圖像技術(shù)的人類識別

11當(dāng)今社會是一個科技技術(shù)和經(jīng)濟飛速發(fā)展的社會，圖像處理技術(shù)水平也在砥礪前人類，將是圖像檢測技術(shù)未來的發(fā)展方向。圖像技術(shù)檢測人體和輪廓面臨著許多的困難，包括人型態(tài)的多樣性，穿衣服的不同，拍攝的天氣因素，拍攝的角度變化以及所處的背景不同等多個方面。文本通過分析圖像1ImagetechnologyforhuAbstractMATLAB.1 1.1本設(shè)計的簡介和意義 21.2本設(shè)計的發(fā)展概況及存在的問題 3 52 3.2基于閾值的分割方法 4.1Roberts算法的輪廓提取方法 4.2Canny算法的輪廓提取算法 6.1MATLAB介紹 6.2MATLAB仿真軟件的特點 6.3設(shè)計方案分析 3圖像分割技術(shù)可以跟蹤并分析所需要的人體運動細(xì)節(jié)，比如分析人體的走路和跑步姿勢，再用于輔助進(jìn)行人的身體識別檢測。一種指定對象并且將這一目標(biāo)識別和標(biāo)注出來為目的，這一技術(shù)相對人工識別更加高效的。圖像的識別是基于圖像特征提取的結(jié)果進(jìn)行識別標(biāo)注。援等方面具有很大的應(yīng)用前景和很大的經(jīng)濟價值，所以開展這方面的研究有著重大意圖像識別的發(fā)展歷程，目前根據(jù)資料記載總共經(jīng)歷了三個階段，分別是最開始的4的研究，一開始是用于視頻分析技術(shù)，圖像技術(shù)的研究。目前則可以用利用計算機和術(shù)同時還可以進(jìn)行圖像的灰度化與圖像幾何變化，然后進(jìn)行圖像的分割，再然后進(jìn)行提取與識別。圖像技術(shù)的可以在無人機拍攝的照片后，對其進(jìn)行檢測和視頻圖像的處理自從上個世紀(jì)80年代以后，計算機和科學(xué)技術(shù)逐漸發(fā)展成熟，目前計算機視覺和人工智能的研究已成為新的動向。目標(biāo)物體識別也就是對計算機對世界的認(rèn)識，它是和計算機技術(shù)研究有著密切關(guān)系的一個領(lǐng)域，通過計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，目前在圖像處理上已經(jīng)沒有特殊的難點，并且能更加高效的完成任務(wù)。目前就國內(nèi)的圖像技術(shù)處理和識別而言,我國圖像技術(shù)處理識別系統(tǒng)發(fā)展已經(jīng)具有適用寬、信息壓縮潛力大等方面,不過發(fā)展中也存在些許缺陷,如該技術(shù)還是存在著一定的問題,而影響圖像識別技術(shù)發(fā)展的因素有許多難點需要攻克，主要是在圖像識別人類時，在使用過程中面臨著一下幾種困難。些因素都會對圖像的提取造成麻煩。不同的人有著不同的體型。(2)所處的背景不同：人類可能處在一個背景多樣化的環(huán)境中，因此背景干擾是個極其重要的問題。當(dāng)人類穿的衣服和背景的顏色想接近時，在通過計算機圖像的預(yù)處理灰度化和圖像輪廓的提取，圖像的分割都有可能造成錯誤的判斷，或者將人類的輪廓錯誤的當(dāng)成為背景造成失誤；棵樹或者一個電線桿或者兩個人互相抱著等等，都有可能會導(dǎo)致計算機識別系統(tǒng)在圖像輪廓提取時沒有提取到正確的人體輪廓，從而導(dǎo)致系統(tǒng)判斷失誤?，F(xiàn)在的許多研究都對這一問題進(jìn)行深刻探討，但目前還未能提出很實際有意的解決方案。(4)拍攝的人體在圖像中的像素低。有時候會因為天氣的惡劣環(huán)境，如起大霧或者是下大雨，這時候最容易導(dǎo)致攝像頭模糊，拍攝出來的視屏或圖像十分不清晰，導(dǎo)致圖像的預(yù)處理中圖像增強后還是人體的輪廓模糊，最后計算機圖像識別系統(tǒng)判斷不出（5）拍攝的視角及光照變化：圖像的拍攝角度在360度內(nèi)，不同的拍攝角度會造個數(shù)字1，這就導(dǎo)致了就相差很大。還有一個方面，不同的光線對圖像的提取造成十分大的影響，以上這兩點問題都會影響人體輪廓提取的準(zhǔn)確度。5藍(lán)色三個分量的灰度值都調(diào)成一樣值的一種的圖像，這就導(dǎo)致了在數(shù)字圖像處理過程6grad=mat2gray(gra78subplot(2,2,4);imhist(J);title('空間域算法進(jìn)行的對比度增強后的圖像的灰度直方圖');實驗的結(jié)果如圖2.3所示NNii=1U9UiijijOTSU算法閾值分割的優(yōu)點計算步驟比較簡潔，它的整個過程計算量小,輸出結(jié)果穩(wěn)robertsNum=0;robertThreshold=0.2;Fork=1:n-1newGrayPic(j,k)=0;4.2Canny算法的輪廓提取算法CannyCanny算法的輪廓提取算法，總結(jié)來說就是找出圖像像素點的狀態(tài)，關(guān)鍵在于判斷figure,imshow(im,[]);tfigure,imshow(im,[]);tfigure,imshow(im,[]),titlfigure,imshow(im,[]),titlfigure,imshow(im2,[]);title('figure,imshow(im2,[]);title('nΔf={xef|(|I(x)-I(x)|)>T(x)and(|Innnn-1nn-2nn利用用當(dāng)前幀與上一幀相互做減法因為當(dāng)檢測的目標(biāo)人體運動時候上一幀和下一幀會單高斯分布背景分析模型，它可以使用于單模態(tài)數(shù)據(jù)背景，它用單個高斯分布ttt（式5.5）（式5.6）算法是一種關(guān)于像素特征非參數(shù)化聚類的算法,可以運用MATLAB程序編入,它可以根據(jù)檢測目標(biāo)人體運動和背景發(fā)生的變化,使相對應(yīng)的背景模型進(jìn)行自我調(diào)整,Vibe算法改善了關(guān)于單高斯背景建對背景描述的模糊現(xiàn)象。具體實驗的使用Vibe算法的MATLABimshow(I)%figure,imhist(I)figure,imshow(I_BW)Filter=[-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1];%高通濾波器，挖出二值圖像的邊界像素I_Filter=imfilter(I_BW_morph,Filter);figure,imshow(I_Filter)I_Edge=I_Filter;I_Edge(:,n-1)=0;I_Edge(2,:)=0;I_Edge(m-1,:)=0;ROI_Buffer=uint8(zerLabel=0;[ROI_Buffer(:,:,Labefigure,imshow(255*ROI_Buffer(:,分美國MathWorks公司在1982年創(chuàng)建了MATLAB軟件，MATLAB的功能有很多如，運用數(shù)學(xué)公式建模、研究算法、數(shù)據(jù)建模等等眾多功能的高級計算機軟件。MATLAB自創(chuàng)立以來為科學(xué)技術(shù)研發(fā)、項目設(shè)計、算法開發(fā)等需要進(jìn)行高效計算和建模的眾多領(lǐng)域提供了一種更加方便和全面的操作系統(tǒng)。MATLAB主要的優(yōu)點在于可以擺脫C語言、C++等傳統(tǒng)程序的固定結(jié)構(gòu)設(shè)計語言的編輯模式，MATLAB的操作系統(tǒng)十分簡潔，各種運算算法的格式簡便，有利于算法的編寫和檢查。MATLAB對數(shù)學(xué)類的研究發(fā)展貢獻(xiàn)是巨大的。MATLAB在系統(tǒng)操作運行數(shù)學(xué)函數(shù)和在數(shù)值計算方面的效率和準(zhǔn)確率也是十分先進(jìn)。MATLAB可以執(zhí)行的功能還有許多如矩陣運算、各種算法運行、創(chuàng)建用戶接口。但是MATLAB最主要用的最多的領(lǐng)域在圖像處理、工程計算、控制系統(tǒng)模擬、通信工程、信號檢測等領(lǐng)域。用MATLAB解決問題相對于用其它C語言或C++等語言編程需要做的工作要簡單得多，MATLAB這門軟件一直在不斷升級換代，每一次升級它都會接納用戶給的有用建議或是其他軟件的長處，這使的MATLAB的運算更加高效和實用，這個也是MATLAB能在計算機軟件一直處于領(lǐng)先地位的原因。圖6.1為matlab開發(fā)工作界面圖MATLAB輸入的程序格式相對于C語言簡單易懂，所以用MATLAB解決問題相對于用其它C語言或C++等語言編程需要做的工作要簡單得多，使用MATLAB可以在命令窗口中調(diào)入需要使用的函數(shù)與需要執(zhí)行的控制命令一起運行。使ATLAB編程的利用用當(dāng)前幀與上一幀相互做減法因為當(dāng)檢測的目標(biāo)人體運動時候上一幀和下一幀會的因素對視頻中的背景造成嚴(yán)重的干擾如下雨天氣，突然的大風(fēng)或者是大霧霾天氣等幀間差分的優(yōu)勢在于可以檢測連續(xù)移動的人體目標(biāo)，還有一點是幀間差分法的穩(wěn)定性functionpushbutton4_zhensu=str2double(get(handles.edit10,h=fspecial('gaussiafilename=sprintf('實驗圖像/實驗tmp=double(filter2(h,rgb2gray(imread(filfornum=zhongzhi+1:zhongfilename=sprintf('實驗圖像/實驗圖像imagedata=double(filter2(h,rgb2grtitle(sprintf('framenumber%d',pro=(2*pi)^(-1/2)*exp(-0.5*(imagedata-mu).^2./cov)./sqrt(cov)^%%updatecovarianceandmemu=mu+a*(1-pro).*(imagedata-mu);cov=cov+a*(1-pro).*((imagedata-mupro=bwmorph(pro,'oppro=bwmorph(pro,'closset(handles.text11,'Stringimshow(mat2gray(double(p為了保證圖像序列的完整性，可以先對圖像序列進(jìn)行測試[J].IEEElectronicsandCommunicationEngineeringJournal,19[2]徐一華,朱玉文,賈云得.一種人頭部實時跟蹤方法[J].中國圖象圖形學(xué)