1. abstract
2. 理论解读
- 目标函数
然后对(11)求导，求解x，x实际就是求解当图像位置的值，求导之后表示为：
进一步整理得：
上式第二项即为meanshift
进一步整理为
上式表明了均值漂移与核函数之间的关系。
3. 缺点
- 参数选择困难：Meanshift算法中有一些重要的参数需要根据具体的应用场景进行选择，如核函数的带宽参数。这些参数的选择对算法的性能和稳定性有很大影响，但没有一种通用的选择方法。因此，对于不同的目标和环境，需要进行经验性的参数调整，才能使算法达到较好的性能。
- 计算量大：Meanshift算法在迭代过程中需要计算每个样本点的密度估计，当样本数量较大时，计算量会显著增加，这可能导致算法的运行时间较长，影响实时性。
耗时测试
测试图像为800*800
