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《毕业设计（论文）：彩色颗粒显微图像识别系统--颗粒图像识别模块论文》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、毕业设计题目彩色颗粒显微图像识别系统---颗粒图像识别模块1前言1.1选题的背景图像识别技术已经应用到了人类社会的各个领域，从指纹的识别、车辆的检测、医学研究到军事的影像目标识别、匹配及典型目标打击效果评估，深深地影响着人类的生活。图像识别技术逐渐向高智能、非人工干预的方向发展。图像的识别与图像的分割是图像处理领域研究最多的课题之一,但它们依然是大多数研究人员的研究重心,因为己经取得的成果远没有待解决问题多。图像识别的发展大致经历了三个阶段:文字识别阶段、数字图像处理阶段与识别、物体识别阶段。文字识别阶段的研究是
2、从1950年开始的,一般是用来识别字母、数字和符号的,从印刷文字识别再到手写文字识别,应用非常广泛,并且已经研制成功了好多专用设备。数字图像的处理和数字图像的识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储、传送方便可压缩、传输过程中不容易失真、处理方便等巨大优势,这些都为图像的识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指对三维世界的客体及环境的感知和认识,属于高级计算机视觉范畴。它是以数字图像的处理与识别为基础的并结合人工智能、系统学等学科的研究方向,其研究的成果被广泛应用于各种工业及探测机器人上
3、。现代图像识别技术的一个不足之处就是自适应性能较差,一旦目标图像被较强的噪声感染或是目标图像有较大的残缺往往就得不到理想的结果。图像识别问题的数学实质是属于模式空间到类别空间的映射问题。目前,在图像识别的发展过程中,主要有以下三种识别方法:统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项非常关键的技术,自20世纪70年代,其研究已经经历几十年的历史,一直都受到人们的高度重视,至今借助于各种理论提出了数以千计的图像分割算法,并且这方面的研究仍旧在积极地进行着。现有的图像分割的方法有好多种,有阈值
4、分割方法,边缘检测方法,区域提取方法,以及结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有:灰度图像的分割、彩色图像的分割和纹理图像的分割等。早在1965年就有人提出了边缘检测算子,使得边缘检测产生了许多经典算法。但在近二十多年间,随着基于直方图图像分割和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、以及VLSI技术的迅速发展,有关图像处理方面的研究取得了相当大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、原理、方法和工具,如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的图像分割、基于遗传算法的图像分割等。目前，国内、国外已经把图像
5、的识别技术应用到很多领域，其中最典型的应用领域有：①在光学信息处理上如光学文字识别、光学标记识别、光学图形的识别、光谱能量的分析等。②在医疗仪器上的样本检查分析、眼球运动的检测、X射线的摄像、胃镜、肠镜的摄像等。③自动化的仪器如自动售货机、自动搬运机、监视装置等。④工业自动检测上如零件尺寸的动态检查、产品质量、包装、形状识别，表面缺陷的检测等。⑤军事上有卫星的侦察、航空遥感、微光夜视、导弹制导、目标的跟踪、军事图像的通信等，例如一些国际组织发射了资源遥感卫星和天空实验室(如SKYLAB)。⑥在人工智能方面有机器人
6、的视觉、无人自动的驾驶、邮件自动的分检、指纹识别、人脸识别等，如中科院计算所自主研制的“面像检测与识别的核心技术”。1.2国内外研究现状战略目标无论是在军事方面还是民用方面，都有着非常重大的意义，但是令人遗憾的是，经过这么些年，各类有关文献中关于遥感图像的战略目标识别的部分仍然少之又少。相对比而言，道路目标识别的部分较多，但很少作用于军事用途，而是用于GIS(地理信息系统的导航)或者其它测绘的需求。像桥梁这样的大型地面的目标识别也是以水上的桥梁居多，然而陆地桥梁方面的研究则是较为少见。机场识别的大部分也仅能够检测
7、出直线特征明显的主副跑道，而对于机场的其它附属设施的识别则是很少涉及到的。很多战略目标都没有固定的模型，例如不同分辨率图像中的港口、道路、桥梁、机场和交通枢纽等等，模型都是不相同的。这些目标不像那些战术目标(飞机、舰船、车辆等)可以提取很多不变特征，如Hu矩和小波矩的特征等，所以大型战略目标的分割与检测都需要先验知识的指导。可以预期，在21世纪初期，图像技术将经历一个飞跃式发展的成熟阶段，为深入人民生活创造了新的文化环境，成为提高生产自动化、智能化水平的基础学科之一。图像技术的基础性研究，尤其是结合人工智能和视觉
8、处理的新算法，从更高水平获取图像信息的丰富内涵，成为人类运算量最大、直观性也最强，并与现实世界直接联系的视觉和“形象思维”这一智能的模拟和复现，是一个很艰难并且非常重要的任务。1.3选题目的与意义图像处理是信号与信息处理科学的一个部分，也是在计算机领域中最为活跃的领域之一。图像的识别是对处理后的图像进行分类处理，确定所属类别。图像的处理技术和图像的模式识别技术都是计算机应
