病害图像识别最新技术研究和分析

病害图像识别最新技术研究和分析
病害图像识别最新技术研究和分析

病害图像识别最新技术研究和分析

随着计算机信息技术的不断发展,图像识别这一技术在各个领域中的应用也越发的广泛和普及,甚至已经逐渐开始渗入到我们日常生活中。但是,就目前而言,我国图像识别技术在发展过程中还是有着一定的空间,同时也还存在着一定的问题,为此,笔者为了更好地促进我国图像识别技术的发展,进行如下分析。

一、图像识别技术相关概述

图像识别技术其主要的作用就是按照所观测到的图像,对图像中的物体进行分辨,以此来做好相应的具有意义的判断,具体实现则是应用现代信息处理技术,以及计算机技术对人类认知过程进行模拟。通常情况下,一个图像其识别系统由图像分割、图像特征提取、分类器的识别这三个部分所组成,其中,图像分割主要的作用就是将图像划分成为多个区域;图像特征提取则是对多个区域的图像进行相应的特征提取;分类器的识别则是按照图像特征所提取的结果进行适当的分类。从某种程度来说,图像分割其本身就能将其称之为图像识别的过程。总而言之,随着社会的不断发展,图像识别技术也得到了较大的发展,并且也被广泛的应用在各个领域当中,其中就包括医学、航天航空、通信等领域。

二、图像识别的技术现状分析

就目前而言,我国图像识别技术其本身具有一定的优势,具体体现在处理精度高、再现性好、灵活性高、适用面宽、信息压缩潜力大等方面,但是,在实际发展过程中,该技术还是存在着一定的问题,而

影响图像识别技术发展的因素,其主要体现在以下几个方面:就目前而言,图像识别技术其在使用过程中,大多数处理的信息都属于二维信息,并且处理量较大,所以对于计算机速度以及存储容量等方面都有着一定的要求,这就致使该技术在使用过程中成本较高,技术难

度也随之上升。除此之外,图像识别技术在使用过程中,因为其图像主要是三维景物的二维投影,而一副图像其本身就不会具备复现三维景物的全部几何信息这一能力,所以三维景物其背面的信息是不可能在二维图像画面上反映出来的,因此,在使用过程中,就需要对三维景物进行适当的分析,最后,图像识别技术其成像之后,其主要是交由相关人员进行评价,所以在使用过程中也就会受到人为因素的影响。

三、图像识别技术的发展趋势分析

图像识别技术也可以将其称之为图像分类,其属于模式识别的范畴,而在该技术中,在对图像进行分类的过程中,其经常会使用到经典的模式进行识别。就近年来在该技术中所发展起来的人工神经网络模式以及模糊模式识别分类在图像识别中受到了越来越多的重视,就图像识别技术发展趋势来看,该技术今后研究的重点应该在以下几个方面:(1)图像压缩。图像压缩可以将其分成两类,其分别是无损压缩以及有损压缩,其中,无损压缩因为其压缩比有着一定的极限,所以,就目前而言,在对图像识别进行进行研究的过程中,其就不能成为研究热点,很多人在研究过程中都集中于有损压缩上,而有损压缩其具体指的是在压缩之后,图像其所存在的部分信息会丢失。

(2)三维重建。在现代信息技术高速发展的情况下,我国在产品

设计过程中,其也开始逐渐从以往传统的平面设计发展成为三维空间设计,就比如说在地图这一方面,之前所使用的平面地图就已经被现如今所存在的三维电子地图所取代了。除此之外,三维重建这一技术在考古研究方面也有着非常重要的作用,能够在一定程度上更好地促进考古学的发展。

(3)虚拟现实。在计算机不断发展的时代下,其运算速度在现如今已经非常的快了,这也在一定程度上为虚拟现实提供了可能性,而在这种情况下,网上虚拟现实以及可视电话等方面的发展也成为了图像识别技术发展的新趋势。综上,在社会不断发展过程中,图像识别技术发展空间也在不断的扩大,在这种情况下,其应用前景也就会更为的广泛。我们在获取以及交换信息的过程中,图形是必不可少的一个部分,在这种情况下图像识别技术的应用领域也就会越发的广泛普遍,甚至会成为日常生活中较为常见的技术之一,具体而言,图像识别技术其应用领域主要包括以下几个方面,其分别是生物医学土程方面、航天航空技术方面、军事公安方面、通信土程方面、土业土程方面、文化艺术方面等等等。

血液细胞图像自动识别系统的开发

血液细胞图像自动识别系统的开发 汤学民1)林学訚2)何林1) 1) (深圳市人民医院 518020) 2) (清华大学计算机科学与技术系) 摘要运用计算机模式识别技术自动识别血细胞图像是模式识别在医学图像领域应用的一个重要研究课题。由于血细胞的种类多、图像复杂而使这项工作不易实现,目前,临床医学中对血细胞形态的识别都是人工操作。本系统运用模式识别技术可对外周血中的血细胞图像实现自动识别。本文所用的图像分割方法是在对图像距离变换的基础上,综合区域和边界方法,充分利用图像中包含的信息,实现血细胞图像的分割。根据细胞的形状、纹理、颜色等的特点选取并测定22个特征值,用统计分类的方法设计分类器。通过对50幅图像共88个细胞的测试表明,此系统的识别正确率为96%,经临床专家评估,此系统具有较好的实用价值。 关键词模式识别血液细胞自动识别 Abstract It is an important topic in the field of medicine image to make research on Blood Cell image recognition with Computer Pattern Recognition technique. However, there are so many types of blood cells and the image is complex. Therefore, it is not easy to fulfill image recognition with this technique. Up to now, the recognition of blood cells in clinic is by manual work. The system in this paper can recognize the blood cells by pattern recognition technique automatically. In order to fulfill the segmentation, the image segmentation method is based on distance transformation image, combining the region approach and edge approach, and taking full advantage of image information. There are 22 features selected and measured in accordance to the shape of cell, the texture of cell, and color appearance of cell. The classifier is designed with the statistical classification. The experimental results show that the classification accuracy is 96% from the 88 blood cells found in a set of 50 images. The system also confirms the validity and the clinical value.  Keywords Pattern recognition, Blood Cell, Automatic recognition 1 引言  随着计算机技术的不断发展,计算机技术在医学中的应用也越来越多,其中一个重要方面是对显微镜下细胞形态的自动图像识别。细胞形态的检测是医学检测中的一个重要部分,很多疾病的诊治主要依靠医学专家观察标本中细胞在显

图像识别方法和设备的制作流程

本技术的实施方式提供了一种图像识别方法。该方法包括:对待识别图像进行特征提取,得到多个特征向量;确定每个特征向量对应的类别;针对每个特征向量,分别计算其所对应的类别下各样本图像的分数;将计算得到的同一样本图像的分数累加,得到该同一样本图像的分值;将分值最高的样本图像对应的图像标识作为待识别图像的识别结果。通过上述图像识别方法,有效提取多个特征来表征待识别图像,提取的特征不受图像中物体的特性所影响,能够实现对图像的有效识别,适用范围广;且通过计算样本图像分数的方式得到识别结果,综合考虑了特征的重要性,能够获得较好的识别精度。此外,本技术的实施方式提供了一种图像识别装置。 权利要求书 1.一种图像识别方法,包括: 对待识别图像进行特征提取,得到多个特征向量; 确定每个特征向量对应的类别; 针对所述每个特征向量,分别计算其所对应的类别下各样本图像的分数;

将计算得到的同一样本图像的分数累加,得到该同一样本图像的分值; 将分值最高的样本图像对应的图像标识作为所述待识别图像的识别结果; 按照以下公式计算样本图像的分数: 其中,S表示当前样本图像的分数,A表示平均每个类别下的样本图像特征向量个数,B表示所述当前样本图像所属的类别下的所有图像标识出现次数之和,C表示所述当前样本图像所属的类别下,所述当前样本图像对应的图像标识出现次数,D表示放缩因子。 2.根据权利要求1所述的图像识别方法,其中,确定每个特征向量对应的类别,包括: 分别计算所述特征向量与预先存储的多个聚类中心向量的距离,其中,所述聚类中心向量与所述类别一一对应; 确定与所述特征向量距离最近的聚类中心向量对应的类别为所述特征向量对应的类别。 3.根据权利要求1所述的图像识别方法,其中,对待识别图像进行特征提取,得到多个特征向量,包括: 利用滑动窗口遍历所述待识别图像; 针对所述滑动窗口所处的每个区域,计算该区域的特征向量。 4.根据权利要求3所述的图像识别方法,其中,计算该区域的特征向量,包括: 将该区域划分为多个大小相同的细胞单元,其中,每个细胞单元之间不重叠;

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有

仪表显示的图像识别算法研究

仪表显示的图像识别算法研究 摘要:随着社会的逐渐发展,人类的生活越来越趋于智能化。本文根据当今社会对于图像识别研究的发展现状,针对目前人们生活中人工读表的弊端,提出了通过采集仪表显示的图像并进行图像识别算法处理来达到智能自动读表的方法。 为了能快速获得采集数据,减少人们生活中繁复的人工作业。本文通过多样的图像处理来代替人眼识别图像。只需要得到采集到的图像,就可以利用计算机来进行计算和识别,得出最后的数字。本文采用了一系列的图像处理方法,包括图像的去噪,二值化分割,边缘检测和基于数学形态学的膨胀腐蚀操作等。同时通过多种尝试和比较各种方法的优缺点得到了一套简易而又完善,快速的图像识别算法。 在进行多次测试试验后,本文采用数码相机来进行图像的采集,同时经过图像预处理、图像分割、图像识别等一系列流程得出了较为完善的图像采集和识别系统,为未来信息传递智能化提供了基础,对于促进工业发展或是改善生活水平都有重要的意义。 关键词:图像预处理、二值化、边缘检测、形态学、去噪、图像分割、图像匹配 The research of image recognition displayed by the instrument Abstract: With the continuous development of society, people's lives become more and more intelligent. Based on the current development in today's society for the study of image recognition, according to the present disadvantages of manual meter reading in peop le’s lives, this page proposed the way by collecting the instruments display image and then deals it with image recognizing algorithms to achieve intelligent automatic meter. In order to quickly gather data, reducing manual work in people’s lives complicated. The page uses a series of image processing to replace human eye image recognition. Just need the collected images, we can use a computer to calculate and identify, then we will arrive at a final figure. We used a variety of image processing methods, including image denoising, thresholding segmentation, expansion of edge-detection based on mathematical morphology and corrosion and so on. And

图像模式识别的方法介绍

2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多,从图像模式识别提取的特征对象来看,图像识别方法可分为以下几种:基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中,基于形状特征的识别方法,其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述,形成可视特征矢量,以完成不同图像的分类,常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像,通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外,近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入,模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式,如采用统计模式识别的方法,所面临的一个困难就是特征提取的问题,它所要求的特征量十分巨大,要把某一个复杂模式准确分类很困难,从而很自然地就想到这样的一种设计,即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合,而子模式又分为若干基元,通过对基元的识别,进而识别子模式,最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语,短语又由单词,单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言,称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后,利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法,以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式,经基元提取形成描述模式的基元串(即字符串)。句法分析根据文法推理所推断的文法,判决有序字符串所描述的模式类别,得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法,描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法,类似于统计模式识别的训练过程,必须事先采集足够多的训练模式样本,经基元提取,把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法,它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界,利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2,该模型主要包括两种操作模型:训练和分类,其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分,并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析,找出规律性的认识,并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中,预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中,被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

车辆牌照图像识别算法研究与实现本科毕设论文

Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计(论文)题目名称:车辆牌照图像识别算法研究与实现

车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要:近年来随着国民经济的蓬勃发展,国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此,汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位,本文采用投影法对车牌进行定位;在字符分割方面,本文使用阈值规则进行字符分割;针对车牌图像中数字字符识别的问题,本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后,使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词:车牌定位;字符分割;BP神经网络;车牌识别;VC++

Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy,there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location,the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++

图像识别匹配技术原理

第1章绪论 1.1研究背景及意义 数字图像,又称数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常,像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像,这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成,例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等,也可以从任意的非图像数据合成得到,例如数学函数或者三维几何模型,三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 图像配准的方法迄今为止,在国内外的图像处理研究领域,已经报道了相当多的图像配准研究工作,产生了不少图像配准方法。总的来说,各种方法都是面向一定范围的应用领域,也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配,依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位,根据其所采用的算法称之为图像相关等等。 基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理,而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单,但应用范围较窄,不能直接用于校正图像的非线性形变,在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展,人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法,大致可以分为三类:互相关法(也称模板匹配法)、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。 目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法,基于相关性的配准方法和基于梯度的配准方法。其中基于梯度的方法基本很少单独使用,而作为一个辅助

图像识别技术综述

图像处理与识别技术综述 摘要:本文简要介绍了图像处理与识别技术的相关知识,介绍了图像识别过程中的判别函数和判别规则,特征提取和选择的方法。设计一个基于16位处理器MC9S12XS128的图像识别系统在实际中的具体硬件实现。 关键词:图像识别特征提取MC9S12XS128 数字摄像头 An Overview of Image Recognition And Identifying Technology Abstract:This paper introduces some knowledge of image recognition and identifying technology,introduces the discriminant function discriminant rule in the image identifying progress, feature extraction and selection method. Designed an image identifying system based on 16-bit controller MC9S12XS128,and it has specific hardware implementation in fact. Key words: image identifying discriminaut rule MC9S12XS128 digital cameral

1 引言 图像是与视觉相关的最贴近生活的信息,它是客观世界的物体直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体。传统的图像处理技术就是对图像进行保存、处理、压缩、传输和重现。随着信息时代的到来,用于计算机处理的各种信息的需求越来越多,多媒体信息处理技术已经成为日常生活各个领域的迫切需要。人们更希望利用计算机技术处理人类视觉问题,如:人脸、指纹识别技术实现处理与个人有关的一切事物,利用视觉自动监视系统监视环境中发生的非常事件,利用字符识别技术实现文档图像的自动录入与处理。因此把传统的图像处理技术与模式识别处理技术相结合是图像处理的新趋势。 2 传统的图像处理技术 图像处理技术始于20世纪50年代,1964年美国喷射推进实验室(JPL )使用计算机对太空船送回的大批月球照片处理后得到了清晰逼真的图像,这是这门技术发展的里程碑,此后这门技术得到了广泛的发展。 传统图像处理技术包含图像的获取、变换、增强、编码、分割等方面的内容。 2.1 图像获取 图像可以根据其形式或产生方法来分类。 照片图画 光图像连续函数 离散函数 (数字图像)不可见的 物理图像 物体图像 可见的图像图片数学函数 图1 图像的分类 图像的获取[4]是指将其变为计算机可识别的信息。通常是数字化的过程,及扫描、采样、量化三个步骤。经过数字化过程后就得到了一幅图的数字表示,即数字图像。一般这个过程由摄像头等设备完成。反过来还可将数字图像进行显示。 2.2 图像变换 图像变换[6]广泛应用于图像滤波[2]、统计滤波[5]、图像数据压缩以及图像描述等。图像变换是将N ×N 维空间图像数据变换成另外一组基向量(通常是正交向量空间)的坐标参数,我们希望这些离散图像信号坐标参数更集中代表了图像中的有效信息,或者是更便于达到某种处理目的。 通常采用的方法有:傅里叶变换、相关分析、小波变换[7]、离散余弦变换(DCT )、正弦变

森林防火系统中图像识别算法的研究

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 摘要 森林是陆地生态的主体,具有很高的生态效益和经济效益。鉴于目前我国森林防火的严峻形势,必须开发有效技术解决森林火灾的监测问题。传统火灾探测器多采用单一时刻的火灾参量作为判断标准,在外界干扰下易引起频繁误报或漏报。近年来提出的基于机器视觉的火灾报警系统,利用数字图像处理技术来实现火灾自动报警。 基于火焰和烟雾的图像特征,本文研究了一种识别自然环境下火灾的机器视觉方法。火灾发生过程中,主要的图像信息是燃烧时产生的烟雾和火焰,通过对烟雾和火焰的图像信息研究发现,烟雾和火焰本身具有一定的规律性,以此为依据设计有针对性的算法,从图像中识别出烟雾和火焰,判断火灾是否发生。 首先,论文阐述了森林防火技术及图像型火灾检测技术的发展和现状,并对图像分割和滤波方法中的关键技术进行了详细介绍,在此基础上,本文分别讨论了火焰和烟雾的分割与识别。 然后,对于火焰分割,针对不同情况下的火焰研究了三种不同的分割技术,实现了火焰区域的准确分割。对于火焰的特征检测,主要进行颜色和动态特征的分析,通过建立火焰颜色模型进行颜色识别,再进一步进行火焰的四个动态特征的识别。对于烟雾分割,由于烟雾颜色的复杂性,采取颜色提取法进行分割,并运用视觉一致性的聚类算法对其进行了改进。对于烟雾的特征检测,主要进行小波特征及动态特征的分析,通过对比烟雾图像与背景图像小波系数进行小波特征识别,再对识别结果进一步进行动态特征识别,包括烟雾的不规则性和扩散性,最终确定视频中是否存在烟雾。 最后,综合以上分析,给出了森林防火系统中火灾的识别的整体流程以及火焰和烟雾分别的识别流程。 实验证明,综合火焰和烟雾的静态特征及动态特征的火灾识别方法,识别率高。在火灾检测技术中,具有较好的发展前景。 关键词火焰识别;烟雾识别;图像分割;动态特征 - I -

关于癌细胞识别系统设计的开题分析报告

关于癌细胞识别系统设计的开题报告

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襄樊学院毕业论文(设计)任务书 毕业论文(设计)题癌细胞识别系统的设计 学生姓名吴倩专业电子信息科学与技术班级0711指导教师闵晶妍一、毕业论文(设计)的主要内容及要求: 内容:1、系统识别概念的定义及意义。 2、癌细胞识别系统中系统设计方法的实现。 3、用Matlab对各种算法进行仿真实验。 4、对各种设计方法的实验结果进行比较分析。 要求:1、掌握系统识别的定义及意义; 2、掌握癌细胞识别系统中识别方法的设计与实现; 3、对各种方法进行Matlab仿真比较; 4、完成癌细胞识别系统的算法; 5、完成相应毕业论文; 二、毕业论文(设计)应收集的资料及主要参考文献: 1、《图像处理和分析》清华大学出版社 2、《数字图像处理学》电子工业出版社 3、《visual c++ 数字图像实用工程案例精选》人民邮电出版社 4、《visual c++ 小波变换技术与工程实践》人民邮电出版社 5、《visual c++ 数字图像模式识别技术及工程实践》人民邮电出版社 6、用Internet搜集期刊网的期刊和论文 7、《visual c++/matlab 图像处理与识别实用案例精选》人民邮电出版

襄樊学院物理与电子工程学院2011届本科毕业论文开题报告论文题目癌细胞识别系统的设计 班级0711电科 姓名吴倩 学号07111005 指导教师(职称)闵晶妍 填表日期2011 年 2 月18 日

人脸图像检测与识别方法综述

综述 《自动化技术与应用》 2004年第 23卷第 12期 Survey 人脸图像检测与识别方法综述 王科俊 ,姚向辉 (哈尔滨工程大学自动化学院 ,黑龙江哈尔滨 150001) 摘要 :本文对人脸识别技术中的检测和识别分成两部分进行了讨论。首先 ,系统的整理分析了人脸检测的各种方法。其次 ,作为 人脸识别技术的第二个环节 ,对人脸的各种识别方法进行了比较性的论述 ,重点讨论了当前热点的识别算法。最后对人脸 识别技术的发展方向进行了展望。 关键词 :人脸检测 ;人脸识别 ;特征提取 ;模式识别 中图分类号 : TP391141 文献标识码 :A 文章编号 : 100327241 (2004) 1220005205 Survey of Human Face Detection and Recognition WANG Ke -jun ,YAO Xiang -hui (College of Automatization , Harbin Engineering University , Harbin 150001 ,China) Abstract :This paper describes the problem of human face detection and recognition. Firstly it synthesizes and analyzes the methods of human face de2 tection systematically from the view of the classification of human face detection ,

图像处理即图像识别过程

图像处理即图像识别过程 图像处理(imageProcessing)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。 l)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

图像识别中仍然存在的问题及解决思路

图像识别中仍然存在的问题及解决思路 一、摄像系统晃动问题,在对焦侧及中部炉盖进行拍摄时,小的晃动问题并不显示很严重,但对机焦炉盖及上升管拍摄时,由于距离比较远,小的晃动就会造成画面的不稳定,影响识别精度。 晃动的原因:有几种情况,一是由于滑行车在风的作用下东西方向的摆动;二是摄像系统安装于滑行车外部支架上,有一定高低方向的颤动;三是由于云台的旋转俯仰均是齿轮驱动,齿轮配合间隙的晃动会造成一定的晃动。 解决方案:虽然现在的识别程序中已经对晃动进行了配准,但有时仍会由于晃动造成误判,因此考虑从硬件及软件两方面着手进行改善,硬件上解决滑行车摆动最理想的方案是采用双轨,但考虑到成本会增加较多,在王工新的设计中将摄像系统由滑行车外部移到中部应该对上下的颤动会有改善。云台齿轮间隙的问题,如要解决只能选用新的更精密的云台,考虑到这部分晃动的幅度较小,而且由于这种间隙没有弹性的回力,故在一定风向下一般不会发生来回的晃动,可不考虑。 软件的方面,现在所用的晃动图像配准方法有两个问题,一是由于运算量较大,现在只对晃动严重的上下方向进行了配准,对横向的晃动未进行配准。二是配准的算法上应该还有一定的提高空间(主要是降低运算量及提高配准精度),新来的小张由于研究生专业就是图像识别,考虑让他在这方面做一些工作(除了配准这部分,从整个识别算法上也可以做一个重新的考虑)。 另一个张总曾提出的软件解决方案是,在拍摄瞬时风速超过一定范围后,识别结果均定为不泄漏。 二、逆光问题,在下午的拍摄中,逆光是影响识别效果最严重的一个因素(对焦侧炉盖的拍摄基本没影响,对中间炉盖有一定影响同,对机侧炉盖及上升管拍摄影响很大),在逆光时拍摄回的画面,即使人工来识别,也已经无法判断泄漏与不泄漏,这种情况下计算机识别已经无能为力。 逆光原因:由于焦炉是南北走向,我们的摄像系统安装于焦炉东侧的焦侧方向,在下午对机侧炉盖及上升管拍摄时,阳光正好照射在摄像机护罩玻璃上,导致摄回的图像均变成灰色。除不能识别外,有时还会由于中部光线强度的变化导致一些误判。

图像识别技术和图像处理技术

摘要 本文对图形图像处理系统的发展现状和所采用的主要技术进行了详细分析,确定了相应的结构和主要功能,以及实际开发中所采取的技术。系统在Windows XP平台下实现,本课题是采用Visual C++作为编程工具,采用面向对象的程序设计技术实现一个图形绘制和图像处理的应用软件。主要工作分为三类,包括基本图形绘制与编辑、简单的图像处理、图像格式的转换。图形方面主要是设计图形基类,以及继承图形基类的具体图形类。通过对独立功能的封装,可以为今后需要的图形图像的应用奠定基础。系统的优点有:充分体现了面向对象的设计思想,充分运用了C++的特性,比如封装、多态、继承。程序结构清晰,可读性好,程序中做了充分的注释。图形绘制部分避免了传统的switch case的繁琐结构。容易扩充和移植。 最后,对系统进行测试表明,系统功能达到了预期的要求,界面友好,操作简便,运行也较稳定,是一个完成基本功能的图形图像系统。 总体上,本文介绍了系统开发设计的全过程和设计过程中部分代码,也对系统测试的过程进行简单描述,同时对系统中采用的关键技术也作了一些必要的说明,对图像变换的基本原理,图像处理的基本原理和各种图像格式做了详细的阐述。 关键词:图形;图像;多态;继承

Abstract This article has carried on the detailed analysis about graph image processing system development and using of the key technology,identify the corresponding structure and central function, as well as the system adopts technology in the actual development. The system realizes under the Windows XP platform, the topic use Visual C++ as a programming tool, use object-oriented programming techniques to achieve a graphic and image processing software. Major work is divided into three categories, basic drawing and editing graphics, simple image processing, and image format conversion. The graph aspect is designs the graph base class , as well as inherits the graph bas e class’s specific graph class. Through independent function's encapsulation, for the future’s needs of the graphic images lays the foundation. The system merit has: the object-oriented design’s thought application of the c++ properties, for example encapsulation, pol ymorphism, and inheritance. Program’s structure is clear, good readability, codes has the full annotation in the program. The graph plan’s part has avoided complicated structure of the traditional switch case. Easy expansion and transplantation. Finally, system’s testing shows, s ystem’s functions achieve the expected demand, friendly interface, and the operation is simple, also a much stable operation, it has basic functions of the graphic image system. As a whole, this paper describes the system design process and part of the process of designing code, also carries on the simple description to the system test process, meanwhile it made some necessary explanations about key technology in the system, it made the detailed description to image transform of the basic principle, the image processing basic principle and various image formats. Keyword: graph; image; polymorphism; inheritance

如何识别细胞分裂图像

如何识别细胞分裂图像 在大大小小的考试中,我们经常会遇到辨别有丝分裂和减数分裂图像的题目,如何确认此图是什么分裂什么时期什么细胞名称呢?主要是根据图中染色体的行为、位置、数目等不同特点来判断,我们总结为“三看”辨析法。 由于有丝分裂有同源染色体,无联合。减数第一次分裂前中期有联会,后期有同源染色体的分离。减数第二次分裂无同源染色体的分离。减数第二次分裂无同源染色体,则一般情况下减数第一次分裂、有丝分裂的染色体数一定为偶数,减数第二次分裂的细胞染色体有可能为奇数。“三看”方法介绍如下: 一. 对于前期、中期的细胞(就2N生物而言): 1. 2. 3. 二. 对于后期细胞 1. 2. 根据以上方法辨析下列图形

答案:A为减数分裂II前期 B为减数分裂II后期 C为减数分裂II前期 D有丝分裂前期 E 减数分裂I中期 F有丝分裂中期 G减数分裂II中期 H有丝分裂后期 I减数分裂I后期 J 减数分裂II后期。 分裂时期的判断 1.下列同一生物的细胞分裂模式图中,表示有丝分裂中期的是( B ) A B C D 2.用显微镜观察细胞时,一个细胞中有8条形状、大小各不相同的染色体,并排列于赤道板上,你认为此细胞处于( D ) A.有丝分裂中期 B.减数第一次分裂中期 C.有丝分裂后期D.减数第二次分裂中期 3.已知右图甲、乙两细胞是染色体数目不同的两种生物细胞。问: ⑴甲、乙两细胞各处于细胞分裂的什么时期? 甲__________________________________ 乙__________________________________ ⑵甲、乙两细胞的体细胞中各含几条染色体? 甲_____________条,乙_____________条。 答案.⑴减数分裂后期Ⅱ;有丝分裂后期⑵ 4;2 4.大多数生物的细胞都会发生分裂,请据图回答: ⑴右图是____________________(填“动物”或“植物”)细胞的___ _________(填“有丝”或“减数”)分裂___________期图。

基于matlab数字图像处理与识别系统含程序

目录 第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (4) 1.5 论文的内容及组织 (5) 第二章图像处理的Matlab实现 (6) 2.1 Matlab简介 (6) 2.2 数字图像处理及过程 (6) 2.2.1图像处理的基本操作 (6) 2.2.2图像类型的转换 (7) 2.2.3图像增强 (7) 2.2.4边缘检测 (8) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (8) 2.4 本章小结 (11) 第三章人脸图像识别计算机系统 (11) 3.1 引言 (11) 3.2系统基本机构 (12) 3.3 人脸检测定位算法 (13) 3.4 人脸图像的预处理 (18) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (19) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (21) 4.1识别理论 (21) 4.2 人脸识别的matlab实现 (21) 4.3 本章小结 (22) 第五章总结 (22) 致谢 (23) 参考文献 (24) 附录 (25)

第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义;然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题;接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成;最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情,并形成了一个人脸图像识别研究领域,.这一领域除了它的重大理论价值外,也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中,人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力,以及识别事物、处理事物的能力,因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制,并努力将这些机制用于实践,如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的,因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情,而让机器来实现却很难,如人脸图像的识别,语音识别,自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制,就能够逐步地了解人类是如何存储信息,并进行处理的,从而最终了解人类的思维机制。 同时,进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样,人脸也具有唯一性,也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世,并在安检等部门得到应用,但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性,因为它取样方便,可以不接触目标就进行识别,从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是,人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照,图像尺寸,旋转,姿势变化等。使得同一个人,

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