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第958章 目标轮廓识别

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  如今在偏微分方程求解这方面,常浩南要是说没有问题,那至少在国内,不太可能轻易跳出一个人来质疑这个结论。

因此,众人就算是基本认可了自己的下一步工作,就是寻找图像处理手段与特定偏微分方程之间的对应关系。

不过,对于一个真正的海洋监视系统……或者说对于整个图像识别和处理技术来说,这仍然只能算是走完了第一步。

甚至是第一步当中的第一個动作——

即便就“图像分割”环节来说,也仍然有其他需求亟待解决。

当然,常浩南给出的思路确实是足够新颖的。

于是很快就有人开始举一反三:

“常总,如果单个水平集函数可以做到把图像分为背景区域和目标区域,也就是进行一次两相分割,那如果我们同时利用多个水平集函数,是否就可以完成对多相图像的分割?”

“理论上,当然是这样。”

常浩南回答道:

“当一副图像中包括的信息较多,无法简单拆分为目标和背景两部分时,就需要考虑多相变分水平集问题。”

“不过,多相问题的复杂程度就要更上一个台阶。”

说完之后,他回头在黑板上画了一个正方形。

“我们可以简单地认为,每个水平集方程就是在图像中划定一片区域,也就是这一个正方形。”

“当只有一个正方形时,图像会被,而且只会被分为内和外两个部分,并不存在第二种分法。”

“但是。”

常浩南又在黑板上画出了第二个正方形,并在两个图形当中分别标注了1和2:

“当出现第二个正方形时,变量并不是多出来了一个,而是多出来了两个,也就是第二个正方形本身,以及两个正方形之间的位置关系。”

“如果两个正方形不重叠,那么整个图像将会被分为三个区域,也就是1号内、2号内和1、2号外。”

“而如果两个正方形重叠,那么整个图像则会被分为四个区域,1号内2号外、1号外2号内、1号内2号内和1号外2号外……”

“实际上,当我们为了划分一副图像而设置多个水平集函数时,那么最多可以将该图像分为2^N个区域,最少则可以将该图像分为N个区域,因此分类难度并不是直线上升,而是指数级上升……”

“……”

这部分内容如果用数学语言描述实际上相当复杂,但常浩


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