图像识别技术浅析.doc

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1、图像识别技术浅析AnalysisofImageRecognitionTechnology刘峰伯软件学院2010544029【摘要】：本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其屮的关键技术。【关键词】:图像识别；预处理；特征提取；匹配【Abstract】Thispaperdescribesthestructureandworkingprincipleofanimagerecognition

2、system.Theadvantagesanddisadvantagesofvariousalgorithmsarecomparedonthebasisofin-depthanalysisoftheimagepre-processing,featureextraction,classificationandimagematchingalgorithms,anddiscussedthekeytechnology.【KeyWord]ImageRecognition；卩re-Processing；Fe

3、atureExtraction；Matching・一、引言图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的H标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断屮各种医学图片的分析与识别、天气预报屮的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的H常生活屮。二、图像识别系统1>概述自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其屮预处理乂可分为图像分割、图像增强、二

4、值化和细化等儿个部分。(1)图像输入将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。(2)预处理为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其屮背景分离是将图像区与背景分离，从而避免在没有有效信息的区域进行特征提取，加速后续处理的速度，提高图像特征提取和匹配的精度；图像增强的口的是改善图像质量，恢复其原来的结构；图像的二值化是将图像从灰度图像转换为二值图像；图像细化是把清晰但不均匀的二值图像转化成线宽仅为i个像索的点线图像。（3）特征提取特征提取负责把能够充分表示该图像唯

5、一性的特征用数值的形式表达出来。尽量保留真实特征，滤除虚假特征。（4）图像分类在图像系统小，输入的图像要与数十上百甚至上千个图像进行匹配，为了减少搜索时间、降低计算的复杂度，需要将图像以一种精确一致的方法分配到不同的图像库中。（5）图像兀配图像兀配是在图像预处理和特征提取的基础上，将半前输入的测试图像特征与事先保存的模板图像特征进行比对，通过它们之间的相似程度，判断这两幅图像是否一致。下面将从图像预处理、特征提取、图像分类及特征匹配这几个方面來讨论自动图像识别技术的研究现状和一些不足之处。2、图

6、像的预处理预处理是图像自动识别系统屮非常重要的一步，它的好坏直接影响图像识别的效果。预处理的H的是去除图像屮的噪声，把它变成一幅清晰的点线图，以便于提取止确的图像特征2.1方向图的计算方向图因具有真实性且能以简化的形式直观地反映图像最基本的形态特征，因此广泛应用于图像增强、图像特征的提取、图像的自动分类、方向模版匹配等图像识别的关键处理环节。提取方向图的方法为：（1）将图像分割成足够小的予块。例如将图像分为16X16的非重叠小块。（2）对每个子块的每一个点利用算子分别计算其x方向梯度和y方向梯度

7、dx(i,J)二工工Sg+l,v+1)/(/+uj+v)w=-lv=-ldy(i,j)=工Sy(w+1,v+1)/(/+uj+v)M=_lV=-l上式屮S’，Sy表示Sobel；/(z,j)表示各像素的灰度值。(1)根据梯度值，每个子块方向的计算公式如下:f+w/2J^b/2为工Jx2(w,v)J/(u,v)v=J-h/2f+w/2y+w/2X工2^A(w,v)r/y(zz,v)w=/-h/2v=J-h/2TTj)=-V.(/,j)=0上式«P：IV表示图像块的宽度，这里是16,得到0后再将其量

8、化为8个方向,从而得到图像的方向。2.2图像分割传统的图像分割方法包括灰度方差法分割和局部灰度差法等，但是这两种方法对于太湿或太干的图像分割效果往往不准确。也有利用图像具有较强的方向性的方向图分割法，但基于方向图的分割效果依赖于所求图像的方向图的可靠性，而对图像对比度的高低并不敏感，对于单一灰度的区域，方向图分割难以取得令人满意的效果。近儿年也有学者提出了基于D-S证据理论的图像分割方法。总之，H前用于图像分割的方法均各有利弊，采用单一•特征的图像分割方法难以达到理想的分割效果。可以把多利彷法结