一、实验基础最小平均距离分类最小距离分类法是最基本的分类方法之一，它通过求出未知类别向量X到事先已知的各类别（如A，B，C等）对应的所有数据的中心向量的距离D，然后将待分类的向量X归为最小距离对应的类别。这里的距离一般是指欧几里得距离，也叫欧氏距离，还可以是曼哈顿距离、切比雪夫距离等。欧几里得距离距离计算公式如下：从先验与后验信息到贝叶斯定理先验信息和后验信息都是指定条件下的概率信息。先验信息是在
一、实验基础图像显著性检测图像的显著性是指对于给定一副真实世界中的场景图像，人们会自动地识别出感兴趣区域，忽略掉不感兴趣的区域，即将注意力集中在图像中某些显著的部分区域。图像的注意预测，也称视觉显著性检测，指通过智能算法模拟人的视觉系统特点，预测人类的视觉凝视点（就是全神贯注的看一件物品的一个点）和眼动（进行视野搜索的要素），提取图像中的显著性区域(即人类感兴趣的区域)。Lab颜色空间Lab颜色空
实验基础边缘检测边缘检测是计算机视觉中的基本问题，目的是标识数字图像中亮度变化明显的点（区域）。边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除可以认为不相关的信息，同时保留图像重要的结构属性。差分与差分计算差分（计算）与微分（计算）分别对应于离散（函数）与连续（函数）。差分，即差分函数或差分运算，差分的结果反映了离散量之间的一种变化。我们知道，数字图像的像素值是一种离散量，我们可以使用差分计算的结果反映
实验基础图像的熵在信息论中，熵（英语：entropy）是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。这里，“消息”代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征。（熵最好理解为不确定性的量度而不是确定性的量度，因为越随机的信源的熵越大。图像熵描述了图像信源的平均信息量。熵指的是体系的混乱的程度，对焦良好的图像的熵大于没有清晰对焦的图像，因此可以用熵作为一种对焦评价标准。熵越
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