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1、圖像識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)與展望報(bào)告人:?jiǎn)胃?地點(diǎn):華中師范大學(xué)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,圖像采集儀的出現(xiàn)以及高可靠算法的實(shí)現(xiàn),使得圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用越來(lái)越廣泛,產(chǎn)品化程度越來(lái)越高,成像系統(tǒng)也越來(lái)越成熟。1 圖像識(shí)別系統(tǒng)概述自動(dòng)圖像識(shí)別系統(tǒng)的過程分為五部分:圖像輸入、預(yù)處理、特征提取、分類和匹配,其中預(yù)處理又可分為圖像分割、圖像增強(qiáng)、二值化和細(xì)化等幾個(gè)部分。(1)圖像輸入將圖像采集下來(lái)輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理是圖像識(shí)別的首要步驟。(2)預(yù)處理為了減少后續(xù)算法的復(fù)雜度和提高效率,圖像的預(yù)處理是必不可少的。其中背景分離是將圖像區(qū)與背景分離,從而避免在沒有有效信息的區(qū)域進(jìn)行特征提取,加速后續(xù)處理的速度,提高圖像特征
2、提取和匹配的精度;圖像增強(qiáng)的目的是改善圖像質(zhì)量,恢復(fù)其原來(lái)的結(jié)構(gòu);圖像的二值化是將圖像從灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像;圖像細(xì)化是把清晰但不均勻的二值圖像轉(zhuǎn)化成線寬僅為一個(gè)像素的點(diǎn)線圖像。(3)特征提取特征提取負(fù)責(zé)把能夠充分表示該圖像唯一性的特征用數(shù)值的形式表達(dá)出來(lái)。盡量保留真實(shí)特征,濾除虛假特征。(4)圖像分類在圖像系統(tǒng)中,輸入的圖像要與數(shù)十上百甚至上千個(gè)圖像進(jìn)行匹配,為了減少搜索時(shí)間、降低計(jì)算的復(fù)雜度,需要將圖像以一種精確一致的方法分配到不同的圖像庫(kù)中。(5)圖像匹配圖像匹配是在圖像預(yù)處理和特征提取的基礎(chǔ)上,將當(dāng)前輸入的測(cè)試圖像特征與事先保存的模板圖像特征進(jìn)行比對(duì),通過它們之間的相似程度,判斷這兩
3、幅圖像是否一致。本文將從圖像預(yù)處理、特征提取、圖像分類及特征匹配這幾個(gè)方面來(lái)討論自動(dòng)圖像識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀和一些不足之處。2 圖像的預(yù)處理預(yù)處理是圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中非常重要的一步,它的好壞直接影響圖像識(shí)別的效果。預(yù)處理的目的是去除圖像中的噪聲,把它變成一幅清晰的點(diǎn)線圖,以便于提取正確的圖像特征。2. 1 方向圖的計(jì)算方向圖因具有真實(shí)性且能以簡(jiǎn)化的形式直觀地反映圖像最基本的形態(tài)特征,因此廣泛應(yīng)用于圖像增強(qiáng)、圖像特征的提取、圖像的自動(dòng)分類、方向模版匹配等圖像識(shí)別的關(guān)鍵處理環(huán)節(jié)。提取方向圖的方法為:2. 2 圖像分割傳統(tǒng)的圖像分割方法包括灰度方差法分割和局部灰度差法等, 但是這兩種方法對(duì)于太濕或太干
4、的圖像分割效果往往不準(zhǔn)確。也有利用圖像具有較強(qiáng)的方向性的方向圖分割法,但基于方向圖的分割效果依賴于所求圖像的方向圖的可靠性,而對(duì)圖像對(duì)比度的高低并不敏感,對(duì)于單一灰度的區(qū)域,方向圖分割難以取得令人滿意的效果。近幾年也有學(xué)者提出了基于D-S 證據(jù)理論的圖像分割方法。所謂三級(jí)分割是指:第一級(jí)分割出背景區(qū)域;第二級(jí)從前景中分割出模糊區(qū)域;第三級(jí)從模糊區(qū)域分割出不可恢復(fù)部分。經(jīng)過這樣的處理不僅節(jié)省了運(yùn)算時(shí)間,而且提高了分割的可靠性。2. 3 圖像的增強(qiáng)目前用的較為廣泛的是基于Gabor 濾波的增強(qiáng)方法和基于傅里葉濾波的低質(zhì)量圖像增強(qiáng)算法。Gabor 濾波增強(qiáng)的基本出發(fā)點(diǎn)是基于圖像的數(shù)學(xué)模型. 該方法綜
5、合考慮到了圖像的方向特性和頻率特性。雖然本方法的濾波效果比較好,但是Gabor 濾波過程中頻率計(jì)算和濾波計(jì)算所消耗的時(shí)間在整個(gè)圖像的預(yù)處理過程中所占用的時(shí)間比重較大。2. 4 二值化和細(xì)化根據(jù)圖像的灰度分布,統(tǒng)計(jì)其最佳的閾值是二值化算法研究的核心。傳統(tǒng)的二值化算法有靜態(tài)算法和動(dòng)態(tài)算法。動(dòng)態(tài)算法比靜態(tài)算法有著較好的效果,靜態(tài)算法對(duì)質(zhì)量差的圖像區(qū)域產(chǎn)生大量的偽特征點(diǎn),動(dòng)態(tài)算法能夠在一定程度上彌補(bǔ)靜態(tài)算法的缺陷,但這樣也會(huì)引入更多的噪聲。在圖像二值化方面,近來(lái)又出現(xiàn)了一些新的方法,如一種基于方向圖的動(dòng)態(tài)閾值圖像二值化方法。該方法直接從圖像灰度圖像中獲取動(dòng)態(tài)閾值對(duì)圖像二值化,一次性完成一般圖像預(yù)處理中的分離無(wú)效區(qū)域、濾波、增強(qiáng)、二值化的過程。對(duì)細(xì)化問題,國(guó)內(nèi)外已提出多種細(xì)化算法,各有特點(diǎn)和不足,其中較具代表性的有以下幾種細(xì)化算法:經(jīng)典快速細(xì)化算法、R. W. Hal l 細(xì)化算法、Rosenfeld 細(xì)化算法、及Zhang&Suen 細(xì)化算法等。目前使用較多的圖像細(xì)化算法有兩種:基于形態(tài)學(xué)處理的快速細(xì)化算法和OPTA算法及其改進(jìn)形式。快速細(xì)化算法為4 連通并行細(xì)化算法, 原理是判斷出圖像紋線的邊界點(diǎn)并逐步刪除。該算法速度很快, 但細(xì)化不
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