛关注，每年在各⼤会议上都有⼤量的相关⽂章发表。
当前，点云上的深度学习变得越来越流⾏，⼈们提出了许多⽅法来解决这⼀领域的不同问题。
国防科技⼤学郭裕兰⽼师课题组新出的这篇论⽂对近⼏年点云深度学习⽅法进⾏了全⾯综述，是第⼀篇全⾯涵盖多个重要点云相关任务的深度学习⽅法的综述论⽂，包括三维形状分类、三维⽬标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进⾏全⾯的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。
也提供了现有⽅法在⼏个可公开获得的数据集上的全⾯⽐较，最后也介绍了未来的研究⽅向。
对于3D点云，数据正在迅速增长。
⼤有从2D向3D发展的趋势，⽐如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据⽅⾯点云的获取也是有多种渠道，⽆论是源于CAD模型还是来⾃LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云，⽆处不在。
另外，⼤多数系统直接获取3D点云⽽不是拍摄图像并进⾏处理。
因此，在深度学习⼤⽕的年代，应该如何应⽤这些令⼈惊叹的深度学习⼯具，在3D点云上的处理上达到对⼆维图像那样起到很好的作⽤呢？3D点云应⽤深度学习⾯临的挑战。
⾸先在神经⽹络上⾯临的挑战：（1）⾮结构化数据（⽆⽹格）：点云是分布在空间中的XYZ点。
没有结构化的⽹格来帮助CNN滤波器。
（2）不变性排列：点云本质上是⼀长串点（nx3矩阵，其中n是点数）。
在⼏何上，点的顺序不影响它在底层矩阵结构中的表⽰⽅式，例如，相同的点云可以由两个完全不同的矩阵表⽰。
细胞病理图像的分割及分类识别方法研究
细胞病理图像的分割及分类识别方法研究细胞病理图像的分割及分类识别方法研究摘要：癌症是当今社会健康领域的重点和热点。
通过对细胞病理学图像的特征分析和分类识别，可以为癌症的早期诊断和治疗提供重要依据。
本文旨在研究细胞病理图像的分割及分类识别方法，包括预处理、分割、特征提取和分类识别。
在预处理方面，通过调整图像的亮度、对比度等参数，提高图像质量。
在分割方面，采用改进的分割算法，对细胞图像进行分割，提取有用信息。
在特征提取方面，采用形态学、颜色、纹理等多种方法，提取出不同的特征向量。
最后，采用多分类方法，对细胞图像进行分类识别，取得较好的分类效果。
本文的研究为癌症的早期诊断和治疗提供了一定的理论基础和技术支持。
关键词：细胞病理图像；分割；特征提取；分类识别；癌症一、绪论癌症是一种由于遗传、环境等多种原因引起的疾病。
癌症发病率不断上升，严重威胁人类生命健康。
早期诊断和治疗是预防癌症的关键。
细胞病理学图像是癌症诊断中的重要手段，对其进行分割和分类识别，有助于提高癌症诊断的准确性和效率。
二、预处理预处理是对图像进行去噪和增强的过程。
其中，对比度和亮度的调整可以提高图像的质量。
另外，采用局部直方图均衡化算法，可以增强图像的细节信息。
三、分割分割是将图像中不同的物体分别提取出来的过程。
本文采用改进的分水岭分割算法，可以更准确地分割出图像中的细胞，提取有用信息。
此外，为了消除分割结果中的噪声，还采用了形态学滤波算法。
四、特征提取特征提取是将图像中的特征转化为数学向量的过程。
本文采用颜色、形态学和纹理等多种方法，提取不同的特征向量。
其中，颜色特征是根据像素的颜色值提取出的，形态学和纹理特征是根据图像边缘和纹理等特征提取而来的。
五、分类识别分类识别是将不同的特征向量进行分类的过程。
本文采用多分类方法，将不同的特征向量分别归为不同的类别。
其中，最常用的分类算法包括支持向量机、随机森林等。
六、实验结果本文采用了CAMELYON16数据集进行实验，取得了较好的分类效果。
MOORS研究报告
MOORS研究报告
根据我的了解，MOORS研究报告是指针对MOORS
（Multiple Object Recognition and Segmentation）技术的研究报告。
MOORS是一种用于多目标识别和分割的计算机视觉技术，旨在实现对图像或视频中多个物体的自动识别和分割。
MOORS研究报告可能会包括以下内容：
1. 研究背景和动机：介绍多目标识别和分割的重要性和应用领域，以及已有研究的不足之处。
2. 相关工作：综述现有的多目标识别和分割方法，包括传统的基于特征提取和分类器的方法以及近期的基于深度学习的方法。
3. MOORS方法的原理和框架：详细介绍MOORS技术的基本
原理和整体框架，包括输入图像的预处理、特征提取、目标识别和分割等步骤。
4. 实验设计和结果分析：描述使用的数据集、评价指标和实验设置，并展示实验结果及其分析。
可能包括与其他方法的对比、不同参数设置的影响等内容。
5. 讨论和展望：对实验结果进行讨论和分析，总结MOORS
技术的优势和不足，并提出进一步研究的方向和改进的可能性。
总之，MOORS研究报告是关于多目标识别和分割技术的详细
研究和分析报告，其中包括对MOORS方法的原理、实验结
果和展望等内容。
这样的报告旨在促进相关研究领域的进展和应用。
深度学习常见任务的一些评价指标总结(如图像分类,目标检测,图像分割等)
深度学习常见任务的一些评价指标总结（如图像分类，目标检测，图像分割等）下面是按照四个部分进行总结，大纲如下。
1.分类、目标检测、语义分割、实例分割的指标评估方法有哪些？2.同一深度学习任务中选择不同评价指标的策略或原因是什么？3.在不同的图像任务中使用相同的指标评价方法有什么区别？4.对单标签及多标签输出指标评估方法有什么不同（可以理解为简单任务vs复杂任务）？1.分类、目标检测、语义分割、案例分割的指标评价方法有哪些？1.1. 分类的指标评估方法图像分类是指将图像中的物体归入某一类别。
分类任务常用的评价指标如下。
•精度 Accuracy•混淆矩阵•查准率（准确率）•查全率（召回率）•PR曲线与AP、mAP•F值•ROC曲线与AUC值（1）精度 Accuracy错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。
错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。
精度含义：被正确分类的样本占总样本的比。
公式：优点：简单缺点：精度只是简单地计算出比例，但是没有对不同类别进行区分，因而无法得知具体类别下的错误率和精度。
（2）混淆矩阵（confusion matrix）混淆矩阵也叫错误矩阵（error matrix），混淆矩阵是以模型预测的类别数量统计信息为横轴，真实标签的数量统计信息为纵轴画出的矩阵，如下图所示。
对角线代表了模型预测和数据标签一致的数目，所以准确率也可以用混淆矩阵对角线之和除以测试集图片数量来计算。
对角线上的数字越大越好，代表模型在该类的预测结果更好。
其他地方自然是预测错误的地方，值越小说明模型预测的越好。
分类结果的混淆矩阵由混淆矩阵可以衍生出其它的一些评价指标，如查准率（又称准确率，precision），查全率（又称召回率，recall），True Postitve Rate(真正率)，False Positive Rate(假正率)，True Negative Rate(真负率)，False NegativeRate(假负率)。
高光谱图像地物分类和分割方法研究的开题报告
高光谱图像地物分类和分割方法研究的开题报告一、研究背景高光谱遥感技术是遥感技术中的一种新型技术，它可以对地表的物质成分进行精细化的探测。
高光谱图像具有较高的光谱分辨率，能够获取到地物的大量光谱信息。
因此，高光谱图像在地物分类和分割领域有着广泛的应用，例如：城市规划、土地利用、农业生产等。
高光谱遥感图像的分类和分割是高光谱图像处理的重要研究领域，可以通过对图像进行预处理、特征提取和分类方法等方面的优化，提高高光谱图像分类和分割的精度和效率，在实际应用中起到重要的作用。
二、研究内容1. 高光谱图像的预处理对高光谱图像进行预处理，包括了噪声去除、波段选择、数据降维等一系列工作。
其中，波段选择是预处理中的一个重要步骤，可以针对不同的分类和分割对象，选择合适的波段进行分类和分割。
2. 高光谱图像的特征提取特征提取是高光谱图像分类和分割的关键步骤，通常包括了光谱特征和空间特征两个方面。
光谱特征是指通过对不同波段的光谱响应值进行分析和提取，得到具有代表性的特征向量。
空间特征是指通过对图像进行空间分析和处理，提取出与地物分布、形状等相关的特征。
3. 高光谱图像的分类方法分类方法是高光谱图像分类和分割中的核心步骤，通常包括了基于像素的方法、基于目标的方法以及基于深度学习的方法。
目前，基于深度学习的方法在高光谱图像分类和分割领域表现出了较好的效果，成为研究热点之一。
4. 高光谱图像的分割方法高光谱图像分割是指将图像中的像素分成不同的地物分类，通常包括了基于区域的方法、基于像素的方法以及基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法表现出了较好的效果，成为研究热点之一。
三、研究意义高光谱图像分类和分割是遥感图像领域的重要研究方向，对于研究地表的物质成分、精准农业、城市规划等领域具有重要的应用价值。
本研究旨在探究高光谱图像分类和分割的关键技术，为高光谱图像的精准应用提供技术支持和理论指导。
四、研究方法本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方式，通过对高光谱图像分类和分割方法的分析、实验验证，提出新的高光谱图像分类和分割方法，提高高光谱图像分类和分割的精度和效率。
基于机载激光雷达点云的目标提取与分类算法研究
基于机载激光雷达点云的目标提取与分类算法研究摘要：目标分类是机载激光雷达数据处理中的重要环节，它通过对点云数据中的目标进行分类归类，实现目标的识别和分析。
本文介绍了几种常用的目标分类算法，不同的算法可以根据具体需求选择和综合应用，提高目标分类的准确性和鲁棒性。
关键词：机载激光雷达点云；目标提取；分类算法引言随着激光雷达技术的发展和应用的推广，机载激光雷达数据处理在地理测绘、遥感、智能交通等领域具有广阔的应用前景。
而目标分类作为机载激光雷达数据处理中的关键步骤，对于进一步分析和利用点云数据起着重要作用。
因此，研究和开发高效准确的目标分类算法具有重要的理论意义和实际价值。
1机载激光雷达系统概述1.1概念机载激光雷达系统（ALS）是一种将激光雷达设备安装在航空器上，通过发射激光脉冲并测量其返回时间来获取地面的三维点云数据的技术。
机载激光雷达系统通常包括激光发射器、接收器、GPS/INS系统等组成部分。
1.2原理机载激光雷达系统的工作原理基于激光束在发射后经过一定时间再被接收到的原理。
系统激光器发射一束脉冲激光，激光束照射在地面或目标上，并被目标反射回来。
接收器接收到反射激光信号，并记录其返回的时间。
通过测量激光脉冲的发射和返回时间，可以计算目标与激光雷达之间的距离。
1.3组成（1）激光发射器：负责产生激光脉冲并控制其发射频率和功率。
（2）接收器：负责接收被目标反射的激光信号。
（3）接收通道：用于对接收到的激光信号进行放大、滤波和数字化转换。
（4）定位系统：通常使用全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）来确定激光雷达的位置和姿态。
（5）数据存储装置：用于存储采集到的原始激光点云数据。
（6）控制和处理单元：负责控制整个系统的运行，并对原始数据进行预处理和处理。
2目标提取算法研究2.1基于形状特征的目标提取算法这类算法利用目标物体的形状特征来进行目标提取。
常见的方法包括计算点云中的曲率、法线等特征，并通过阈值或其他形状判别标准来判断是否为目标。
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数字图像处理作业题目：目标分割和分类研究学号：73姓名：林佰柱导师：陈邦兴学院：电子与信息工程学院专业：通信与信息系统联系方式：摘要随着现代交通迅猛发展和人民的生活水平提高，在地铁等复杂场景的客流安全成为日益重要的问题。
目前，国内人群密集区域密集程度获取和人员安全等都是通过工作人员监控摄像机或者实地监控实现的。
长时间的监控，容易导致工作人员身心疲惫，并严重浪费人力和物力等。
本文对地铁等密集场所信息提取具有实际应用意义。
得益于现代计算机技术的飞速发展，通过计算机技术来解决此问题已成为一种可能。
在复杂场景下通过计算机和视频处理技术，可以获得场景中人群的密度、流量和速度等信息。
该方法只需摄像头、板卡和计算机等硬件设备，维护升级方便。
本文对图像密度等级分类、人脸检测和人脸跟踪技术展开深入研究，分析比较了各种算法的优缺点，并提出了多种改进算法。
本文主要分为三个模块，图像密度等级分类、人脸检测和人脸跟踪。
对于图像密度等级分类模块，根据单位空间人群数量，将图像分为低密度、中低密度、中等密度、中高密度和高密度五个等级。
目前常采用的算法为首先对图像进行特征提取，然后神经网络对特征提取的结果进行分类。
本文主要依据灰度共生矩阵(Grey Level Dependency Matrix, GLDM)来对图像进行特征提取，针对此特征提取算法不足之处，本文提出了特征提取的改进方法，并采用独立成分分析(Independence Component Analysis, ICA)聚类算法对特征结果进行聚类，再应用神经网络对聚类结果进行分类。
对于人脸检测模块，主要应用AdaBoost算法对人脸进行检测，以此来达到计算流量的目的。
在人脸跟踪模块，对人脸平面进行标定，并针对人脸平面标定点较少等难点，本文提出了一种对标定点要求少、简单但是准确性高的标定算法。
根据人脸检测模块得到的结果，使用改进的匹配算法对人脸进行跟踪。
本文主要针对地铁等复杂场景，对图像密度等级分类；通过人脸检测达到计算流量的目的；并对图像进行标定和对人脸进行跟踪来计算人群速度。
大量的现场数据实验结果表明，本文所采用的算法的密度等级分类、流量统计和速度计算的准确率均达到93%以上，具有一定的实用价值。
关键词：复杂场景，密度等级分类，特征提取，人脸检测，人脸跟踪第1章绪论本章主要介绍了课题的选题背景与实际意义，系统介绍了人群密度等级分类、人脸检测和人脸跟踪等技术的发展现状和主要难点，最后介绍本文主要工作、创新以及章节安排。
研究背景在地铁等人群密集区域，当人群容量一旦超出硬件环境支持的能力和管理调度指挥的承受能力时，将有可能产生人员安全隐患。
因此，如何确保人身安全，做好安全防范意识，日趋重要。
智能交通系统(Intelligent Traffic Systems, ITS)是通过对现行交通进行监控和分析，并进行科学化改造与完善，所达到更和谐、更有效地运用交通来满足社会需求的方式。
对地铁等密集场地视频进行有效信息提取是智能交通的一个组成部分。
ITS是对通信、控制和信息处理技术在运输系统中集成应用的统称，它产生的综合效益表现为挽救生命、时间和节省金钱、降低能耗以及改善环境等。
它有助于最大程度上发挥交通基础设施效能，提高交通运输系统的运行效率和服务水平，为公众提供高效、安全、便捷和舒适的出行服务。
ITS这一概念始于20世纪80年代，其中最具代表性的是美国智能车辆道路系统(IVHS，1992年)，欧洲高效安全交通系统计划(PROMETHEUS, 1986年)，欧洲交通安全道路体系(DRIVE，1989年)和日本道路交通信息通信系统(VICS，1995年)。
随着我国改革开放不断深入和国民经济快速发展，接踵而来的是交通中由于高人群密度等产生的人员安全和事故需要急待解决，因此在中国发展ITS 势在必行。
随着科技的不断进步，可以将视频处理技术应用在智能交通系统中。
采用视频处理技术的智能交通系统由电子摄像机、图像采集卡和计算机等组成。
与磁感应器等其它检测方式不同，它安装卸载方便，成本低，可以多点布设。
但是它受系统软、硬件限制，受恶劣天气、灯光变化等因素影响检测准确率。
尽管如此，随着图像处理技术的不断进步和硬件条件的不断改善，视频处理智能交通技术将得到深入发展和更为广泛的应用。
基于视频处理技术的智能交通系统占有越来越重要的地位，是未来智能交通发展的重要方向。
目前此种方法无论在室内还是室外都表现出良好的势头，只是在雨雪天、雾天等天气的系统鲁棒性上有待加强。
但是无论如何，基于视频处理技术的智能交通系统已经是大势所趋，因此如何提高视频处理技术的准确率和鲁棒性等是当代智能交通发展的重要研究方面。
随着ITS的不断发展，它涉及的方面越来越广，已经不仅仅局限在道路交通信息检测等，还开始涉及人的主动安全等方面，如汽车自主驾驶，地铁客流量信息检测也是其中主要方面。
地铁客流量信息检测主要检测客流量密度、流量和速度等信息。
它为客流人身安全提供保障，为地铁相关交通部门后续建设提供理论依据。
国内外研究现状目前密度等级分类是客流量信息检测的一个重要信息量。
人脸检测和人脸跟踪是目标检测和目标跟踪的重要研究方面，为客流流量和速度信息提供基础。
本节对此三个部分的国内外研究现状分别进行介绍。
密度等级研究现状在地铁等复杂场景中，人群密度等级是一个重要信息，在人群密度高于正常密度时发出警报，保障人群安全。
本文所探讨的密度计算主要是根据图像单位面积内人数的多少，将图像分为密度不等的五个等级。
密度等级分类主要目的在于保障人身安全，并为地铁交通相关部门规划地铁布局提供理论依据，因此密度等级分类具有重要研究价值。
通过估计人群密度，可以粗略地知道人群整体所处的状态，从而对人群的行为做出判断，以利于更安全、更有效的管理人群。
除了人群管理外，它还可用于：更合理地安排各个时段的在岗工作人员数；更有效地管理人群流动繁忙场合的交通。
传统的人群监控靠闭路电视通过监控某一场景实现，它需要用户自身对场景图像做出判断。
这种方法主观性很强，不能进行定量分析。
红外传感器方法是有别于图像处理的一种方法。
当红外传感器检测到人体时，可以在图像上体现出来。
密度不同，表现出来的图像也不同。
但是当人群密度高于中等人群密度时，经过红外传感器处理后表现出来的图像已无很大差别，不能再区分密度。
现代数字图像处理技术的发展，为解决上述问题提供了途径。
将图像处理、模式识别、计算机视觉等技术应用在人群监控中，可以达到对人群的自动、客观、实时和定量分析。
自智能化人群监控技术提出以后，人们对其进行了广泛研究，目前已有很多算法，一些实用的系统也开始应用在地铁等场合的客流监控中。
但是，基于视频处理的客流密度分析遇到了一些困难。
密度等级分类的主要难点在于：(1)由于地铁人群密度高于正常密度时，很难判断人群密度具体属于哪种等级；(2)如何避免邻居类间误判也是需要急待解决的问题。
基于视频处理的密度等级分类在近几年有了较大的发展，代表人物是A. N. MARANA等[1,3,4]。
对人群密度等级分类展开深入研究，主要研究理论有两个方面，一方面根据分形算法进行客流的密度等级分类，另一方面根据图像纹理特征提取后对提取的特征向量再分类的概念进行密度等级分类。
分形算法[1]是一种比较简单的获得人群密度的方法。
分形算法可以被广泛的应用在图像处理、图像分析、视觉和模式识别中。
分形维数基于尺度测量的思想，用来衡量一个几何集或自然物体不规则和破碎程度的数，是由标度关系得出的一个定量的值。
分形维数用来计算图像密度等级的主要原理是不同密度等级的图像所表现的边缘图像不同，根据不同膨胀尺寸的边缘图像可以用来计算图像的分形维数。
纹理是一幅图像有别于其它图像的重要特征。
一般来说，纹理图像中灰度分布具有某种周期性及规律性。
人在区分不同图像的密度等级时，也是根据纹理不同来区分。
纹理特征应用广泛，可以用在阴影检测、卫星云图和森林监控等场景中。
目前常用的计算纹理的方法主要有GLDM[2,3,4]、切比雪夫运动场[2]、直线分割[5]、高斯马尔科夫随机场[6]、傅里叶变换[5]和小波变换[7,8]等，其中前四种属于时域的纹理特征提取，傅里叶变换和小波变换是频域的纹理特征提取。
经过纹理特征提取的结果需要经过分类器分类才能得到分类结果。
目前比较常用的分类器有BP神经网络、支持向量机(Support Vector Machine, SVM) [8,9]和自组织神经网络[2]等。
在基于视频处理的密度等级分类算法中，如何保证高密度情况下密度等级分类的准确性是目前密度分类的一个重点和难点。
人脸检测研究现状人脸检测是目标检测的一部分。
人脸检测在视频监控中具有重要的作用，是视频安全监控中一个重要方面，为人脸识别提供基础。
本文通过检测人脸来计算流量。
为了计算单位时间内通过单位横截面的人数，对人脸进行检测是比较直观并且准确性高的一种方法，并且可以为后续的人脸跟踪提供基础。
人脸检测一直是图像处理的一个重点和难点。
人脸检测问题最初来源于人脸识别，人脸检测是自动识别系统中一个关键环节，但早期的人脸识别主要针对具有较强约束条件的人脸图像(如无背景的图像)，往往假设人脸位置已知或容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。
随着人脸检测应用场景越来越复杂，有基于内容的检索、数字视频处理和视觉检测等，由此产生的一系列需要解决的问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。
人脸是人类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，此类目标的检测问题挑战性在于：(1)人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；(2)人脸上有可能存在眼镜、胡须等附属物；(3)作为三维物体的人脸的影像不可避免地受由光照产生的阴影影响。
因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功构造出人脸检测与跟踪系统，将为解决其它类似的复杂模式检测问题提供重要线索。
目前，国内外对人脸检测问题的研究很多。
国外比较着名的有MIT，CMU 等；国内有清华大学、中国科学院计算技术研究所和中国科学院自动化研究所等。
并且，MPEG7标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。
随着人脸检测问题研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长。
根据肤色进行人脸检测是目前较流行的一种算法。
文献[14,15]提出了使用颜色的方法来检测人脸。
文献[14]使用多个神经网络分类器来分类颜色直方图，并对分类结果输入神经网络进行再分类。
文献[15]使用RGB颜色空间来检测人脸，并对候选区域进行眼、嘴、脸型轮廓检测，达到精确检测的目的。
肤色的方法简单易行，但是当非人脸区域颜色与人脸颜色相似的情况下，容易发生误检。
模板匹配也是目前较流行的人脸检测算法。
文献[30]采用双眼与人脸模板匹配的算法并引入两个分类器进行人脸检测。