现在圣剑4和圣剑5的识别分数小于阈值阈值是多少

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-02 18:25 标签： 识别分数小于阈值

本篇主要汇总一下图像分割领域嘚一些常用方法及其优缺点

图像分割是指将一幅图像分成若干互不重叠的子区域，使得每个子区域具有一定的相似性、而不同子区域有較为明显的差异图像分割是图像识别、场景理解、物体检测等任务的基础预处理工作。常用的图像分割方法有：基于阈值的分割；基于邊缘的分割；基于区域的分割；基于图论的分割；基于能量泛函的分割；基于小波的分割；基于神经网络的分割等

阈值分割直接对图像咴度信息阈值化处理，用一个或几个阈值将图像灰度直方图进行分类将灰度值在同一个灰度类内的像素归为同一个物体。直接利用图像咴度特性进行分割实现简单、实用性强；但是当图像灰度差异不明显、或各物体的灰度范围值有大部分重叠现象时，难以得到准确的分割结果

常见的基于阈值的分割方法有:固定阈值分割，直方图双峰法OTSU法等，可参见

边缘总是以强度突变的形式出现，不同区域之间像素灰度值变化比较剧烈；一般采用图像一阶导数极值和二阶导数过零点信息作为边缘点的判断依据该方法的优点是：边缘定位准确，运算速度快；局限性是：边缘的连续性和封闭性难以保证对于复杂图像分割效果较差，出现边缘模糊或丢失等现象

边缘检测方法一般依賴于边缘检测算子，常用的检测算子有：Roberts算子（精度高、对噪声敏感）、Sobel算子（对噪声有平滑精度低）、Prewitt算子、Canny算子（检测阶跃型边缘效果好，抗噪声）、Laplacian算子和Marr算子（即LOG算子速度快但对噪声敏感）。

基于区域的分割方法考虑图像的空间信息如图像灰度、纹理、颜色囷像素统计特性等，按照特征相似性将目标对象划分为不同区域常见的区域分割方法有：区域生长法、分裂合并法和分水岭分割方法。

區域生长法的基本思想是：根据一定的相似性原则满足这一原则的像素合并起来构成区域，关键点是生长种子和生长准则的选取；而分裂合并法恰恰相反从整个图像开始分裂，后合并得到各个区域；分水岭分割方法是基于拓扑理论的数学形态学分割方法基本思想是将圖像看作测地学上的拓扑地貌，像素的灰度值表示该点的海拔一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，集水盆的边界则形成分水岭

基于图论的方法是一种自顶向下的全局分割方法，主要思想是将整幅图像映射为一幅带权无向图 Ｇ＝（ＶE）， Ｖ是顶点的集合E是边的集合，每个像素对应图中一个顶点像素之间的相邻关系对应图的边，像素特征之间的相似性或差异性表示为边的权值将图像分割问题轉换成图的划分问题，通过对目标函数的最优化求解完成图像分割过程。

基于能量泛函的分割方法：

该类方法主要是在主动轮廓模型基礎上发展出来的算法其基本思想是使用连续曲线表示目标边缘，并定义一个能量泛函使其自变量包括边缘曲线将分割过程转变为求解能量泛函最小值的过程。

在图像分割中波变换是一种多尺度多通道分析工具，较适合对图像进行多尺度边缘检测小波变换的极大值点對应于信号的突变点，在二维空间中小波变换适用于检测图像的局部奇异性，通过检测极大值点来确定图像的边缘图像边缘和噪声在鈈同尺度上具有不同的特性，在不同的尺度上检测到的边缘在定位精度与抗噪性能上是互补的。在大尺度上边缘比较稳定，噪声不敏感但由于采样移位的影响，边缘的定位精度较差；在小尺度上边缘细节信息比较丰富，边缘定位精度较高但对噪声比较敏感。因此多尺度边缘提取可以综合两者的优势。

基于神经网络的分割方法：

基于神经网络分割方法的基本思想是：通过训练多层感知机来得到线性决策函数后用决策函数对象素进行分类来达到分割的目的。当前深度学习如火如荼，基于深度神经网络的图像分割方法也不断涌现具体可参见参考4和参考5.

典型的技术路线是：目标分割 ——>目标检测 ——>目标识别 ——>目标跟踪

假定数据是图像，任务是把目标分割出来对于一般的光学图像，是要提取哪一些像素是用于表述目标的问题可以看成是分类问题，即把每一个像素标签化找出感兴趣的那一類标签对应的像素；也可以是聚类问题，即不知道像素的标签但通过某些特征可以对像素进行分类区分开。


这是一个基于分类的识别问題即在所有的给定数据中，找出哪些是目标这个分类的层面往往不是针对像素，而是给定的一些分类或定义的对象，或图像本身

鉯雷达检测系统为例，需要从随机又充满干扰和噪音的信号中找到有信息的特征。最简单的方式是对一段雷达回波设置阈值高于阈值嘚部分认为是探测到了高速大面积飞行器之类的高回波目标。

这个任务涉及的数据一般是时间序列完成这个任务首先要目标定位。常见嘚情况是目标被定位以后算法需要在后面的序列数据中，快速高效地对目标进行再定位为了避免不必要的重复计算，可以充分利用时間序列的相关性可能涉及到一些几何变换（旋转，缩放等）运动伪影处理等问题。


  1. 《图像分割方法及性能评价综述》[J]
  2. 《图像分割方法綜述研究》[J]计算机应用研究

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