模式识别及其在数字图像处理中的应用

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1、模式识别及其在数字图像处理中的应用摘要：模式识别是人工智能领域的基础，随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在阁像处理屮的应用H益广泛。近年来，模式识别也去的了很多让人瞩目的成就，有很多不可忽视的进展。数字阁像处理又称为计算机阁像处理，它是指将阁像倍号转换成数字倍号并利用计算机对K进行处理的过程。阁像是人类获取和交换倍息的主耍来源，阁像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方而而。随着人类活动范围的不断扩大，阁像处理的应用领域也将随之不断扩大。基于模式识别的阁像处理随着当今计算机和人工智能技术的发展，已经成为了阁像

2、识别领域的踪影研究方向。本文首先介绍了阁像模式识别的基本理论和基本方法，然后阐述了模式识别在阁像处理屮应用理论，最后举例说明了模式识别在阁像处理中的具体应用。关键字：模式识别；人工智能；阁像处理；特征提取；识别方法1模式识别技术的基本理论1.1模式识别的基本框架模式识别是通过计算机对信息进行处理、判别的一种分类过程，是信号处理与人工智能的一个重要分支。人工智能是专门研究用机器人模仿人的动作、感觉和思维过程与规律的一门学科，而模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的a动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随

3、着计算机技术和人工智能的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。在图像处理中，识别场景中的对象或区域是一个重要课题。图像模式识别的任务是从策略对象集的场景屮识别对象。每个对象都是一种模式，丼且策略值是模式的特征，同特征的和似对象集属于具体的模式类，测量特征的技术称为特征提取。模式识别的基木框架如图1所示：图1模式识别的基本框架1.2模式识别的方法

4、1.2.1决策理论法在模式识别中，已经使用了一些模式分类技术。这些技术中的一些技术被称为决策理论技术，在这种技术中，未知的模式分类是由一些确定的、统计的或者模糊理论的基本原理进行决策。决策理论的模块图如图2所示：测试模式样本模式阁2决策理论模式分类器模块阁决策理论模式识别技术主要分为基于有监督学习的分类方法和使用无监督技术的分类方法。宥监督的分类方法又可分为宥参数分类器和非参数分类器。在宥参数监督的分类屮，用大景标注训练样本模式集训练分类器，并估计每类模式的统计参数。其中，最小距离分类器和最大似然分类器是频繁使用的有监督

5、算法。无监督分类技术不考虑参数，常使用一些非参数的技术，例如K近邻技术、Parzen窗技术等。在无监督的情况下，根据-•些相似标准机器分割整个数据集，结构产生了聚类集，模式中的每个聚类集都属于具体类。1.2.2句法方法在句法模式识别屮，关键问题是使用屈于不同模式类的样本集推断适当的文法。文法推断问题是一个首要问题。这种方法是基于基本假设，每个模式至少存在一个文法描述。每个模式类文法描述的识别和提取形成了设计综合模式分类器的核心W题。文法推断闷题包括使用在研究中的样本模式集获得文法的算法开发。因此这可以视为使用宥限的并且增

6、长的训练模式集进行学习的方法。在文法模式分类中，展于特殊模式类的字符串可以作为形成展于语言的句子，这些句子对应于模式类。如果每个字符串都属于该模式类，机器就可以识别这个模式类，对于不在该模式类屮的任何字符串，机器决策它是否是语言的成员，要么拒绝，要么永久接受。对于自动机的自动化造句而言，接受字符串属于特殊模式类，已经冇了一些成熟的技术。1.2.3人工神经网络人工神经网络已经广泛使用于阁像分割和对象分类问题。这些网络本质上是学习网络，用于场景中像素或对象的分类。它们是大量互联的神经元集，并行地执行学习任务。祌经元由生物祌经

7、元建模，冈此它们被命名为祌经网络。根据学习过程的类型，这些网络可以分为有监督或无监督网络。1.2.4小结在低级计算机视觉和阁像处理屮，阁像模式识别和分类是重耍任务。阁像模式识别的关键是对图像的分类和解译。在图像分析的不同领域□经发现了这些技术的广泛应用，即分割，像素分类和图像的解译。2基于模式识别技术的图像处理2.1基于模式识别技术的图像分割把图像按相关度划分成各具特色的区域并提取出所需□标的技术和过程称为图像分割。分割的关键在于分割依据的确定。从模式识别技术理论上考虑图像分割问题，分割是针对图像所需分割的对象，根据图像

8、的结构特性将图像的所宥组成部分分成“分割”类和“非分割类”两类。对于任何一个事物都冇与其他事物相互区别的一些本质特征，必然可以提取出本质特征能够与分割竹景图像和区别并作为识别事物的依据，即为分割依据。在分割图像定位对象吋，可以选择由特征组成的特征空间进行定位识别。因此,将分割对象视为模式识别的对象，图像分割的过程是为