基于图像分割以及原目标检测的视觉跟踪
图像处理技术在视觉检测中的应用教程
图像处理技术在视觉检测中的应用教程随着科技的不断发展和进步，图像处理技术已经广泛应用于各个领域中。
其中，在视觉检测中，图像处理技术可以帮助我们精确、高效地检测目标物体，并提供准确的结果。
本文将介绍图像处理技术在视觉检测中的应用，并提供一些实用的教程。
一、图像处理技术概述图像处理技术是指利用计算机对图像进行数字化处理的技术，可以通过对图像进行预处理、分割、特征提取和分类等操作，来实现对图像内容的分析和识别。
在视觉检测中，图像处理技术可以用于目标检测、目标识别、目标跟踪等任务。
二、图像预处理图像预处理是在进行后续处理之前对图像进行一系列的预处理操作，以消除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度，增强图像的细节等。
在视觉检测中，图像预处理可以使得图像更加清晰、准确，为后续的处理提供更好的基础。
1. 噪声去除噪声是指图像中一些随机分布的杂点，它会影响到图像的质量和准确性。
常见的噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。
为了去除图像中的噪声，可以使用滤波器，如均值滤波、中值滤波等。
2. 对比度增强对比度指的是图像中不同灰度级之间的区分度。
如果图像的对比度较低，会导致目标物体的边缘不清晰，难以分辨。
可以通过直方图均衡化等方法来增强图像的对比度，使目标物体更加明显。
3. 边缘增强边缘是图像中目标物体与背景之间的分界线，是视觉检测中重要的特征之一。
通过应用边缘增强算法，可以使图像中的边缘更加清晰、明显，有助于目标物体的检测和识别。
三、目标检测目标检测是指在图像中准确地找出目标物体的位置和边界框。
目标检测是视觉检测中最关键的一步，也是最具挑战性的一步。
以下是两种常见的目标检测方法。
1. Haar特征分类器Haar特征分类器是一种基于人工特征的目标检测方法，它通过计算图像中的Haar特征值来判断目标物体是否存在。
Haar特征值是通过计算图像中不同位置和大小的矩形区域中像素灰度和的差异得到的。
通过训练Haar特征分类器，可以达到对目标物体进行准确检测的目的。
医学影像处理中的图像配准与分割技术教程
医学影像处理中的图像配准与分割技术教程随着科技的飞速发展，计算机在医学影像处理领域扮演着越来越重要的角色。
图像配准与分割技术是医学影像处理中的两个核心任务，对于医学诊断和研究具有重要意义。
本文将深入介绍医学影像处理中的图像配准与分割技术，帮助读者了解这两项技术的原理、应用和实现方法。
一、图像配准技术1. 原理概述图像配准是指将两个或多个影像进行对齐的过程，使它们在空间上在几何和灰度上保持一致。
它可以通过确定变换参数来实现，比如平移、旋转、缩放和弯曲等。
图像配准的目标是最小化配准的误差，使得对齐后的影像尽可能与真实情况一致。
2. 常见方法(1) 特征点匹配法：该方法基于图像中的特征点进行匹配，比如角点、边缘点等。
利用特征点之间的对应关系，可以求解出图像之间的变换参数。
(2) 基于区域的配准法：该方法基于图像的整体信息进行匹配，比如颜色、纹理等。
通过比较两幅图像的相似度，可以得到它们之间的变换关系。
(3) 基于图像金字塔的配准法：该方法通过建立不同尺度的图像金字塔，逐层进行匹配。
从粗到细的过程中，可以提高算法的鲁棒性和效率。
3. 应用实例(1) 医学影像配准：图像配准在医学领域中具有广泛的应用，比如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和脑电图（EEG）等。
通过图像配准，可以准确地比对不同时间点或不同受试者的医学影像，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
(2) 功能脑影像配准：功能脑影像配准是将脑功能影像与脑结构影像进行配准，可以帮助研究者探索大脑的功能区域和网络连接情况，对脑疾病的研究和诊断具有重要意义。
二、图像分割技术1. 原理概述图像分割是将图像分成若干个不重叠的区域或像素集合的过程。
其目的是根据图像的特征，将图像中的对象和背景进行分离，使得后续处理更加容易。
图像分割可以根据需求分为全局分割和局部分割，也可以根据算法分为基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。
2. 常见方法(1) 基于阈值的方法：该方法通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分类为前景和背景。
图像处理中的目标跟踪算法设计与性能评估方法
图像处理中的目标跟踪算法设计与性能评估方法目标跟踪是计算机视觉领域中一项重要的任务，广泛应用于视频监控、智能交通、无人驾驶和增强现实等领域。
目标跟踪算法设计与性能评估是提高跟踪准确性和效率的关键。
本文将介绍图像处理中的目标跟踪算法设计以及常用的性能评估方法。
一、目标跟踪算法设计目标跟踪算法旨在从连续的图像序列中，准确地估计目标的位置和尺度。
以下是几种常见的目标跟踪算法设计方法：1. 基于模板的方法：该方法将目标的初始位置和尺度作为模板，在后续图像中寻找与模板最相似的区域作为目标的位置。
基于模板的方法包括均值漂移、相关滤波器和模板匹配等。
2. 基于特征的方法：该方法通过提取目标的特征信息进行跟踪，常用的特征包括颜色、纹理、形状和运动等。
基于特征的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和深度学习等。
3. 基于超像素的方法：该方法将图像分割成若干个超像素，在跟踪过程中利用超像素的空间关系和相似性来估计目标的位置。
基于超像素的方法包括稀疏表示、分割与跟踪、跟踪与检测等。
二、性能评估方法评估目标跟踪算法的性能是十分重要的，以下是几种常用的性能评估方法：1. 准确性评估：准确性是评估目标跟踪算法的核心指标之一，通常使用重叠率（Overlap Rate）和中心误差（Center Error）来衡量。
重叠率是目标边界与跟踪结果的交集与并集之比，中心误差是目标中心与跟踪结果中心的欧氏距离。
高重叠率和低中心误差表示算法具有较好的准确性。
2. 鲁棒性评估：鲁棒性是评估目标跟踪算法抗干扰能力的指标，常见的鲁棒性评估方法包括光照变化、尺度变化、遮挡和快速运动等。
通过在各种干扰情况下测试算法的跟踪准确性，可以评估算法的鲁棒性。
3. 复杂度评估：复杂度评估是评估目标跟踪算法的计算复杂度和运行速度的指标，常用的复杂度评估方法包括处理帧率、平均处理时间和内存占用等。
较低的复杂度和较快的运行速度表示算法具有较好的效率。
4. 数据集评估：数据集评估是常用的目标跟踪算法性能评估方法之一，目标跟踪领域有许多公开的数据集，如OTB、VOT和LAR等。
视觉跟踪技术在运动目标检测中的应用研究
视觉跟踪技术在运动目标检测中的应用研究随着科技的不断发展，人们对于运动目标检测的需求越来越高。
在体育比赛、监控系统、智能家居等领域，运动目标检测都扮演了重要的角色。
而其中，视觉跟踪技术的应用则是不可或缺的。
在本文中，我们将对视觉跟踪技术在运动目标检测中的应用进行研究并探讨其发展前景。
一、视觉跟踪技术简介视觉跟踪技术是指在视频中对目标进行连续跟踪的一种技术，其主要过程为：首先对目标进行初始化，然后利用图像分割、运动分析等方法对目标进行预测，最后利用预测结果来对目标进行跟踪。
相比于其他的目标检测方法，视觉跟踪具有实时性强、精度高、稳定性好等特点，因此被广泛应用在各个领域。
二、视觉跟踪在运动目标检测中的应用1.运动目标的跟踪在体育比赛等领域中，视觉跟踪技术可以用于对选手、球员等运动目标的跟踪。
通过将跟踪结果与预设的行为模型进行比对，可以实现对运动员的行为分析、技能评估等功能。
同时，在智能家居等领域，也可以利用视觉跟踪技术对家庭成员进行跟踪，从而实现对家庭成员行为的分析与评估。
2.监控系统中的应用在监控系统中，视觉跟踪技术也扮演了重要的角色。
通过对监控视频中的目标进行跟踪，可以实现对目标的行为分析、异常检测等功能。
同时，视觉跟踪技术还可以应用于车辆跟踪、人脸跟踪等领域，为社会治安、犯罪侦查、交通安全等方面提供有力的支持。
3.机器人运动控制中的应用在机器人领域中，视觉跟踪技术可以用于对机器人运动的跟踪与控制。
通过对目标的跟踪，机器人可以实现对目标的捕捉、追踪等功能。
同时，视觉跟踪技术还可以结合深度学习等算法，实现对目标精确姿态的估计与控制。
三、视觉跟踪技术的发展前景近年来，随着人工智能、机器学习等领域的快速发展，视觉跟踪技术的应用前景也越来越广阔。
在不久的将来，我们可以预见到视觉跟踪技术将被应用于更加多样化的领域中，例如医疗领域中的手术辅助、智能农业中的作物监测等。
同时，随着硬件设备的不断更新换代，视觉跟踪技术的实时性和精度也将得到进一步提升，从而更好地满足各种应用场景的需求。
基于深度学习的目标分割与跟踪技术研究
基于深度学习的目标分割与跟踪技术研究随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
其中，基于深度学习的目标分割与跟踪技术在许多领域中展现出了非凡的潜力和应用前景。
本文将重点研究这一技术，并探讨其在不同领域中的应用和挑战。
一、引言目标分割与跟踪是计算机视觉中重要的任务，旨在精确地识别和标定图像或视频中的目标，并追踪其运动。
传统的目标分割与跟踪方法往往依赖于手工设计的特征和模型，并且在复杂的场景下效果有限。
然而，基于深度学习的目标分割与跟踪技术通过学习图像或视频的高级特征，能够更加准确地实现目标的分割和跟踪。
二、基于深度学习的目标分割技术基于深度学习的目标分割技术主要包括语义分割和实例分割两种。
语义分割旨在将图像中的每个像素分配给不同的语义类别。
最常用的语义分割模型是全卷积网络（FCN），其通过使用转置卷积层进行像素级别的预测。
实例分割则在语义分割的基础上，进一步识别和分割不同的目标实例。
基于深度学习的目标分割技术在医学图像分割、自动驾驶、智能监控等领域都有广泛的应用。
例如，在医学图像分割中，通过训练深度神经网络模型，可以实现肿瘤的自动分割和定位，辅助医生进行诊断和治疗。
而在自动驾驶领域，目标分割技术可以帮助车辆识别和跟踪道路中的行人和车辆，提高安全性和可靠性。
三、基于深度学习的目标跟踪技术目标跟踪是指在视频序列中连续追踪目标的位置和形状的任务。
基于深度学习的目标跟踪技术主要包括单目标跟踪和多目标跟踪两种。
单目标跟踪是指追踪视频序列中的一个目标实例，而多目标跟踪则是同时追踪多个目标实例。
基于深度学习的目标跟踪技术通常采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）进行特征提取和目标表示。
其中，Siamese网络是一种常用的单目标跟踪模型，通过学习目标和背景之间的相似性，实现目标的跟踪。
而多目标跟踪常使用卡尔曼滤波和深度卷积神经网络相结合的方法，通过融合多个目标的特征来提高跟踪的准确性和稳定性。
计算机视觉中的图像分割与目标检测
计算机视觉中的图像分割与目标检测随着计算机技术的发展和进步，计算机视觉的应用逐渐成为现实。
在计算机视觉领域中，图像分割和目标检测是两个重要的任务。
本文将就图像分割和目标检测的概念、算法原理以及应用领域进行详细介绍。
一、图像分割图像分割是将一幅图像分割成若干个区域或者像素的过程。
其目的是将图像分为具有独立语义的子图像，从而更好地实现对图像内容的理解和分析。
图像分割在计算机视觉中被广泛应用，如医学图像分析、图像识别、图像压缩等。
图像分割算法有很多种，常见的包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
阈值分割是最简单的图像分割方法，其基本思想是根据像素的灰度值与设定的阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
边缘检测是通过提取图像中的边缘信息来实现分割的方法。
区域生长算法则是以种子点为起点，通过生长的方式将与种子点相连的像素归为同一区域。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的另一个重要任务，其目的是在图像中找出感兴趣的目标并进行位置的确定。
目标检测在很多应用领域都有广泛的应用，如智能交通监控、人脸识别、无人驾驶等。
目标检测的算法也有多种，常见的有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过提取图像中的特征信息，并采用分类器来进行目标的检测。
其中，常用的特征包括Haar特征、HOG 特征等。
基于深度学习的方法则是利用神经网络对图像进行端到端的处理，通过卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）实现目标的检测。
三、图像分割与目标检测的应用图像分割和目标检测在众多领域中都有广泛应用。
以医学图像分析为例，图像分割能够帮助医生更好地分割出肿瘤等病灶区域，从而为疾病的诊断提供更准确的依据。
而目标检测则能够帮助医生快速定位并识别出疾病部位，为手术治疗提供指导。
在智能交通监控领域，图像分割可以将车辆与背景进行分离，为车辆的跟踪和计数提供基础。
目标检测则能够实现对交通标志、车辆等感兴趣目标的实时检测和识别，从而帮助交通管理部门进行交通流量统计和道路安全监控。
机器人视觉跟踪技术的工作原理
机器人视觉跟踪技术的工作原理机器人视觉跟踪技术是一种广泛应用于机器人和人机交互中的技术。
总的来说，机器人视觉跟踪技术是利用机器视觉技术，通过图像处理和计算机视觉算法来实现机器人对目标物体进行实时跟踪和识别的一种技术。
机器人视觉跟踪技术的工作原理主要分为四个步骤：图像采集、图像处理、目标检测和目标跟踪。
1. 图像采集机器人视觉跟踪技术需要先通过传感器采集到目标物体的图像，以便进行后续图像处理和跟踪。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达、红外线传感器等，不同传感器采集到的图像信号也不同。
因此，在进行图像处理和目标跟踪前，需要对传感器采集到的信号进行预处理。
2. 图像处理图像处理是机器人视觉跟踪技术的核心。
在这一步骤中，首先需要将传感器采集到的信号进行一定的预处理，以提高后续目标检测和跟踪的准确度。
预处理包括白平衡、亮度增强、图像滤波、图像缩放等。
接着，采用数字图像处理算法对图像进行分析、处理、编码和压缩等操作，从而提取出所需要的目标图像信息，比如背景差分、色彩分割、直方图均衡化、滤波等。
3. 目标检测目标检测是机器人视觉跟踪技术的第三步。
在这一步中，可以利用目标检测算法，来识别图像中的目标物体。
目标检测的算法有很多种，常见的有基于颜色、形状、纹理等的特征匹配算法，以及基于机器学习的分类器和检测器。
当然，不同算法的准确度和适用性也不同，需要根据实际应用情况进行选择和优化。
4. 目标跟踪目标跟踪是机器人视觉跟踪技术的最后一步。
在经过前面的预处理和目标检测后，机器人已经能够实现对目标物体的识别，接着就需要通过目标跟踪算法来实现对目标物体的实时跟踪。
目标跟踪算法有很多种，比如基于卡尔曼滤波的跟踪算法、基于轨迹预测的跟踪算法、基于边缘像素的跟踪算法等等。
不同的算法具有不同的应用场景和性能，需要快速、准确地跟踪目标物体。
总的来说，机器人视觉跟踪技术是通过对传感器采集到的信号进行预处理、图像分析和处理、目标检测和目标跟踪等步骤，实现对目标物体的实时跟踪和识别的一种技术。
计算机视觉基础知识图像处理和目标检测
计算机视觉基础知识图像处理和目标检测计算机视觉是指让计算机具备“看”的能力，通过对图像或视频进行识别、分析和理解，实现智能化的图像处理。
图像处理是计算机视觉的重要组成部分，它涉及到对图像的预处理、增强、分割、特征提取等操作。
而目标检测则是在图像或视频中，对特定目标进行自动化的识别和定位，是计算机视觉中的一个关键任务。
一、图像处理图像处理是指对图像进行一系列运算、滤波、变换等操作，以实现图像的增强、修复、分割等效果。
图像处理的基础是数字图像的表示和存储方式，常用的图像表示方法有灰度图像、彩色图像等。
1. 图像预处理图像预处理通常是指在图像分析前对图像进行一系列操作，以减少噪声、增强图像特征，提高图像质量。
常用的图像预处理方法包括图像去噪、图像平滑、边缘检测等。
2. 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更加清晰、鲜艳，以增强图像的可视化效果。
图像增强常用的方法有点运算、直方图均衡化、滤波器的设计等。
3. 图像分割图像分割是指将图像划分为不同的区域，以实现对图像的目标提取。
图像分割常用的方法有阈值分割、边缘分割、区域分割等。
4. 特征提取在图像处理中，特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以实现对图像的理解和识别。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它通过对图像或视频的分析，自动地识别和定位其中的目标物体。
目标检测是计算机视觉应用广泛的领域之一，常用于自动驾驶、安防监控、人脸识别等方面。
1. 目标定位目标定位是目标检测的第一步，它主要是确定目标物体在图像或视频中的位置和大小。
常用的目标定位方法有滑动窗口检测、边界回归、锚框方法等。
2. 特征提取在目标检测中，特征提取是非常关键的一步，它通过对图像或目标的特征进行提取，以实现对目标的识别和分类。
常用的特征提取方法有卷积神经网络（CNN）、HOG特征等。
3. 目标识别目标识别是指在目标检测中，根据提取到的特征，对目标进行分类和识别。
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算法获得最大条件概率 Ｐ （ Ｉ ｄ ｉ ， 最后根据分割块与主题的对应程度 ， 把每种分
割方 法 的分 割块 进 行 分 类 ， 并对每个分 割块用 Ｋ Ｌ
出原 目标 ， 该 方法依 据 文献 ［ ８ ］ 提 出 的分割 一 识别 一 再 分割 的过程 ， 它 的突 出优点是不 需要假 设分 割 出的
在 主题 （ ｚ ， ， …， ） ， 那 么每 个分割 块 中每 个视 觉词
汇的出现都有一个潜在的主题变量 （ ｋ ＝ １ ， …， 后 ） 与 之相关联． 假设联合概率为 Ｐ （ ， ｄ ｉ ， ） ， 对主题进行 边缘求和确定出条件概率 Ｐ （ ｄ ） ：
Ｐ （ ｄ ）＝ ∑ ＿ Ｐ （ ｚ ＾ ｌ ｄ ｉ ） Ｐ （ ｘ ｊ Ｉ ｚ ） ．
，
（ １ ）
其中 Ｐ （ ｌ ｄ ） 为主题 在分割块 ｄ 中出现的概率 ；
Ｐ （ ， Ｉ ｚ ） 为 视觉 词 汇 ｘ ｊ 在 特 定 主 题 中 出现 的概
率． Ｐ Ｌ Ｓ Ａ模型图表示如图 ２所示 ：
一
，
Ⅳ） 中包含某 个视 觉词 汇 的个数 ； 假设存 在 ｋ个潜
算法是一种融合颜 色和纹理信息的分割算法 ， 用于 分割 出不 规则 、 有 意义 的 区域 ； 分 水 岭变换 对梯 度 图 像进行分割时， 会出现大量的分割区域 ， 用于小尺度 分割． 根据 它们 各 自的 特 点 ， 分 别 调 整分 割 参 数 ， 以 图１ 为例 ， 设定 Ｎ ｃ ｕ ｔ 算法 的图像大小为 １ ６ ０像素 ， 分割块数是 ２ ０ ； Ｊ Ｓ Ｅ Ｇ算法 的量化参数为 ２ ５ ５ ， 区域 增长 阈值 取为 ０ ． １ ４ ０ ． 从图１ 中可以看出， 每种分割方法依赖的图像特 征不同， 分割结果各有千秋 ， 但都不完美 ， 但是我们认 为把这 ３种 分 割结果 结 合起 来 ， 共 同考 虑 ， 将 会 提 取
概率 潜在 语义 分析 ， 该 模 型原 本 用 于 文 本 分 类 和信 息检 索 ， 近几年 来 ， 它 被 广 泛 应 用 于 机器 视 觉 领 域 ． 它 的 目的是对分 割 区域进 行 分 析 来 发现 其 中 的“ 主
算法 （ Ｋ ｕ ｌ ｌ ｂ ａ ｃ ｋ— Ｌ ｅ ｉ ｂ ｌ ｅ ｒ ） 叫 进行 加权 ， 得到亮度不 致 的分割块 ， 如图１ ． 然 后从 这 些 分 割块 中筛选 出
我们选择 Ｃ Ａ Ｖ Ｉ Ａ Ｒ 数据库 的 １ ８ ０ ０张图像来生成 字典 ， 得 到 了大概 ２ ０ ０个 视觉 词汇 ， 有 眼睛 ， 鼻子 ， 嘴 巴， 头发 ， 身体 ， 手， 腿等． 这些视觉词汇都将被用在 实验 中． １ ． ２ ． ２ Ｐ Ｌ Ｓ Ａ模型计算 假设 １幅图像 被分 为 Ⅳ个分割块 ｛ ｄ 。 ， ｄ ： ， …，
的候选 区域 ．
１ ． ２ Ｐ Ｌ Ｓ Ａ 模
Ｐ Ｌ Ｓ Ａ（ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｌ ａ ｔ ｅ ｎ ｔ ｓ ｅ ｍ ａ ｎ ｔ ｉ ｃ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ） ， 即
图２ Ｐ ＬＳ Ａ￣型 图
接着用 Ｅ Ｍ算法计算模型的参数． Ｅ Ｍ算法是使
检测 误 差 ， 本 文 选 择 提 取 图像 的 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ（ ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｉ ｎ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｎ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ） 特征 ， 然后 用 ｋ —ｍｅ ａ ｎ ｓ 算 法对 提取 的 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特征进 行 聚类 ， 每个 聚类 中心 为一 个视 觉单 词 ， 结合 Ｂ Ｏ Ｗ 进行 直 方 图视觉 词 汇 描 述．
区域至少有一个是正确的， 我们 的每一步都是弱分 类， 虽然如此 ， 数据 的叠加和相互依赖可 以不断增强 原目 标的位置信息和类别信息． 在以上 ３ 种分割方法下 ， 可以分别获得这 ３ 种分 割方法 的分 割结 果 Ｄ ｉ ＝（ ｄ ｌ ， ｄ ２ ， …， ｄ Ｍ ） （ ｉ ＝１ ， ２ ， ３ ） ． 接下来 ， 本文将利用 Ｐ Ｌ Ｓ Ａ模型来提取每种分割方法
第 ６期
杨欣 ， 周延 培 ， 张燕 ， 等： 基于 图像分割 以及原 目标 检测的视觉跟踪
４ ９ ７
标． 该框架避免了因某一步分割结果发生错误而导 致整个原 目标检测结果失败的现象． １ ． １ 多种分 割 算法 的选 择
在 本文 方法 中 ， 原 目标是 通过 分割 来获 得 的． 但 是 获取 精确 的分 割 对 象是 很 困难 的 ， 图 １中第 ２列 是 图像 在不 同的分 割方 法下 的分 割结 果．
ｄ ｝ ， 同时 由 ｋ—ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 算 法 聚类 得 到 Ｍ 个 视 觉 词 汇 ｛ ｌ ， ２ ， …， 村 ） ． ｎ （ ｄ ｆ ， ｆ ） 表 示某个 分割块 ｄ （ ∈Ｉ ，
…
文献［ ５ ］ 对 目前 比较流行的分割算法进行了比 较， 综合 各 种 数据 ， 这里 选 择 了归 一化 分 割算 法 （ ｎ ｏ ｒ ｍ Ｍ ｉ ｚ ｅ ｄ ｃ ｕ ｔ ｓ ， Ｎ ｃ ｕ ｔ ） Ｊ ， Ｊ Ｓ Ｅ Ｇ分割算法 和分水 岭分割算法这 ３ 种分割算法． Ｎ ｃ ｕ ｔ 算法是一种基 于 全局 最优 的分 割算 法 ， 它 的 目的在 于 提 取 图像 的 总 体印象 ， 并不关注局部特征或它们在 图像数据中的 致性． 这 里 选 择 这个 方 法 进 行 大 尺 度 分 割 ； Ｊ Ｓ Ｅ Ｇ