C++如何求一幅图像的特征向量

说的很清楚的文章，我就来写一段了：

首先你要知道这是PAMI 2003的一篇文章，非常经典的哦，Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis。当然原文有17页，都是一些复杂的公式。。。。。

Mean shift主要用在图像平滑和图像分割（那个跟踪我现在还不清楚），先介绍一下平滑的原理：

输入是一个5维的空间，2维的（x，y）地理坐标，3维的（L，u，v）的颜色空间坐标，当然你原理也可以改写成rgb色彩空间或者是纹理特征空间。

先介绍一下核函数，有uniform的，也有高斯的核函数，不管是哪个的，其基本思想如下：简单的平滑算法用一个模板平均一下，对所有的像素，利用周围的像素平均一下就完事了，

这个mean shift的是基于概率密度分布来的，而且是一种无参的取样。有参的取样就是假设所有的样本服从一个有参数的概率分布函数，比如说泊松分布，正态分布等等，高中生都知道概率公式里面是有参数的，在说一下特征空间是一个5维的空间，距离用欧几里德空间就可以了，至少代码里就是这样实现的，而本文的无参取样是这样的：在特征空间里有3维的窗口（想象一下2维空间的窗口），对于一个特征空间的点，对应一个5维的向量，可以计算该点的一个密度函数，如果是有参的直接带入该点的坐标弯搏就可以求出概率密度了，基于窗函数的思想就是考虑它邻近窗口里的点对它的贡献， 它假设密度会往密集一点的地方转移，算出移动之后的一个5维坐标，该坐标并会稳定，迭代了几次之后，稳定的地方是modes。这样每一个像素点都对应一个这么一个modes，用该点的后3维的值就是平滑基拦的结果了，当然在算每个点的时候，有些地方可能重复计算了，有兴趣的化你可以参考一下源代码，确实是可以优化的。总结一下mean shift的平滑原理就是在特征空间中向密度更高的地方shift（转移）。

其次是怎么利用mean shift分割图像

先对图像进行平滑，

第2步利用平滑结果建立区域邻接矩阵或者区域邻接链表，就是在特征空间比较近的二间在2维的图像平面也比较接近的像素算成一个区域，这样就对应一个区域的邻接链表，记录每个像素点的label值。当然代码中有一个传递凸胞的计算，合并2个表面张力很接近的相邻区域，这个我还没想怎么明白，希望比较清楚的朋友讲一讲。最后还有一个合并面积较小的区域的 *** 作，一个区域不是对应一个modes值嘛，在待合并的较小的那个区域中，寻找所有的邻接区域，找到距离最小的那个区域，合并到那个区域就ok了。

void msImageProcessor::Filter(int sigmaS, float sigmaR, SpeedUpLevel speedUpLevel)这个是平滑 *** 作，sigmaS是2维的平面窗口的窗函数，sigmaR是颜色空间的窗函数，最后一个参数表示是否加速算法。

void msImageProcessor::FuseRegions(float sigmaS, int minRegion)这个就是合并较小区域的一个函数。

void msImageProcessor::Segment(int sigmaS, float sigmaR, int minRegion, SpeedUpLevel speedUpLevel)这个是分割函数，里面搏闹胡包括了平滑功能。再详细的我也不说了。。。。。

最后是怎么调用问题：void CImageProcessing::mydebug()

{

int x,y

int width_ = imageWidth

int height_ = imageHeight

unsigned char *tmp = new unsigned char[width_ * height_ * 3]

unsigned char *dst = tmp

for (x = 0x <imageHeightx ++)

for(y = 0y <imageWidthy++)

{

//Color tmp = (*imageData_RGB)(y, x)

//uchar * data = &CV_IMAGE_ELEM(ip,uchar,x,y*3)

// *(dst++) = data[2]

// *(dst++) = data[1]

// *(dst++) = data[0]

*(dst++) = (*imageData_RGB)(y, x).channel[0]

*(dst++) = (*imageData_RGB)(y, x).channel[1]

*(dst++) = (*imageData_RGB)(y, x).channel[2]

}

cbgImage_->SetImageFromRGB( tmp, width_, height_, true)

delete []tmp

msImageProcessor *iProc = new msImageProcessor()

iProc->DefineImage(cbgImage_->im_, COLOR, height_, width_)

iProc->SetSpeedThreshold(0.1)

iProc->Segment(5,8,10,NO_SPEEDUP)

// iProc->Filter(5,8,NO_SPEEDUP)

// iProc->FuseRegions(mWinSize,mAreaSize)//°ë¾¶ºÍ×îСÇøÓòÃæ»ý

} 至于怎么调试编译我看我是说不清楚了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

推荐参考：

另外,团IDC网上有许多产品团购,便宜有口碑

先用特征值分解估计出信笑镇号个数，

然后MUSIC算法中找出对应信号或信号噪声的特征向量，建立子空间。

S'*En*En'*S, 找最小值，谱搜索就好了。S是侍升培array manifold，En是噪声的特征向量。

函数照这个格式编就行 function output=MUSIC(array,Rxx,M)

array是线阵坐标矩阵，Rxx是老唯接收数据的二阶统计量，M是信号个数。

自己编吧，不难。。

每一幅图像都包含某种程度的噪声，噪声可以理解为由一种或者多种原因造成的灰 度值的随机变化，如由光子通量的随机性造成的噪声等，在大多数情况下，通过平滑技术（也常称为滤波技术）进行抑制或者去除， 其中具备保持边缘（Edge Preserving）作用的平滑技术得到了更多的关注。常用的平滑处理算法包括基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波、导向滤波等。

I与K的二维离散卷积的计算步骤如下。

显然，高为H1、宽为W1的矩阵I与高为H2、宽为W2的卷积核K 的full卷积结果是一 个高为 H1+H2-1 、宽为 W1+W2-1 的矩阵，一般H2 ≤H1，W2 ≤W1。

从full卷积的计算过程可知， 如果Kflip靠近I 的边界， 那么就会有部分延伸到I之外而导致访问到未定义的值， 忽略边界，只是考虑I能完全覆盖Kflip内的值的情况， 该过程称为valid卷积。

当然， 只有当H2≤H1且W2≤W1时才会存在 valid卷积 。

为了使得到的卷积结果和原图像的高、宽相等，所以通常在计算过程中给Kflip指定 一个“锚点”， 然后将“锚点”循环移至图像矩阵的（r， c） 处， 其中0≤r<H1， 0≤c<W1，接下来对应位置的元素逐个相乘，最后对所有的积进行求和作为输出图像矩阵在 （r， c） 处的输出值。这个卷积过程称为same卷积，

大部分时候，为了更方便地指定卷积核的锚点，通常卷积核的宽、高为奇数，那么可以简单地令中心点为锚点的位置。same卷积是晌知full卷积的一部分，而如果valid卷积存在，那么valid卷积是same卷积的一部分。

对于full卷积和same卷积，矩阵I 边界处的值由于缺乏完整的邻接值，因此卷积运算 在这些区域需要特殊处理，方法是进行边界扩充，有如下几种常用方式。

利用上述不同的边界扩充方式得到的same卷积只是在距离矩阵上、下、左、右四个边界小于卷积核半径的区域内值会不同，所以只要在用卷积运算进行图像处理时，图像的重要信息不要落在距离边界小于卷积核半径的区域内就行。

如果一个卷积核至少由两个尺寸比它小的卷积核full卷积而成，并且在计算过程中在所有边界处均进行扩充零的 *** 作，且满足

其中kerneli的尺寸均比Kernel小，1≤i≤n，则称该卷积核是可分离的。

在图像处理中经常使用这样的卷积核，它可以分离为一坦谨敏维水平方向和一维垂直方向上的卷积核。

（1）full卷积性质

如果卷积核Kernel是可分离的， 且Kernel=kernel1★kernel2， 则有：

（2）same卷积性质

其中

其中，根据可分离卷积的性质，有

理解了上述高斯平滑的过程， 就可以明白OpenCV实现的高斯平滑函数：

从参数的设置可以看出， GaussianBlur 也是通让枝过分离的高斯卷积核实现的，也可以令水平方向和垂直方向上的标准差不相同，但是一般会取相同的标准差。 当平滑窗口比较小时， 对标准差的变化不是很敏感， 得到的高斯平滑效果差别不大； 相反，当平滑窗口 较大时，对标准差的变化很敏感， 得到的高斯平滑效果差别较大 。

利用卷积核 的分离性和卷积的结合律，虽然减少了运算量，但是随着卷积核窗口的增加，计算量仍会继续增大，可以利用图像的积分，实现时间复杂度为O（1）的快速均值平滑。

即任意一个位置的积分等于该位置左上角所有值的和。 利用矩阵的积分，可以计算出矩阵中任意矩形区域的和。

中值滤波最重要的能力是去除椒盐噪声。椒盐噪声是指在图像传输系统中由于解码误差等原因，导致图像中出现孤立的白点或者黑点。

一般来说，如果图像中出现较亮或者较暗的物体，若其大小小于中值平滑的窗口半径，那么它们基本上会被滤掉，而较大的目标则几乎会原封不动地保存下来。

中值平滑需要对邻域中的所有像素点按灰度值排序， 一般比卷积运算要慢。

在OpenCV中同样通过定义函数：

此外， 中值平滑只是排序统计平滑中的一种， 如果将取邻域的中值变为取邻域中的 最小值或者最大值， 显然会使图像变暗或者变亮。 这类方法就是后面要介绍的形态学 处理的基础。

高斯平滑、均值平滑在去除图像噪声时，会使图像的边缘信息变得模糊，接下来就 介绍在图像平滑处理过程中可以保持边缘的平滑算法： 双边滤波和导向滤波。

双边滤波是根据每个位置的邻域， 对该位置构建不同的权重模板。 详细过程如下：

其中0≤h<winH， 0≤w<winW， 且每个位置的空间距离权重模板是相同的。

其中0≤h<winH， 0≤w<winW， 显然每个位置的相似性权重模板是不一样的。

整个过程只在第二步计算相似性权重模板时和双边滤波不同， 但是对图像平滑的效果， 特别是对纹理图像来说， 却有很大的不同。

扩展

循环引导滤波 是一种 迭代 的方法， 本质上是一种多次迭代的联合双边滤波， 只是每次计算相似性权重 模板的依据不一样——利用本次计算的联合双边滤波结果作为下一次联合双边滤波计算 相似性权重模板的依据。

导向滤波在平滑图像的基础上，有良好的保边作用， 而且在细节增强等方面都有良好的表现，在执行时间上也比双边滤波快很多。

---