最小二乘模型参数离线辨识，解决这类问题的优化计算，可以提高速度，节省时间

计算机视觉代码，计算机视觉是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。容涉及几何摄像模型、光照和着色、色彩、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体相对、运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、追踪、配准、平滑表面与骨架、距离数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等内容-OpenCV， image processing Computer vision is to study the science of how to make artificia

基于MRF图形的小波与分解 获取最粗尺度上的初始分割。使用EM算法必须有一个初值，因此我们首先使用K-均值聚类算法获取尺度J-1上的初始分割结果。 2.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 3.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 4.尺度内迭代。重复2和3知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 5.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复4，

本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy