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參見光學(xué)數(shù)字圖像計算機動畫攝影繪畫計算機圖形

圖像分割的應(yīng)用圖像分割在實際中的應(yīng)用包括：醫(yī)學(xué)影像，包括:在衛(wèi)星圖像中定位物體（道路、森林等）人臉識別指紋識別交通控制系統(tǒng)Brakelightdetection機器視覺現(xiàn)已有許多各種用途的圖像分割算法。對于圖像分割問題沒有統(tǒng)一的解決方法，這一技術(shù)通常要與相關(guān)領(lǐng)域的知識結(jié)合起來，這樣才能更有效的解決該領(lǐng)域中的圖像分割問題。聚類法源圖像。執(zhí)行k-均值聚類（k=16）后的圖像。注意：為了提高速度，通常可以先對較大圖片進行下采樣后再計算聚類。K-均值聚類法是一種將圖像分割成K個聚類的迭代技術(shù)?；舅惴ㄈ缦拢菏紫葟膎個數(shù)據(jù)對象任意選擇k個對象作為初始聚類中心；對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；重復(fù)第2和3步驟，直至收斂（聚類不再發(fā)生變化）。這里，距離指像素與...

解決方案視頻強化幾十年前，圖像處理大多數(shù)由光學(xué)設(shè)備在模擬模式下進行。由于這些光學(xué)方法本身所具有的并行特性，至今他們?nèi)匀辉诤芏鄳?yīng)用領(lǐng)域占有核心地位，例如全息攝影。但是由于計算機速度的大幅度提高，這些技術(shù)正在迅速的被數(shù)字圖像處理方法所替代。從通常意義上講，數(shù)字圖像處理技術(shù)更加普適、可靠和準(zhǔn)確。比起模擬方法，它們也更容易實現(xiàn)。專用的硬件被用于數(shù)字圖像處理，例如，基于流水線的計算機體系結(jié)構(gòu)在這方面獲取了巨大的商業(yè)成功。今天，硬件解決方案被廣泛的用于視頻處理系統(tǒng)，但商業(yè)化的圖像處理任務(wù)基本上仍以軟件形式實現(xiàn)，運行在通用個人電腦上。常用的信號處理技術(shù)大多數(shù)用于一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領(lǐng)域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復(fù)雜。同時圖像處理也具有自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉(zhuǎn)不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因為它...

研究領(lǐng)域圖像分析研究的領(lǐng)域一般包括：基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR-ContentBasedImageRetrieval）人臉識別（facerecognition）表情識別（emotionrecognition）光學(xué)字符識別（OCR-OpticalCharacterRecognition）手寫體識別（handwritingrecognition）醫(yī)學(xué)圖像分析（biomedicalimageanalysis）視頻對象提?。╲ideoobjectextraction）

紋飾特色穴怪圖像多以垂直構(gòu)圖形式呈現(xiàn)，其常見的紋飾主題為人獸或動物與植物的混雜圖像：如展翼人像、人身草尾、人身錐體、正面蹲姿人像、獅身人面、鷹體獅爪等；花草紋飾多以燭臺紋樣為主干配上爵床葉（acanthus）的卷草紋，或成渦旋，或成心形，花朵常成側(cè)面為人像底座，中央多飾有華蓋、小涼亭等，常有垂吊的花圈水平連結(jié)左右裝飾主題。該紋飾起源于古羅馬帝國，中世紀(jì)時鮮為人知，直到約1480年左右，因羅馬近郊的Esquilin山腳下挖掘到的尼祿黃金宮（Domusaurea）而再次成為西方流行的裝飾。神怪圖像的運用范圍極廣，舉凡繪畫、雕刻、金工、細木工甚至陶瓷等各種器物都有它的蹤跡。字源與字義爭議穴怪圖像在西方語文字源上來自于意大利文Grotto（一般常見為復(fù)數(shù)型態(tài)Grotte），也就是洞窟之義，因為當(dāng)尼祿黃金宮被發(fā)現(xiàn)之時已是埋在地下的神秘洞穴，而宮殿里各類奇異幻想的圖畫是當(dāng)時人們前所未見，故以“洞窟”為...