智能图像识别技术研究

《智能图像识别技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、１０１６７单位代码：分类编号：＾２０誦００２７学号：密级：鄉海欠聲硕±学位论文论文题目：智能图像识别技术研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｍａｇｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ作者姓名：张鲁丹指导教师：邻治新讲师专业名称控制理论与控制工程：硏究方向：图像处理与模式识别工２０１３级学院年级：学院－完成日期：２０１６年６月Ｔ—■—■■■？－■潮海大学研究生学院原劍性声明本人郑重承诺；所呈交的硕±学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作

2、和取得的研究成果。尽我所知，除了文中己经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名；琢＾日期：年＾月｜＞日关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解潮海大学有关保留、使用学位论文的规定，目Ｐ：研究生在校攻读学位期间进行论文工作的知识产权单位属于潮海大学。潮海大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅。本文作者授权潮海大学可公布学位论文的全部或

3、部分内容，可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并进行检索，可抖采用影印、缩印、扫描或其它复制手段保存、汇编学位论文（保密的学位论文在解密后遵守此规定）。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于＂＂不保密用本授权书。（请在□内打Ｖ）论文作者签名；指导教师签名；日瓶ｖｌｉ年＾月１＞日日期；乂年＾月）日智能图像识别技术研究[摘要]图像在获取、传输的过程中会产生不同程度的噪声，从而影响图像识别的精度。因此在图像识别前进行图像滤波就显得尤为重要。图像中主要包括高斯噪声和椒盐噪声两种噪声类型，本文针对两种噪声的特点提出两种滤波算法。

4、根据高斯噪声的特点和传统的图像模糊滤波算法在图像细节保护方面上的不足，提出了基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波算法，该算法根据图像各像素点的受噪程度，得到首次滤波图像和原图像估计直方图，根据该直方图确定了模糊隶属度函数，然后对首次滤波图像中灰度小于25的像素点进行模糊加权均值滤波。对于椒盐噪声则提出一种基于支持向量机的改进中值滤波算法。该算法首先对噪声图像进行中值滤波，并对滤波后图像去模糊化，然后用支持向量机分类确定去模糊化后图像中灰度值为最大值或最小值的像素点是否为噪声点，最后通过支持向量机回归预测将噪声点恢复为原始信号。对两种算法分别进行仿真实验及仿真结果分析表明

5、这两种算法不仅可以有效地去除噪声，且能够很好地保护图像细节信息，同时有较高的峰值信噪比。在图像识别方面，选取概率神经网络作为分类器，但是当训练样本增加时，概率神经网路的运行速度降低。于是提出了一种降维概率神经网络识别算法，该算法根据小波分解与FastICA算法提取图像的特征向量，然后用概率神经网络对得到特征向量进行识别，大大提高了识别精度和速度。实验表明，本文提出的降维概率神经网络算法实现了快速、高精度的图像识别效果。[关键词]：高斯噪声；椒盐噪声；直方图；模糊滤波；支持向量机；概率神经网络IINTELLIGENTIMAGERECOGNITIONALGOTITHMABST

6、RACTDuringimageacquisition,transmissionwillproducedifferentlevelsofnoise,whichaffectstheaccuracyofimagerecognition.Therefore,beforeanimagerecognitionforimagefilteringitisparticularlyimportant.Imageincludestwotypesofnoise:Gaussiannoiseandsaltandpeppernoise,itproposestwonoisefilteringalgori

7、thmagainsttwocharacteristics.AccordingtoGaussiannoisecharacteristicsandthedefectsofthetraditionalfilteralgorithmontheimagedetailprotection,animprovedfuzzyweightedmeanfilteralgorithmbasedonimagepixellevelofnoisewasproposedinthispaper.Atfirst,thealgorithmbasedonimagep