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数字图像毕业论文

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数字图像毕业论文

1、首先你要知道你要掩盖的区域位置。掩膜就是一张二值图像,用这张二值图像与你要处理的图像相乘,掩膜中为1的部分是你要看见的,为0的部分是你想遮挡住的。2、知道要掩盖区域的位置后,建立一个与待处理图像相同的矩阵,0和1的设置参照上一条。3、掩膜与待处理图像相乘。4、后续处理,如:傅里叶反变换

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1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容: 在获取星图像的过程中,由于某些因素的影响,获得的星图像存在噪声,而且星图像的背景经常是不均匀的,为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理,补偿不均匀的星图像背景,然后进行星图像的阈值分割。 要求: 1> 图像预处理:对原始星空图像进行滤波去噪处理; 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理; 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化; 4> 显示每步处理后的图像; 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容: 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别,从而提高电子元件的贴片质量,有效提高电路板的印刷效率。 要求: 1> 图像预处理:将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像,对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪; 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理,增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取(至少两种以上的边缘提取算法); 4> 显示每步处理后的图像(原始电路板图像可自行查找); 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取,边缘清晰。

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毕业论文数字图像处理

图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为,应用广泛,多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目,希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

(一)选题毕业论文(设计)题目应符合本专业的培养目标和教学要求,具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长,选择适当的论文题目,但所写论文要与本专业所学课程有关。(二)查阅资料、列出论文提纲题目选定后,要在指导教师指导下开展调研和进行实验,搜集、查阅有关资料,进行加工、提炼,然后列出详细的写作提纲。(三)完成初稿根据所列提纲,按指导教师的意见认真完成初稿。(四)定稿初稿须经指导教师审阅,并按其意见和要求进行修改,然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛,越具体越好,而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题,确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文,看看人家是怎么规划论文整体框架的;其次就是需要自己动手收集资料了,进而整理和分析资料得出自己的论文框架;最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我,希望可以帮到你,祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你,有什么不懂的可以问我

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你的论文准备往什么方向写,选题老师审核通过了没,有没有列个大纲让老师看一下写作方向?写论文之前,一定要写个大纲,这样老师,好确定了框架,避免以后论文修改过程中出现大改的情况!!排版一定要遵循学校格式模板要求,否则参考文献、字体间距格式不对,要发回来重改,老师还会说你不认真希望可以帮到你,有什么不懂的可以问我,下面对论文写作提供一些参考建议仅供参考:论文题目论文题目应该简短、明确、有概括性。读者通过题目,能大致了解论文的内容、专业的特点和学科的范畴。但字数要适当,一般不宜超过24字。必要时可加副标题。摘要与关键词论文摘要论文摘要应概括地反映出毕业设计(论文)的目的、内容、方法、成果和结论。摘要中不宜使用公式、图表,不标注引用文献编号。摘要以300~500字为宜。关键词关键词是供检索用的主题词条,应采用能覆盖论文主要内容的通用技术词条(参照相应的技术术语标准)。关键词一般为3~5个,按词条的外延层次排列(外延大的排在前面)。目录按章、节、条三级标题编写,要求标题层次清晰。目录中的标题要与正文中标题一致。目录中应包括绪论、论文主体、结论、致谢、参考文献、附录等。论文正文是毕业设计(论文)的主体和核心部分,一般应包括绪论、论文主体及结论等部分。绪论一般作为第一章,是毕业设计(论文)主体的开端。绪论应包括:毕业设计的背景及目的;国内外研究状况和相关领域中已有的研究成果;课题的研究方法;论文构成及研究内容等。绪论一般不少于1千字。论文主体是毕业设计(论文)的主要部分,应该结构合理,层次清楚,重点突出,文字简练、通顺。论文主体的内容应包括以下各方面:(1) 毕业设计(论文)总体方案设计与选择的论证。(2) 毕业设计(论文)各部分(包括硬件与软件)的设计计算。(3) 试验方案设计的可行性、有效性以及试验数据的处理及分析。(4) 对本研究内容及成果应进行较全面、客观的理论阐述,应着重指出本研究内容中的创新、改进与实际应用之处。理论分析中,应将他人研究成果单独书写,并注明出处,不得将其与本人提出的理论分析混淆在一起。对于将其他领域的理论、结果引用到本研究领域者,应说明该理论的出处,并论述引用的可行性与有效性。(5) 自然科学的论文应推理正确,结论清晰,无科学性错误。(6) 管理和人文学科的论文应包括对研究问题的论述及系统分析,比较研究,模型或方案设计,案例论证或实证分析,模型运行的结果分析或建议、改进措施等。结论学位论文的结论单独作为一章排写,但不加章号。结论是毕业设计(论文)的总结,是整篇论文的归宿。要求精炼、准确地阐述自己的创造性工作或新的见解及其意义和作用,还可进一步提出需要讨论的问题和建议。致谢致谢中主要感谢导师和对论文工作有直接贡献及帮助的人士和单位。参考文献按论文正文中出现的顺序列出直接引用的主要参考文献。毕业设计(论文)的撰写应本着严谨求实的科学态度,凡有引用他人成果之处,均应按论文中所出现的先后次序列于参考文献中。并且只应列出正文中以标注形式引用或参考的有关著作和论文。一篇论著在论文中多处引用时,在参考文献中只应出现一次,序号以第一次出现的位置为准。附录对于一些不宜放入正文中、但作为毕业设计(论文)又是不可缺少的部分,或有重要参考价值的内容,可编入毕业设计(论文)的附录中。例如,过长的公式推导、重复性的数据、图表、程序全文及其说明等。

毕业论文图像算字数吗

算,因为图表要占用版面,所以是要算字数的,通常一个图表按照400字符折算,但是过大或者过小的会适当调整,具体编辑说了算咱们只是大概估算,但通常 我给客户都这么算,也都过的去。。。然后,有个别刊物是另算钱,就是只要出现图表,一个按照30-50算钱,但是这种刊物很少

如果期刊一个版面是2800字符,如果只想发表一个版面,那么文字、标点符号、空格,就必须控制在2800字符以内。要是论文中包含一幅相当于300字符大小的图片或表格,那么其他内容就必须精简为2500字符以内。 不同刊物每页(一页称为一个版面,一般是16开的)的字体大小不同,因而规定的字符也就不同。字符除文字外,还包括标点符号、空格等。论文中如果涉及到图片、表格,其所占用的一定版面空间,也是按一定字符空间计算的。九品论文希望你满意。

发表论文格式中图表算字数。

论文一般由题名、作者、目录、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成,其中部分组成(例如附录)可有可无。论文各组成的排序为:题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献、附录和致谢。

注意事项

1、毕业论文一律打印,采取a4纸张,页边距一律采取:上、下,左3cm,右,行间距取多倍行距(设置值为);字符间距为默认值(缩放100%,间距:标准),封面采用教务处统一规定的封面。

2、字体要求

论文所用字体要求为宋体。

3、字号

第一层次题序和标题用小三号黑体字;第二层次题序和标题用四号黑体字;第三层次及以下题序和标题与第二层次同正文用小四号宋体。

4、页眉及页码

毕业论文各页均加页眉,采用宋体五号宋体居中,打印“xx大学xxxx届x科生毕业论文(设计)”。页码从正文开始在页脚按阿拉伯数字(宋体小五号)连续编排,居中书写。

5、摘要及关键词

中文摘要及关键词:“摘要”二字采用三号字黑体、左对齐书写,“摘”与“要”之间空两格,内容采用小四号宋体。“关键词”三字采用小四号字黑体,顶格书写,一般为3—5个。

英文摘要应与中文摘要相对应,字体为小四号times new roman。

6、目录

“目录”二字采用三号字黑体、居中书写,“目”与“录”之间空两格,第一级层次采用小三号宋体字,其他级层次题目采用四号宋体字。

7、正文

正文的全部标题层次应整齐清晰,相同的层次应采用统一的字体表示。第一级为“一”、“二”、“三”、等,第二级为“”、“”、“”等,第三级为“”、“”等。

8、参考文献

参考文献要另起一页,一律放在正文后,在文中要有引用标注,如××× [1]。

9、外文资料及译文。

技巧

技巧一:依据学术方向进行选题。论文写作的价值,关键在于能够解决特定行业的特定问题,特别是在学术方面的论文更是如此。因此,论文选择和提炼标题的技巧之一,就是依据学术价值进行选择提炼。

技巧二:依据兴趣爱好进行选题。论文选择和提炼标题的技巧之二,就是从作者的爱好和兴趣出发,只有选题符合作者兴趣和爱好,作者平日所积累的资料才能得以发挥效用,语言应用等方面也才能熟能生巧。

技巧三:依据掌握的文献资料进行选题。文献资料是支撑、充实论文的基础,同时更能体现论文所研究的方向和观点,因而,作者从现有文献资料出发,进行选题和提炼标题,即成为第三大技巧。

技巧四:从小从专进行选题。所谓从小从专,即是指论文撰稿者在进行选择和提炼标题时,要从专业出发,从小处入手进行突破,切忌全而不专,大而空洞。

没有问题我可以给,

百度文库毕业论文数字图像

话说我们去年也写的这个。。。不过我是直接去百度文库搜的,里面很多文献,可以做做参考。。。

中北大学2012届毕业论文 第1页 共47页 1 引言 1 课题的提出以及研究意义 使计算器具有人类的感知的能力,能够识图认字,能听话和说话,能与人们自然的进行信息交互,是人们长期以来的梦想。经过二十余年的奋斗,这些梦想已逐渐部分成真。赋予计算机识图认字的智能,能够解脱人们将汉字输入计算机的繁重劳动,克服计算机汉语信息的汉字输入困难的问题,对我国信息化发展更具有特殊重要的价值。随着计算机技术、通信技术、多媒体技术以及Internet的迅速发展,人们越来越深刻地感受到了计算机处理事情的便捷。提取并识别图像中的文字,在图像数据库的组织与管理、视频索引、公交、交通、旅游、摄影等方面将有着极其广泛的应用。随着电力系统的规模增大,电力设备也越来越多,且设备分布具有跨地域性的特点,因此怎样管理维护这些设备,并可随时查看这些设备的信息成为一个急需解决的问题。 图像中往往包含着丰富的文字信息,若能将图像中的文字进行自动检测、分割、提取和识别,则对图像高层语义内容的自动理解、索引和检索非常有价值。因此,90年代,随着多媒体技术的发展以及对基于内容的多媒体检索的需求,图像中的文字获取又逐渐成为研究热点之一。电力设备标牌图像中的文字获取对图像识别、检索有重要意义。从电力设备标牌图像中提取文字需要首先定位包含文字的图像区域,由于电力设备标牌中的文字在字体、大小、对齐方式和排列上变化多端,文字背景复杂,而许多应用场合还要求算法具有一定处理速度,这些都使得从其图像中有效地提取文字变得困难,对其深入研究很有意义。电力设备标牌图像中有丰富的文字信息,对图像中的文字信息的提取将是图像处理方面研究的一个重要方向。在电力系统中,电力设备种类繁多,通过对设备图像的采集,识别出电力设备标牌的文字信息,建立设备信息图文库,对电力设备的年检、统计等工作更加便捷、高效,对提高电力系统的设备管理水平非常重要。在电力管理上的技术需求越来越引起人们的关注和期待,而在此方向的技术研究目前还是一个空白点,因此,研究设备图片中的字符识别技术具有广泛的实际应用价值和重要的学术意义。 2 相关技术研究现状 中北大学2012届毕业论文 第2页 共47页 目前电力设备标牌识别的研究还是一个空白点。其相关技术包括车牌识别技术和对图像中的文字识别技术[1]。电气标牌字符的识别研究还很滞后,目前仍没有相对成熟的系统。随着电力系统的规模增大,电力设备也越来越多,怎样管理维护这些设备,是我们现在需要努力研究并有待应用的一门技术。 当前,图像作为一种重要的可视化信息媒体,已被应用到几乎所有的科学技术领域和日常生活的各个方面。随着图像信息的快速增长,从海量的图像资源中快速高效地提取并识别信息已成为人们迫切的需求。因此,20世纪90年代,基于内容的图像检索(CBIR)[2]技术应运而生,从可视化角度开辟了一条更为直观 、准确的途径,并很快成为智能信息处理领域的研究热点。 如今牌照定位是从一张图片中找到标牌的位置,将包括牌照的子图像从这张图片中切割出来。主要有边缘特征法[3]、神经网络法[4,5]、基于灰度的检测方法、基于数学形态学法、基于颜色的分割方法、基于区域特征的方法、小波变换的方法等。 文字识别技术已经广泛应用到了各个领域中,它作为计算机智能接口的重要组成部分,在信息处理领域中可以大大提高计算机的使用效率。字符识别的对象是汉字、字母和数字。我国牌照的独有的特点是包括汉字的识别。汉字因为其结构复杂,使得识别过程有别于数字和字母。目前主要的字符识别方法有:模板匹配法、统计特征字符识别法、结构特征字符识别法、人工神经网络法。模板匹配对噪声比较敏感,并对字符的字体变化具有不适应的特点。基于统计特征的字符识别法对于形近字符区分能力弱,而且需要寻找特征,特征有时随图像变化而失效。结构特征的描述和比较要占用大量的存储和计算资源,因此算法在实现上相对复杂、识别速度慢。神经网络法也存在找寻特征和计算量大的问题。光学字符识别(OCR)技术是计算机自动、高速地辨别纸上的文字,并将其转化为可编辑的文本的一项实用技术。它是新一代计算器智能接口的一个重要组成部分,也是模式识别领域的一个重要分支。因此,在电力标牌的字符识别中,OCR技术也得到了广泛的应用,是其进行识别不可或缺的技术力量。Lienhart等[6,7]先后开发出两个视频中的文字检测、分割和识别系统。这两个系统都是利用文字的单色性相对于背景的高对比度和视频字幕的简单纹理来进行图像分割。 近几年,国内学者也开始关注并积极投身到电力设备标牌的字符检测领域来,但中北大学2012届毕业论文 第3页 共47页 是都仅限于在进行基于内容的多媒体检索的研究时,附带地介绍了图像和视频中的文字获取,并没有进行系统深入的研究,也没有开发出相应可行的系统。如何识别图像中的文字仍然是一个有待研究解决的问题。 3 本课题主要内容 电力设备标牌字符识别涉及到的技术和车牌识别技术有些相似处,车牌识别技术已经较为成熟,但是,电力设备标牌识别与之有很多不同之处。主要包括: (1)图像的预处理技术。标牌中有很多钢印信息,通过二值化[8,9]提取标牌特征时,需要完整的提取其特征量。而车牌上的信息在提取时不存在上述问题。 (2)电力设备标牌中的信息识别技术。标牌中的字符很多,尤其是所涉及的汉字比较丰富,而车牌中字符构成比较简单。 本文对电力系统中设备标牌中的字符识别技术进行了研究,对设备标牌中的字符识别系统的每一个模块进行了研究及实现。电力设备图片在识别前首先需要对图像进行预处理,以更好的提取标牌中的信息。其次,分割图像。最后进行标牌上的字符识别。因此,本课题主要研究内容为: (一)电力设备标牌的图像预处理方法的研究。采集到的设备图片不可避免的会受到噪声的污染,需要对设备图片进行处理以及修正,突出图片中的标牌信息,增强图像,以便更好的进行字符识别。 (二)分析电力设备标牌特点,结合设备标牌特点研究适合标牌图像的二值化方法。 (三)研究边缘检测算子并对图像进行边缘检测处理,分析实验结果,并进行图像的分割。 (四)应用光学字符识别(OCR)[12,13,14,15]技术和字符识别技术进行电力设备标牌的识别[16,17,18,19]。 在拟采用的研究手段上分别从设备图像预处理、标牌的二值化算法以及标牌图像的分割和字符的识别四个方面进行阐述: 1)进行图像的滤波处理、经灰度直方图灰度修正以及灰度图像对比处理把我们感兴趣的部分突出出来。 2)为了进行有效的识别,采用阈值法进行标牌图像的二值化。通过对其标牌二值化,提取标牌图像中的钢印信息。 中北大学2012届毕业论文 第4页 共47页 3)进行标牌图像的边缘检测和分割。 4)采用基于光学字符识别(OCR)的技术以及MATLAB软件算法完成对标牌字符的识别。 中北大学2012届毕业论文 第5页 共47页 2 电力设备标牌图像预处理 电力设备标牌图像由于背景的灰度值介于标头字符的灰度值和钢印灰度值之间,所以用单一的一个阈值无法将标头字符和钢印同时提取出来。为了进行有效的识别,首先需要对数字图像进行处理。 二维物理图像被栅格划分成小的区域,这些小的区域称为数据元素(Picture Element),简称像素。对每个像素进行采样和量化,得到相应的整数值。这个值代表像素的明暗程度和颜色深浅等信息。 每个引入噪声。图像可以分为二值图像、灰度图像、彩色图像。灰度图像只含亮度信息,不含彩色信息。灰度值用8位(Bit)表示,从0到255,一共256级,从黑(0)到白(255)。二值图像就只有代表黑白两色的两个灰度值,归一化后灰度值是黑(0)到白(1)。彩色图像每个像素值都有三个分量,分别表示红色(R),绿色(G)和蓝色(B)。每个分量又按各分量的灰度分为0到255共256级。根据RGB的不同组合就可以表示256 ×256×256种颜色,也就是常说的24位真彩色。 图像的读取 clear; close all; I=imread(''); imshow(I);(结果见图2(a)) 去噪 在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响,获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异(称为降质或退化)。退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误,因此必须对其采取一些手段进行改善。图像增强技术正是在此意义上提出的,目的就是为了改善图像的质量。图像增强根据图像的模糊情况采用各种特殊的技术突出图像中的某些信息,削弱或消除无关信息,达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强尚没有统一的理论方法。 利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理:

您还可以输入9999个字

就是 自适应直方图均衡化, 你是直接百度一下这个术语的意思呢?还是继续求翻译及概括?

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数字图像处理,MATLAB,可好 ,

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随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文,欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要:随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解,由于图像在成像时受到外部环境的影响,使得图像具有特殊性,复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词:图像处理;图像识别;成像

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像,是人类最重要的信息源,它是通过各种观测系统从客观世界中获得,具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展,图像处理技术的应用也越来越广泛,并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段,比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等,在这些应用中,都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理,着重强调图像与图像之间进行的交换,主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。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目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性,使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集,图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强,图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化,数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分,使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善,即图像增强。通过图像增强,以减少图像中的图像的噪声,改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量,使图像中的物体的轮廓更加清晰,细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因,增强后的图像更加赏欣悦目,为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原,图像复原也称图像恢复,由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊,为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复,图像恢复主要采用滤波方法,从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建,该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩,数字图像的显著特点是数据量庞大,需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频,那么必须对图像进行编码和压缩。目前,图像压缩编码已形成国际标准,如比较著名的静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像,适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列,因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术,图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域,每一区域是像素的一个连续集,这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后把目标从背景中分离出来。目前,图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰,使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述,描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征,甚至目标之间的关系,最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时,可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中,图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外,还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前,图像识别技术已广泛应用于多个领域,如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有:

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段,主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分,它具有不变性:一个人的指纹是终身不变的;唯一性:几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前,指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关,如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别,可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下,其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响,但由于红外线不能穿透玻璃,如果待识别的对象戴有眼镜,那么在图像识别时,眼部信息全部丢失,将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术,可以自动地把文字和其他信息分离出来,通过智能识别后输入计算机,用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档,如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入,可以提供文字的处理效率,有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样,使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事,但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下,图像识别技术取得了一定的成功,但在复杂的环境下,仍面临着许多问题:如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准,以及算法本身存在一定的局限性,这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献:

[1] 胡爱明,周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用,2003,39(7):90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2011.

[3] 范立南,韩晓微,张广渊.图像处理与模式识别[M].北京:科学出版社,2007.

[4] 晓慧,刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用,2009,1(29):8.

[5] 陈良育,曾振柄,张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用,2005,25(7):1629-1631.

[6] Sanderson C,Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33,Martigny,Swizerland,2002.

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