图像识别方法与实现技术分析

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1、2图像目标识别方法与实现技术研究④在工业自动检测上如零件尺寸的动态检查、产品质量、包装、形状识、，表面缺陷检测等。⑤军事上有卫星侦察、航空遥感、微光夜视、导弹制导、目标跟踪、军事图像通信等，例如美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星(如LANDSAT系列)和天空实验室(如SKYLAB)。⑥人工智能方面有机器人视觉、无人自动驾驶、邮件自动分检、指纹识别、人脸识别等，例如中科院计算所自主研制的“面像检测与识别核心技术”。(2)图像目标识别的现状战略目标无论是在军事还是民用方面，都有着非常重要的意义，但是令人遗憾的是，经过这么多年

2、，各类文献中有关遥感图像中战略目标识别的研究方法的部分仍然少之又少。相对而言，道路目标识别较多，但很少用于军事用途，而是用于GIS(地理信息系统)或者其它测绘需求。像桥梁这样的大型地面目标识别也是以水上桥梁居多，而陆地桥梁方面的研究则是较为少见。机场识别大部分也仅仅是能够检测出直线特征明显的主副跑道，而对于机场其它附属设施的识别则是很少涉及到。很多战略目标没有固定的模型，例如不同的分辨率图像中的港口、道路、桥梁、机场和交通枢纽等，模型都不相同。这些目标不像战术目标(飞机、舰船、车辆等)可以提取很多不变特征，如Hu矩和小波矩

3、特征等，所以大型战略目标的分割和检测都需要先验知识指导。(3)图像目标识别存在的问题识别现实世界中的各种复杂景物对人类来说是一件轻而易举的事，而计算机进行图像识别却非常困难。在相对较为简单领域，图像目标识别得到了成功的应用。当前所面临的主要问题有：首先，完成一幅图像的识别一般要经过许多不同处理过程，图像识别正是这些综合应用的结果。然而，至今没有一个通用的方针来指导这些过程在完成特定任务时应该如何组织和搭配，即便对于各种常用图像，分割算法之间的性能比较也没有一个较好的统一标准。其次，现有的各种图像识别算法都或多或少的带有一定

4、的局限性，在一种环境效果很好的算法换一种环境就有可能很糟。再次，一些有一定通用性，效果很好的算法往往计算量很大，难以实时应用。(4)图像目标识别的发展趋势尽管计算机图像识别面临着巨大的困难，但是这一技术还是得到了很大的发展。综观图像识别技术近十年来的发展变化，不难看出一些特点：图像识别将经历一个飞速发展的阶段，立体视觉与人工智能仍然是计算机图像识别今后的发展方向；短期内实现全自动通用性较大的计算机视觉系统可能性不大，今后应结合各种实际应用开发各种计算机图像目标识别系统。第一章绪论3可以预期，图像识别技术为人类生活创造新的文

5、化环境，成为提高生产的自动化、智能化水平基础科学之一。图像识别的基础性研究，特别是结合人工智能与视觉处理的新算法，从更高水平提取图像信息的丰富内涵。1．3本文研究内容安排当前己有的研究表明，在任意一幅图像中实现任意目标全自动检测是一个极其困难的任务，现阶段很难得到解决，都是采用机器加人工辅助来进行识别。人们早已认识到这一点，因此围绕着不同的识别目标进行多种研究。本文研究机场和水上桥梁识别，这两类目标在军事上是比较典型的，同时也有很重要的价值。本文现对已有的机场和水上桥梁识别算法进行了深入分析研究，然后结合已有的一些方法，针

6、对遥感图像中机场跑道和水上桥梁识别问题做了一些研究和改进，并取得了一些进展，可以总结为以下几条：(1)研究和实现了Otsu、Kapour熵和Rcnyi熵3种阈值分割的方法，并对3种方法做出比较；(2)研究和分析了圆形度、矩形度、NMI(归一化转动惯量)和Z跗like矩在描述物体外形特征的作用，在此基础上实现了基于形状特征的水上桥梁识别方法：(3)研究梯度和法线在二值图像像素点的定义，并用链码检测桥梁边缘线，在此基础之上实现了基于边缘特征的水上桥梁识别方法；(4)研究和分析传统Hough变换的优缺点，并做出改进以达到跑道精确

7、定位的目的，并用区域扩充法检测机场的大致区域。本文组织如下：第二章图像识别的基本原理和方法。首先介绍了图像识别的概念、基本原理、识别策略和常用方法。第三章水上桥梁识别算法研究。研究和实现了两种桥梁识别的方法，一是基于桥梁的外形特征，先利用差影法分割出桥梁目标后，然后提取形状特征(NMI、圆形度、矩形度和Zemike矩)来对目标进行考察，并进行最后的识别；二是基于桥梁的边缘特征进行识别，先利用Kitsch算子提取边缘，然后使用弗里曼链码对桥梁边缘线进行跟踪、拟合和配对，最后达到识别的目的。这两种方法都是知识驱动型方法，利用桥

8、梁、水域和陆地三者之间的关系对桥梁进行分割和识别。第四章机场识别算法研究。其核心思想是采用基于直线模型的方法对机场跑道进行定位和识别。首先利用抗噪性强的Hough变换提取跑道的边缘线，然后合并和配对平行直线以识别跑道，最后利用区域扩充法，确定机场的大致范围。第五章实验和仿真结果。使用桥梁和机场的真实图像