mean shift演算法,一般是指乙個迭代的步驟,即先算出當前點的偏移均值,移動該點到其偏移均值,然後以此為新的起始點,繼續移動,直到滿足一定的條件結束.
meanshift,
均值漂移，在聚類、影象平滑、分割、跟蹤等方面有著廣泛的應用。meanshift這個概念最早是由fukunage在2023年提出的，其最初的含義正如其名：偏移的均值向量；但隨著理論的發展，meanshift的含義已經發生了很多變化。如今，我們說的meanshift演算法，一般是指乙個迭代的步驟，即先算出當前點的偏移均值，然後以此為新的起始點，繼續移動，直到滿足一定的結束條件。
在很長一段時間內，meanshift演算法都沒有得到足夠的重視，直到2023年另一篇重要**的發表。該**的作者yizong cheng定義了一族核函式，使得隨著樣本與被偏移點的距離不同，其偏移量對均值偏移向量的貢獻也不同。其次，他還設定了乙個權重係數，使得不同樣本點的重要性不一樣，這大大擴充套件了meanshift的應用範圍。此外，還有研究人員將非剛體的跟蹤問題近似為乙個meanshift的最優化問題，使得跟蹤可以實時進行。目前，利用meanshift進行跟蹤已經相當成熟。
meanshift
演算法其實是一種核密度估計演算法，它將每個點移動到密度函式的區域性極大值點處，即，密度梯度為0的點，也叫做模式點。
目標跟蹤不是乙個新的問題，目前在計算機視覺領域內有不少人在研究。所謂跟蹤，就是通過已知的影象幀中的目標位置找到目標在下一幀中的位置。
影象顯著性檢測
比較基礎
lab
顏色模型 (lab) 基於人對顏色的感覺。lab 中的數值描述正常視力的人能夠看到的所有顏色。因為 lab 描述的是顏色的顯示方式，而不是裝置（如顯示器、桌面印表機或數位相機）生成顏色所需的特定色料的數量，所以 lab 被視為與裝置無關的顏色模型。顏色 色彩管理系統使用 lab 作為色標，以將顏色從乙個色彩空間轉換到另乙個色彩空間。lab 顏色模式的亮度分量 (l) 範圍是 0 到 100。
lab色彩模型是由亮度（l）和有關色彩的a, b三個要素組成。l表示亮度（luminosity），a表示從洋紅色至綠色的範圍，b表示從黃色至藍色的範圍。l的值域由0到100，l=50時，就相當於50%的黑；a和b的值域都是由+127至-128，其中+127 a就是洋紅色，漸漸過渡到-128 a的時候就變成綠色；同樣原理，+127 b是黃色，-128 b是藍色。所有的顏色就以這三個值互動變化所組成。例如，一塊色彩的lab值是l = 100，a = 30, b = 0, 這塊色彩就是粉紅色。
同rgb顏色空間相比，lab是一種不常用的色彩空間。它是在2023年國際照明委員會（cie）制定的顏色度量國際標準的基礎上建立起來的。2023年，經修改後被正式命名為cielab。它是一種裝置無關的顏色系統，也是一種基於生理特徵的顏色系統。這也就意味著，它是用數位化的方法來描述人的視覺感應。lab顏色空間中的l分量用於表示畫素的亮度，取值範圍是[0,100],表示從純黑到純白；a表示從紅色到綠色的範圍，取值範圍是[127,-128]；b表示從黃色到藍色的範圍，取值範圍是[127,-128]。下圖所示為lab顏色空間的圖示；
需要提醒的是，lab顏色空間
比計算機顯示器、印表機甚至比人類視覺的
色域都要大，表示為 lab 的點陣圖比 rgb 或 cmyk 位圖獲得同樣的精度要求更多的每畫素資料。
雖然我們在生活中使用
rgb顏色空間更多一些，但也並非lab顏色空間真的一無所有。例如，在 adobe photoshop影象處理軟體中，tiff格式檔案中，pdf文件中，都可以見到lab顏色空間的身影。而在計算機視覺中，尤其是顏色識別相關的演算法設計中，rgb,hsv,lab顏色空間混用更是常用的方法。
顯著性檢測：就是一種結合人的心理關注以及目標識別的一種檢測方法。
cnn網路：神經網路的一種。
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