52、图像分析与处理技术：2D 形状表示、皮肤分割及 WLAN QoS 差异化

图像分析与处理技术：2D 形状表示、皮肤分割及 WLAN QoS 差异化

在当今的科技领域，图像分析与处理以及无线网络服务质量优化是备受关注的研究方向。本文将深入探讨 2D 图像的形状表示方案、皮肤色调图像的光照补偿分割方法以及 IEEE 802.11 WLANs 的 QoS 差异化框架，为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。

2D 图像形状表示方案

在 2D 图像分析中，形状表示是一个关键问题。通过计算轮廓点到质心的距离，并将这些距离进行归一化处理，我们可以得到形状的概率质量函数（PMF）。这个 PMF 具有旋转、缩放、平移和翻转不变性，为形状的准确表示提供了基础。

1. 0 阶 PMF 的计算

   • 设轮廓点集为 (S = {(x_1, y_1), (x_2, y_2), \cdots, (x_M, y_M)})，首先计算轮廓的质心 ((x_c, y_c))，即点集 (S) 中各点的均值。
   • 将轮廓平移，使质心成为新的原点。从距离原点最近的点开始，按逆时针方向遍历轮廓，得到轮廓点的顺序。
   • 计算质心到轮廓点的距离 (L = (l(\theta_1), l(\theta_2), \cdots, l(\theta_M)))，并将每个距离除以最大距离进行归一化。
   • 将区间 ([0, 1]) 划分为等宽的区间，设落入第 (i) 个区间的距离数量为 (b_i)，则第 (i) 个区间的概率为 (b_i / M)，得到 0 阶 PMF，记为 (PMF_0)。