基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型

基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型摘要：计算机视觉（CV）是一种研究和开发各种基于图像和视频的自动视觉任务的学科。在CV中，图像处理和计算机图形学技术被广泛应

CV 基于熵和局部邻域信息的高斯约束模型 基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型 摘要：计算机视觉（CV）是一种研究和开发各种基于图像和视频的 自动视觉任务的学科。在CV中，图像处理和计算机图形学技术被广泛应 用于目标检测、图像分类、图像分割等任务中。随着计算机硬件性能的 提高和深度学习技术的发展，CV领域取得了令人瞩目的进展。本文介绍 了一种基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型，该模型综合利用了图 像中的纹理和颜色信息，通过熵的计算和局部邻域信息的约束来实现对 图像的分割和特征提取。 关键词：计算机视觉、高斯约束、熵、局部邻域信息 1.引言 计算机视觉是模仿人眼视觉系统的一种技术，通过利用计算机和数 字处理技术来自动地对图像和视频进行处理和分析。随着计算机硬件性 能的提高，人们对计算机视觉的研究和应用越来越广泛，将其应用于目 标检测、图像分类、图像分割等各种领域。其中，图像分割是一个非常 重要的研究方向，其目标是将一幅图像划分成若干个具有相似属性的区 域，以便进一步进行目标检测、图像识别等任务。 2.相关工作 在过去的几十年里，有许多图像分割的方法被提出和研究。其中， 基于纹理的图像分割方法受到了广泛的关注。纹理是图像中的重要因 素，能够提供丰富的图像特征信息。一些研究者采用了纹理特征来实现 图像分割，并取得了不错的效果。然而，基于纹理特征的图像分割方法 对初始分割结果的依赖较高，且对图像中噪声和光照变化的鲁棒性较 差。 3.方法介绍 为了克服纹理特征对初始分割结果的依赖性以及对噪声和光照变化