第9章图像分类识别
人工智能导论课件4 计算机视觉_2019
须识别出图像中的对象及其特征,如形状、 纹理、颜色、大小、空间排列等,从而尽可 能完整地描述该图像。
计算机视觉典型任务
计算机视觉典型任务
区分计算机视觉与其相关领域 • 图像处理
图像处理旨在处理原始图像以应用某种变换。其目标 通常是改进图像或将其作为某项特定任务的输入,而计算 机视觉的目标是描述和解释图像。例如,降噪、对比度或 旋转操作这些典型的图像处理组件可以在像素层面执行, 无需对图像整体具备全面的了解。
• 还要标出每个对象的边界。因此,与分类目的不同,相关模型要具有像素级的密集预 测能力
计算机视觉
• 计算机视觉典型任务 -图像分类 -定位 -目标检测 -语义分割 • 图像处理基本原理 • 计算机视觉基本原理
-通用策略 -现有数据集
• 目标检测原理及模型
-边界框、锚框 -F-RCNN -YOLO系列 -SSD
目标矩形框 – 例如,人脸检测(人脸为目标、 背景为非目标)、汽
车检测(汽车为目标、 背景为非目标)
计算机视觉典型任务
• 语义分割(semantic segmentation)
– 需要对图像的每一个像素点进行分类 – 这里的类别为:多个目标类别和多个非目标类别
• 左边为输入图像,右边为经过语义分割后的输出图像,该模型不仅要识别出摩托车和 驾驶者
• 语义分割
-目标识别 -目标追踪
图像处理基本原理
图像
• 什么是图像?
光学图像 Lena
IKONOS卫星 光学图像 423mile 高 16000miles/h 1m分辨率 EP-3, 海南陵水,01-4-4
大脑断层图 像
25km x 75km
【paddle学习】图像分类
【paddle学习】图像分类深度学习模型中的卷积神经⽹络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊⼈的成绩,CNN直接利⽤图像像素信息作为输⼊,最⼤程度上保留了输⼊图像的所有信息,通过卷积操作进⾏特征的提取和⾼层抽象,模型输出直接是图像识别的结果。
这种基于”输⼊-输出”直接端到端的学习⽅法取得了⾮常好的效果,得到了⼴泛的应⽤。
卷积层(convolution layer): 执⾏卷积操作提取底层到⾼层的特征,发掘出图⽚局部关联性质和空间不变性质。
池化层(pooling layer): 执⾏降采样操作。
通过取卷积输出特征图中局部区块的最⼤值(max-pooling)或者均值(avg-pooling)。
降采样也是图像处理中常见的⼀种操作,可以过滤掉⼀些不重要的⾼频信息。
全连接层(fully-connected layer,或者fc layer): 输⼊层到隐藏层的神经元是全部连接的。
⾮线性变化: 卷积层、全连接层后⾯⼀般都会接⾮线性变化层(探测层),例如Sigmoid、Tanh、ReLu等来增强⽹络的表达能⼒,在CNN⾥最常使⽤的为ReLu激活函数。
ReLu激活函数:f(x)=max(0,x)Dropout [] : 在模型训练阶段随机让⼀些隐层节点不⼯作(权重置为0),提⾼⽹络的泛化能⼒,⼀定程度上防⽌过拟合。
另外,在训练过程中由于每层参数不断更新,会导致下⼀次输⼊分布发⽣变化,这样导致训练过程需要精⼼设计超参数。
如2015年Sergey Ioffe和Christian Szegedy提出了Batch Normalization (BN)算法 [] 中,每个batch对⽹络中的每⼀层特征都做归⼀化,使得每层分布相对稳定。
BN算法不仅起到⼀定的正则作⽤,⽽且弱化了⼀些超参数的设计。
经过实验证明,BN算法加速了模型收敛过程,在后来较深的模型中被⼴泛使⽤。
23887《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)
23887《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)胡学龙编著《数字图像处理(第 3 版)》思考题与习题参考答案⽬录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显⽰ (7)第4章图像变换与⼆维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应⽤ (31)第10章彩⾊图像处理 (32)第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换?答:数字图像将图像看成是许多⼤⼩相同、形状⼀致的像素组成。
这样,数字图像可以⽤⼆维矩阵表⽰。
将⾃然界的图像通过光学系统成像并由电⼦器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化,⽽进⼀步将图像的幅度值(可能是灰度或⾊彩)整数化的过程称为量化。
1.2采⽤数字图像处理有何优点?答:数字图像处理与光学等模拟⽅式相⽐具有以下鲜明的特点:1.具有数字信号处理技术共有的特点。
(1)处理精度⾼。
(2)重现性能好。
(3)灵活性⾼。
2.数字图像处理后的图像是供⼈观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。
3.数字图像处理技术适⽤⾯宽。
4.数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容?答:图像处理的任务是将客观世界的景象进⾏获取并转化为数字图像、进⾏增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将⼀幅图像转化为另⼀幅具有新的意义的图像。
1.4 说出图像、视频(video)、图形(drawing)及动画(animation)等视觉信息之间的联系和区别。
答:图像是⽤成像技术形成的静态画⾯;视频⽤摄像技术获取动态连续画⾯,每⼀帧可以看成是静态的图像。
图形是⼈⼯或计算机⽣成的图案,⽽动画则是通过把⼈物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅,再⽤摄影机连续拍摄成⼀系列画⾯,给视觉造成连续变化的图画。
图片识别课程设计
图片识别课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能够理解图片识别的基本概念和原理;2. 学生能够掌握运用图像特征提取、分类器等基本方法进行图片识别;3. 学生能够了解图片识别技术在现实生活中的应用。
技能目标:1. 学生能够运用所学知识,对给定的图片进行有效分类和识别;2. 学生能够运用图像处理软件进行简单的图片处理和特征提取;3. 学生能够通过小组合作,共同解决图片识别过程中遇到的问题。
情感态度价值观目标:1. 学生对图片识别技术产生兴趣,增强对信息技术的认识和好奇心;2. 学生在小组合作中,学会倾听他人意见,培养团队协作精神;3. 学生能够认识到图片识别技术在保护个人隐私、网络安全等方面的重要性,树立正确的网络道德观念。
课程性质:本课程为信息技术课程,旨在让学生了解和掌握图片识别技术的基本原理和方法,提高他们的信息素养。
学生特点:六年级学生具有一定的信息技术基础,对新鲜事物充满好奇,喜欢动手实践,但注意力容易分散。
教学要求:结合学生特点,课程设计应注重实践性、趣味性和挑战性,引导学生主动探究,激发学习兴趣。
教学过程中,注重分层教学,关注每一个学生的学习进度,确保课程目标的达成。
通过课程学习,使学生能够将所学知识应用于实际生活中,提高解决问题的能力。
二、教学内容1. 图片识别基本概念:引导学生学习图片识别的定义、类型及基本原理,理解图片识别的技术流程。
教材章节:《信息技术》六年级上册第二章第二节“图像识别技术”。
2. 图片特征提取:介绍图片特征提取的方法,如颜色、形状、纹理等,并通过实践操作,让学生掌握特征提取的基本技巧。
教材章节:《信息技术》六年级上册第二章第三节“图像特征提取与表示”。
3. 图片分类器:讲解常见的图片分类器,如支持向量机、神经网络等,使学生了解不同分类器的优缺点及适用场景。
教材章节:《信息技术》六年级上册第二章第四节“图像分类与识别技术”。
4. 图片识别应用案例:介绍图片识别技术在生活中的应用,如人脸识别、指纹识别等,提高学生对图片识别技术实际应用的认识。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章:数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括:采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样:将空间上连续的图像变换成离散点。
(采样间隔、采样孔径)2.量化:采样后的图像被分割成空间上离散的像素,但是灰度是连续的,量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
(通常是0和1)存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间:(bit)2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小,所的图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但是数据量大。
2.量化等级越多,图像层次越丰富,灰度分辨率高,图像质量好,但数据量大。
量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓,质量变差,但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率,反映灰度分布情况。
2.4.2性质(1)只能反映灰度分布,丢失像素位置信息(2)一幅图像对应唯一灰度直方图,反之不一定。
(3)一幅图像分成多个区域,多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用(1)判断图像量化是否恰当(2)确定图像二值化的阈值(3)物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
(4)计算图像信息量(熵)2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式(1)单幅->单幅(2)多幅->单幅(3)多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式(1)局部处理(邻域,如4-邻域,8-邻域)(移动平均平滑法、空间域锐化等)(2)迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
(3)跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素,检查输入图像和已得到的输出结果,求出下一步应该处理的像素。
数字图像处理课程设计
数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能够理解数字图像处理的基本概念,掌握图像的数字化过程、图像格式和颜色空间等基础知识;2. 学生能够掌握图像处理的基本操作,如图像的读取、显示、保存和变换;3. 学生能够了解并运用图像滤波、边缘检测、图像分割等常用算法;4. 学生能够理解图像特征提取和描述的基本方法,并应用于图像识别和分类。
技能目标:1. 学生能够运用编程语言(如Python)和相关库(如OpenCV)进行数字图像处理实践操作;2. 学生能够运用图像处理技术解决实际问题,如图像增强、图像复原和图像分析;3. 学生能够通过实际案例,掌握图像处理算法的选择和优化方法;4. 学生能够运用所学知识,开展小组合作,共同完成图像处理项目。
情感态度价值观目标:1. 学生培养对数字图像处理技术的兴趣和热情,增强学习动力;2. 学生树立正确的图像处理观念,遵循学术道德,不侵犯他人隐私;3. 学生培养团队协作精神,学会与他人分享和交流,提高沟通能力;4. 学生能够认识到数字图像处理技术在日常生活和各行各业中的应用价值,激发创新意识。
课程性质:本课程为实践性较强的学科,注重理论知识与实际应用的结合。
学生特点:高中年级学生,具备一定的数学和编程基础,对图像处理技术有一定了解,好奇心强,喜欢动手实践。
教学要求:教师应注重启发式教学,引导学生主动探究,培养学生的实践能力和创新精神。
教学过程中,关注学生的个体差异,提供个性化指导,确保课程目标的达成。
同时,注重过程性评价,全面评估学生的学习成果。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像的数字化过程- 常见图像格式及颜色空间- 图像的读取、显示和保存2. 图像处理基本操作- 图像变换(几何变换、灰度变换)- 图像增强(直方图均衡化、空间滤波)- 图像复原(逆滤波、维纳滤波)3. 图像滤波与边缘检测- 常用滤波算法(均值滤波、中值滤波、高斯滤波)- 边缘检测算法(Sobel算子、Canny算子)4. 图像分割- 阈值分割(全局阈值、局部阈值)- 区域分割(区域生长、分裂合并)5. 图像特征提取与描述- 基本特征(颜色特征、纹理特征、形状特征)- 特征描述(HOG描述子、SIFT描述子)6. 图像识别与分类- 基本分类算法(K最近邻、支持向量机)- 深度学习方法(卷积神经网络)7. 实践项目- 图像增强与复原- 边缘检测与图像分割- 特征提取与图像分类教学内容安排与进度:1. 第1-2周:数字图像处理基础2. 第3-4周:图像处理基本操作3. 第5-6周:图像滤波与边缘检测4. 第7-8周:图像分割5. 第9-10周:图像特征提取与描述6. 第11-12周:图像识别与分类7. 第13-14周:实践项目教材关联:教学内容与教材章节紧密关联,涵盖《数字图像处理》教材中的基础知识和实践应用。
人工智能基础 第9章 计算机视觉
度量学习也称作距离度量学习、相似度学习,通过学习对象之间的距离,度量学习能够用于分析对象时间的关 联、比较关系,在实际问题中应用较为广泛,可应用于辅助分类、聚类问题,也广泛 数字图像的类型和表示
(1)二值图像:即图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态,0 和 1,0 代表黑,1 代表白,或 者说 0 表示背景,而 1 表示前景。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。如图 9-7(a)所示。
9.1 计算机视觉概述
9.1.1 图像分类
9-1 所示为图像分类实例,给定一张图片,通过模型给出各个种类的可能性。
9.1 计算机视觉概述
9.1.2 目标检测、跟踪和定位
图 9-2 所示为一个目标检测、跟踪和定位实例。
9.1 计算机视觉概述
9.1.3 图像语义分割
图像语义分割,顾名思义是将图像像素按照表达的语义含义的不同进行分组 /分割。 图9-3 所示为一个图像语义分割实例。
9.3 常用计算机视觉模型和技术
虽然计算机视觉的任务有多种,但是大多数任务本质上可以建模为一个广义的函数拟合问题,如图 9-8 所示。
9.3 常用计算机视觉模型和技术
9.3.1 基于浅层模型的方法
由于实现上述视觉任务的函数 Fθ通常都是十分复杂的,因此,基于浅层模型的方法遵循“分而治之”的思想 ,将其拆分成多个子任务,分布求解。图 9-9 所示为一个常用的浅层视觉模型的处理流程。
9.3 常用计算机视觉模型和技术
9.3.1 基于浅层模型的方法
步骤 1 :图像预处理过程 p。输入为图像 x,输出为处理后的图像 x′。 步骤 2:特征设计与提取过程 q。 步骤 3:特征汇聚或变换 h。 步骤 4:分类器或回归器 g。 上述流程可以理解为将 Fθ 拆分成四个序贯执行的 4 个函数 p,q,h,g,即y=g(h(q(p(x))))。
人工智能图像识别技术指南
人工智能图像识别技术指南第1章引言 (3)1.1 图像识别技术概述 (3)1.2 人工智能与图像识别的关系 (3)1.3 图像识别技术的应用领域 (3)第2章图像处理基础 (4)2.1 数字图像处理概述 (4)2.2 图像变换 (4)2.3 图像滤波与增强 (4)2.4 边缘检测与分割 (4)第3章特征提取与表示 (4)3.1 特征提取方法 (4)3.2 特征表示与度量 (4)3.3 常用特征提取算法 (4)3.4 特征选择与优化 (4)第4章深度学习基础 (4)4.1 神经网络简介 (4)4.2 卷积神经网络(CNN) (4)4.3 深度学习训练技巧 (4)4.4 深度学习框架介绍 (4)第5章目标检测技术 (4)5.1 目标检测概述 (4)5.2 基于候选框的目标检测方法 (4)5.3 基于深度学习的目标检测算法 (4)5.4 目标检测数据集与评估指标 (4)第6章图像分类技术 (4)6.1 图像分类概述 (4)6.2 传统图像分类算法 (4)6.3 深度学习图像分类算法 (4)6.4 数据不平衡与过拟合问题 (4)第7章场景识别与分割 (4)7.1 场景识别概述 (4)7.2 基于特征的场景识别方法 (4)7.3 深度学习场景识别算法 (4)7.4 图像分割技术 (5)第8章人体姿态估计 (5)8.1 人体姿态估计概述 (5)8.2 基于传统方法的姿态估计 (5)8.3 基于深度学习的姿态估计 (5)8.4 人体姿态估计的应用场景 (5)第9章人脸识别技术 (5)9.1 人脸识别概述 (5)9.3 深度学习人脸识别算法 (5)9.4 人脸识别中的挑战与解决方案 (5)第10章视频分析与行为识别 (5)10.1 视频分析概述 (5)10.2 目标跟踪技术 (5)10.3 行为识别方法 (5)10.4 深度学习在视频分析中的应用 (5)第11章医学图像识别 (5)11.1 医学图像概述 (5)11.2 医学图像预处理与增强 (5)11.3 医学图像分割与标注 (5)11.4 深度学习在医学图像诊断中的应用 (5)第12章图像识别技术的挑战与展望 (5)12.1 数据安全与隐私保护 (5)12.2 算法可解释性与可靠性 (5)12.3 通用性与自适应学习 (5)12.4 未来发展趋势与展望 (5)第1章引言 (5)1.1 图像识别技术概述 (5)1.2 人工智能与图像识别的关系 (6)1.3 图像识别技术的应用领域 (6)第2章图像处理基础 (6)2.1 数字图像处理概述 (7)2.2 图像变换 (7)2.3 图像滤波与增强 (7)2.4 边缘检测与分割 (7)第3章特征提取与表示 (7)3.1 特征提取方法 (7)3.2 特征表示与度量 (8)3.3 常用特征提取算法 (8)3.4 特征选择与优化 (9)第4章深度学习基础 (9)4.1 神经网络简介 (9)4.2 卷积神经网络(CNN) (9)4.3 深度学习训练技巧 (10)4.4 深度学习框架介绍 (10)第5章目标检测技术 (11)5.1 目标检测概述 (11)5.2 基于候选框的目标检测方法 (11)5.3 基于深度学习的目标检测算法 (11)5.4 目标检测数据集与评估指标 (11)第6章图像分类技术 (12)6.1 图像分类概述 (12)6.3 深度学习图像分类算法 (12)6.4 数据不平衡与过拟合问题 (12)第7章场景识别与分割 (13)7.1 场景识别概述 (13)7.2 基于特征的场景识别方法 (13)7.3 深度学习场景识别算法 (13)7.4 图像分割技术 (14)第8章人体姿态估计 (14)8.1 人体姿态估计概述 (14)8.2 基于传统方法的姿态估计 (14)8.3 基于深度学习的姿态估计 (14)8.4 人体姿态估计的应用场景 (15)第9章人脸识别技术 (15)9.1 人脸识别概述 (15)9.2 基于特征的人脸识别方法 (15)9.3 深度学习人脸识别算法 (16)9.4 人脸识别中的挑战与解决方案 (16)第10章视频分析与行为识别 (17)10.1 视频分析概述 (17)10.2 目标跟踪技术 (17)10.3 行为识别方法 (17)10.4 深度学习在视频分析中的应用 (17)第11章医学图像识别 (17)11.1 医学图像概述 (18)11.2 医学图像预处理与增强 (18)11.3 医学图像分割与标注 (18)11.4 深度学习在医学图像诊断中的应用 (18)第12章图像识别技术的挑战与展望 (19)12.1 数据安全与隐私保护 (19)12.2 算法可解释性与可靠性 (19)12.3 通用性与自适应学习 (19)12.4 未来发展趋势与展望 (20)好的,以下是一份关于人工智能图像识别技术指南的目录:第1章引言1.1 图像识别技术概述1.2 人工智能与图像识别的关系1.3 图像识别技术的应用领域第2章图像处理基础2.1 数字图像处理概述2.2 图像变换2.3 图像滤波与增强2.4 边缘检测与分割第3章特征提取与表示3.1 特征提取方法3.2 特征表示与度量3.3 常用特征提取算法3.4 特征选择与优化第4章深度学习基础4.1 神经网络简介4.2 卷积神经网络(CNN)4.3 深度学习训练技巧4.4 深度学习框架介绍第5章目标检测技术5.1 目标检测概述5.2 基于候选框的目标检测方法5.3 基于深度学习的目标检测算法5.4 目标检测数据集与评估指标第6章图像分类技术6.1 图像分类概述6.2 传统图像分类算法6.3 深度学习图像分类算法6.4 数据不平衡与过拟合问题第7章场景识别与分割7.1 场景识别概述7.2 基于特征的场景识别方法7.3 深度学习场景识别算法7.4 图像分割技术第8章人体姿态估计8.1 人体姿态估计概述8.2 基于传统方法的姿态估计8.3 基于深度学习的姿态估计8.4 人体姿态估计的应用场景第9章人脸识别技术9.1 人脸识别概述9.2 基于特征的人脸识别方法9.3 深度学习人脸识别算法9.4 人脸识别中的挑战与解决方案第10章视频分析与行为识别10.1 视频分析概述10.2 目标跟踪技术10.3 行为识别方法10.4 深度学习在视频分析中的应用第11章医学图像识别11.1 医学图像概述11.2 医学图像预处理与增强11.3 医学图像分割与标注11.4 深度学习在医学图像诊断中的应用第12章图像识别技术的挑战与展望12.1 数据安全与隐私保护12.2 算法可解释性与可靠性12.3 通用性与自适应学习12.4 未来发展趋势与展望第1章引言1.1 图像识别技术概述图像识别技术作为人工智能领域的一个重要分支,主要研究如何让计算机实现对图像的自动识别和处理。
遥感数字图像处理习题(地信)-2018
(3)课堂考勤(10分):旷课一次扣3分,请假一次扣1分,扣完为止。
2018遥感数字图像处理习题
第1章概论
1.理解遥感数字图像的概念
2.理解遥感数字图像处理的内容
3.了解遥感数字图像处理与分析的目标和指导思想
4.了解遥感数字图像处理的发展及与其他学科的关系
3、假定像元亮度随机分布时,直方图应是正态分布的。以下情况均是图像对比度较小,图像质量较差的反映。
1)峰值偏向亮度坐标轴左侧,则图像_______。
2)峰值偏向坐标轴右侧,则图像_______。
3)峰值提升过陡、过窄,则图像的_______。
①偏暗②偏亮③亮度值过于集中
4、为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分,可采用锐化方法。锐化后的图像已不再具有原遥感图像的特征而成为边缘图像。几种常用的锐化算子包括_______。
2、对于多光谱图像能够利用给出的红外波段,采用直方图或者回归分析法估算可见光波段的大气干扰值。
图像增强
一、填空题:
1、低通滤波是使_______受到抑制而让________顺利通过,从而实现图像平滑。
2、高通滤波是使_______受到抑制而让________顺利通过,从而实现边缘增强。
3、空间滤波是以重点突出图像上的某些特征为目地的采用空间域中的邻域处理方法,主要包括_______和_______。采用的计算方法是_______运算。
①罗伯特梯度②Sobel梯度③Laplacian算子④Prewitt梯度
三、问答题:
1、图像增强的主要目的是什么?包含的主要内容有哪些?
2、图像锐化处理有几种方法?
3、图像平滑处理有几种方法?
卫星遥感图像分类与识别算法研究
卫星遥感图像分类与识别算法研究遥感技术的快速发展为地球观测和环境监测提供了强有力的工具,而卫星遥感图像的分类与识别算法则在这个领域中扮演着重要角色。
本文将探讨卫星遥感图像分类与识别算法的研究进展和应用前景。
一、遥感图像分类与识别的重要性卫星遥感图像具有覆盖范围广、时效性高、数据量大等特点,为地球观测和环境监测提供了丰富的信息。
然而,由于遥感图像数据的复杂性和海量性,如何有效地提取和分析图像中的信息成为一个挑战。
而遥感图像的分类与识别算法的研究则可以帮助我们更好地处理和应用这些数据,实现对地球观测和环境监测的深入理解和准确预测。
二、卫星遥感图像分类与识别算法的研究进展1. 传统分类与识别算法传统的遥感图像分类与识别算法主要基于像素级别和纹理特征提取,常见的算法包括最小距离分类法、支持向量机、决策树等。
这些算法在一定程度上可以实现对遥感图像的分类和识别,但受到多种因素的限制,如光照条件、地物遮挡等,导致其准确性和鲁棒性有待提升。
2. 深度学习算法近年来,深度学习算法的兴起为遥感图像分类与识别带来了新的机遇。
卷积神经网络(CNN)作为一种主流的深度学习算法,可以通过多层卷积和池化操作提取图像的高级特征,从而实现对地物的准确分类和识别。
而且,深度学习算法还可以通过迁移学习和数据增强等技术提高模型的性能。
三、卫星遥感图像分类与识别算法的应用前景1. 精细化农业管理通过卫星遥感图像的分类与识别算法,可以实现农田的细粒度监测与管理。
通过对农田图像的分析,我们可以准确识别出不同作物的类型和生长情况,并根据这些信息来制定合理的种植方案和灌溉措施,提高农田的利用效率和经济效益。
2. 灾害监测与预警卫星遥感图像的分类与识别算法在灾害监测与预警方面有着重要的应用前景。
通过对灾害现场图像的分析,可以实时判断灾害类型和程度,并及时采取相应的救援和防范措施。
这对于减少人员伤亡和财产损失具有重要意义。
3. 环境保护与管理遥感图像的分类与识别算法在环境保护与管理方面也具有广泛的应用前景。
图像分类(word文档良心出品)
第六章图像分类遥感图像分类就是利用计算机对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征,将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别,然后获得客观的地物信息的过程。
一般的分类方法可分为两种:监督分类与非监督分类。
将多源数据应用于图像分类中,发展了基于专家知识的决策树分类。
4.1 非监督分类非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识,而仅凭数据(遥感影像地物的光谱特征的分布规律),即自然聚类的特性,进行“盲目”的分类;其分类的结果只是对不同类别达到了区分,但并不能确定类别的属性。
其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。
主要有两方法:ISODATA分类与K-Means 分类。
4.1.1 ISODATA分类ISODATA是一种遥感图像非监督分类法。
全称“迭代自组织数据分析技术”(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)。
ISODATA使用最小光谱距离方程产生聚类,此方法以随机的类中心作为初始类别的“种子”,依据某个判别规则进行自动迭代聚类的过程。
在两次迭代的之间对上一次迭代的聚类结果进行统计分析,根据统计参数对已有类别进行取消、分裂、合并处理,并继续进行下一次迭代,直至超过最大迭代次数或者满足分类参数(阈值),完成分类过程。
操作步骤如下:(1)在主菜单中,选择File→Open Image File,打开待分类图像;(2)在主菜单中,选择Classification→Unsupervised→ISOData;(3)在Classification Input File选择分类的图像文件;(4)在ISODATA Parameters窗口中设置分类参数以及输出路径和文件名(图4-1);图4-1 ISODATA分类参数设置❖Mumber of Classes:Min,max:类别数量范围,一般输入最小数量不能小于最终分类数量,最大数量为最终分类数量的23倍;❖Maximum Iterations:最大迭代次数,迭代次数越大,得到的结果越精确,运算时间也越长;❖Change Threshold:变换阈值,当每一类的变化像元小于阈值时,结束迭代过程;❖Minimun # Pixel in Class:一类所需的最小像元数,如果某一类中的像元数小于最少像元数,则将其中的像元归并到距离最近的类型中;❖Maximum Class Stdv:最大分类标准差,以像素值为单位,如果某一类的标准差比该阈值大,则将该类分成两类;❖Minimum Class Distance:类别均值之间的最小距离,以像素值为单位,如果类均值之间的距离小于该值,则类别将被合并;❖Maximum # Merge Pairs:最大的合并类别;❖Maximum Stdev From Mean:距离类别均值的最大标准差,为可选项。
数字图像处理实战案例
数字图像处理实战案例第一章:图像的预处理在数字图像处理中,图像的预处理是非常重要的一步。
预处理的目的是通过一系列的操作,提取图像中的有用信息,为后续的处理和分析做好准备。
常用的图像预处理方法包括:去噪、图像增强以及图像的分割等。
1.1 去噪图像中常常含有噪声,如高斯噪声、椒盐噪声等。
去噪是为了减少图像中的噪声,并尽量不损失有用信息。
常用的去噪方法包括:中值滤波、均值滤波等。
以中值滤波为例,该方法通过计算像素周围邻域的中值,将该像素的值替换为中值,从而消除噪声。
1.2 图像增强图像增强是为了改善图像的质量,使图像更加清晰、易于分析。
常用的图像增强方法包括:直方图均衡化、灰度拉伸以及滤波等。
以直方图均衡化为例,该方法通过重新分配图像的灰度级,使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布,从而增强图像的对比度。
1.3 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域的过程,在每个区域内,具有相似性质的像素被归为一类。
图像分割常常用于目标检测、图像识别等领域。
常用的图像分割方法包括:基于阈值的分割、基于边缘检测的分割以及基于区域生长的分割等。
第二章:图像的特征提取图像的特征提取是数字图像处理中的关键步骤。
通过提取图像中的特征信息,可以对图像进行分类、检测等操作。
常用的图像特征包括:颜色特征、纹理特征以及形状特征等。
2.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征之一,常常用于图像的分类和检索。
颜色特征的提取可以通过颜色直方图或者颜色矩来实现。
颜色直方图是对图像中不同颜色出现的频次进行统计,从而得到一维直方图表示。
颜色矩是对图像中颜色的分布进行数学建模,从而得到一组具有代表性的特征。
2.2 纹理特征纹理特征是指图像中物体表面的细节和复杂性。
纹理特征的提取可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来实现。
灰度共生矩阵是统计图像中不同像素对之间灰度值的概率分布,从而得到一组统计特征。
小波变换则是将图像进行频域分析,从而获得图像中的纹理信息。
dsp图像识别课程设计
dsp图像识别课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握数字信号处理(DSP)的基本概念,理解图像识别的基本原理;2. 使学生了解和掌握图像预处理、特征提取、分类器设计等图像识别的关键技术;3. 引导学生运用所学知识,结合实际案例,分析并解决图像识别中的具体问题。
技能目标:1. 培养学生运用DSP技术进行图像处理和识别的能力;2. 培养学生利用相关软件和工具进行图像识别算法设计和实现的能力;3. 提高学生团队协作、沟通表达和问题解决的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数字信号处理和图像识别技术的兴趣和热情;2. 引导学生认识到图像识别技术在实际应用中的重要性,增强学生的社会责任感;3. 培养学生严谨的科学态度和良好的学习习惯,提高学生的自主学习能力。
分析课程性质、学生特点和教学要求,本课程目标旨在使学生在掌握基本理论知识的基础上,注重实践操作和实际应用,培养具备创新精神和实践能力的图像识别技术人才。
通过课程学习,学生能够将理论知识与实际应用相结合,为我国图像识别技术的发展做出贡献。
同时,课程目标分解为具体的学习成果,以便后续的教学设计和评估。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下三个方面:1. 数字信号处理基础- 教材章节:第一章至第三章- 内容:数字信号处理基本概念、信号的采样与重建、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换等。
2. 图像处理与特征提取- 教材章节:第四章至第六章- 内容:图像处理基础、图像增强、边缘检测、特征提取、主成分分析等。
3. 图像识别技术- 教材章节:第七章至第九章- 内容:分类器设计、支持向量机、神经网络、深度学习、图像识别应用案例等。
教学内容的安排和进度如下:第一周:数字信号处理基础第二周:信号的采样与重建、离散傅里叶变换第三周:快速傅里叶变换、图像处理基础第四周:图像增强、边缘检测第五周:特征提取、主成分分析第六周:分类器设计、支持向量机第七周:神经网络、深度学习第八周:图像识别应用案例、课程总结与实践活动教学内容的选择和组织确保了科学性和系统性,使学生在学习过程中能够逐步掌握图像识别技术的基本理论和实践方法。
第9章--遥感图像分类
软分类:一个像素分为多个类---混合像素
相似性度量
遥感图像计算机分类的依据是遥感图像 像素的相似度。在遥感图像分类过程中, 常使用距离和相关系数来衡量相似度。 距离:特征空间中象元数据和分类类别 特征的相似程度。距离最小即相似程度最 大。 度量特征空间中的距离经常采用以下几 种算法:
K-均值法分类过程
确定初始类别中心 判断样本至各类的距离 将样本分到较近的类S中 重新计算类S的中心 是
类中心是否变化? 否
迭代结束
具体算法步骤如下:
K-Means处 理结果
类别=5;光谱 混淆?
类别=10
ISODATA(迭代自组织数据分析技术)
动态聚类法的代表: 在初始状态给出图像粗糙的分类,然后基于 一定原则在类别间重新组合样本,直到分类 比较合理为止。
利用计算机对遥感数字图像进行分类难度很大。
遥感图像是从遥远的高空成像的,成像过程要受传
感器、大气条件、太阳位臵等多种因素的影响。影 像中所提供的目标地物信息不仅不完全,而且或多 或少地带有噪声,因此人们需要从不完全的信息中 尽可能精确地提取出地表场景中感兴趣的目标物。 遥感影像信息量丰富,与一般的图像相比,其包容 的内容远比普通的图像多,因而内容非常“拥挤”。 不同地物间信息的相互影响与干扰使得要提取出感 兴趣的目标变得非常困难。 遥感图像的地域性、季节性和不同成像方式更增加 了计算机对遥感数字图像进行解译的难度。
ISO-DATA处 理结果
监督分类
监督分类方法。首先需要从研究区域选取
有代表性的训练区作为样本。根据已知训 练区提供的样本,通过选择特征参数(如 像素亮度均值、方差等),建立判别函数, 据此对样本像元进行分类,依据样本类别 的特征来识别其它像元的归属类别。
数字信号处理 第九章 图像分析与识别基础
9.1.2 特征分析模式
特征分析模式是根据景物特征实现视觉再现 的理论,其过程为提取特征、特征分类、 分析与识别几个步骤。 需要较大的特征运算。难度在于:1)如何对 于不同的对象选择适合的特征;2)如何确 定各特征之间的关系。
9.1.3 结构描述模式
结构描述模式通常用“图”表示,“图”的 节点代表对象景物的某一部分或某一特性; 节点之间的有向边说明各部分或个特性之 间的关系。
l(x,y)
l(x,y)
9.2.2 边缘检测法
5 Kirsch边缘检测算子
g ( x , y ) max
5 3 3
3 3 5
f ( x , y ) g i ( x , y ), i
5 0 3 3 0 5 5 5 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 3 0 3 3 0 3 5 5 5 3 3 3
9.1 视觉再认模式
本节主要从心理学的角度分析视觉对景物的 再认模式,以便从更深的层次理解图像分 析与识别方法的原理。视觉再认模式主要 有以下四种: 9.1.1 模板匹配模式 9.1.2 特征分析模式 9.1.3 结构描述模式 9.1.4 傅立叶模式
9.1.1 模板匹配模式
随着经验和阅历的增长,人的记忆中存在着代 表各种景物形态的“模版”,当人注视某景 物时,大脑神经中枢就会搜索存储在大脑中 的各个模版,并与看到的景物进行匹配,一 旦匹配一致或相关性最大,则认为再认成功。 模版匹配模式可以看作是一个决策过程。
第9章
图像分析与识别基础
概述
图像分析(image analysis)也叫景物分析(scenery analysis)或图像理解(image understand),其目 的是从图像中提取有用测度(useful estimate)、 数据或信息,生成非图的描述或表示,如数值、 符号等等,不局限于对给定景物的区域在一定数 目的已知类别里进行分类,更重要是要对千变万 化和难以预测的复杂景物加以描述,从中找出潜 藏在景物图像中的深层次信息,涉及到物体的前 景与背景、物体之间的关系以及人工智能技术等 问题。其研究的内容包括特征提取、符号描述、 景物匹配和识别等等。
工业机器人技术及应用第9章
a) KUKA KR 10 SCARA R600
b) FANUC M-2iA
c) ABB IRB 360
d) YASKAWA MYS850L
“四巨头”装配机器人本体 返回 目录
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9.2 装配机器人的系统组成
所 装配机器人的末端执行器是夹持工件移动的一种夹具,类似于搬运、码垛机器 处 人的末端执行器,常见的装配执行器有 吸附式、夹钳式、专用式 和 组合式 。 位 置 ——— 吸附式 吸附式末端执行器在装配中仅占一小部分,广泛应用于电视、录音机、 — 鼠标等轻小物品装配场合。
【 课 堂 认 知 】
直角式装配机器人装配缸体 返回 目录
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9.1 装配机器人的分类及特点
所 处 位 置 ——— —
常见装配机器人以臂部运动形式分 直角式装配机器人 和 关节式装配机器人 。 关节式装配机器人 关节式装配机器人亦分水平串联关节式、垂直串联关 节式和并联关节式。 1 ) 水平串联式装配机器人 亦称为平面关节型装配机器人或 SCARA 机器人,是 目前装配生产线上应用数量最多的一类装配机器人 。它属于精密型装配机器人, 具有速度快、精度高、柔性好等特点,驱动多为交流伺服电机,保证其较高的 重复定位精度,广泛运用于电子、机械和轻工业等有关产品的装配,适合工厂 柔性化生产需求 。
a) 点式
(b) 棒式
c) 缓冲器式 接触觉传感器
d) 平板式
e) 环式 返回 目录
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9.2 装配机器人的系统组成
所 处 位 置 ——— —
【 课 堂 认 知 】
带有传感系统的装配机器人可更好的完成销、轴、螺钉、螺栓等柔性化装 配作业,在其作业中常用到的传感系统有 视觉传感系统、触觉传感系统 。 触觉传感系统 装配机器人的触觉传感系统主要是时刻检测机器人与被装配 物件之间的配合,机器人触觉可分为 接触觉、接近觉、压觉、滑觉和力觉 等 五种传感器。在装配机器人进行简单工作过程中常见到的有 接触觉、接近觉 和力觉 等。 2) 接近觉传感器 接近觉传感器同样固定在末端执行器的指端,其在末端执 行器与被装配物件接触前起作用,能测出执行器与被装配物件之间的距离、 相对角度甚至表面性质等,属于非接触式传感。
图像分类综述
图像分类综述⼀、图像分类介绍 什么是图像分类,核⼼是从给定的分类集合中给图像分配⼀个标签的任务。
实际上,这意味着我们的任务是分析⼀个输⼊图像并返回⼀个将图像分类的标签。
标签来⾃预定义的可能类别集。
⽰例:我们假定⼀个可能的类别集categories = {dog, cat, eagle},之后我们提供⼀张图1给分类系统: 这⾥的⽬标是根据输⼊图像,从类别集中分配⼀个类别,这⾥为dog,我们的分类系统也可以根据概率给图像分配多个标签,如dog:95%,cat:4%,eagle:1%。
图像分类的任务就是给定⼀个图像,正确给出该图像所属的类别。
对于超级强⼤的⼈类视觉系统来说,判别出⼀个图像的类别是件很容易的事,但是对于计算机来说,并不能像⼈眼那样⼀下获得图像的语义信息。
计算机能看到的只是⼀个个像素的数值,对于⼀个RGB图像来说,假设图像的尺⼨是32*32,那么机器看到的就是⼀个形状为3*32*32的矩阵,或者更正式地称其为“张量”(“张量”简单来说就是⾼维的矩阵),那么机器的任务其实也就是寻找⼀个函数关系,这个函数关系能够将这些像素的数值映射到⼀个具体的类别(类别可以⽤某个数值表⽰)。
⼆、应⽤场景 图像分类更适⽤于图像中待分类的物体是单⼀的,如上图1中待分类物体是单⼀的,如果图像中包含多个⽬标物,如下图3,可以使⽤多标签分类或者⽬标检测算法。
三、传统图像分类算法 通常完整建⽴图像识别模型⼀般包括底层特征学习、特征编码、空间约束、分类器设计、模型融合等⼏个阶段,如图4所⽰。
1). 底层特征提取: 通常从图像中按照固定步长、尺度提取⼤量局部特征描述。
常⽤的局部特征包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform, 尺度不变特征转换) 、HOG(Histogram of Oriented Gradient, ⽅向梯度直⽅图) 、LBP(Local Bianray Pattern, 局部⼆值模式)等,⼀般也采⽤多种特征描述,防⽌丢失过多的有⽤信息。
数字图像处理与分析概述
31
数字图像处理与分析概述
数字图像处理过程中的退化
图像处理流程中的对应——每一步中可能产生的误差
数字图像处理与分析概述
基础理论与技术沿袭
信息与通讯理论
9Shannon“通信中的数学理论”(A Mathematical Theory of Communication)的发表
9图像信息论属于信息论科学中的一个分支
9认识色彩、色彩体系、色彩混合与原色、 色彩对比、色彩感觉、色彩应用
图形学 独有技术
第一章:图像处理与分析导论
34
数字图像处理与分析概述
与图形学的关系
图像处理——重点研究自然图像的处理 图形学——重点研究怎样用数字计算机生成、处理和 显示图形
发展特点: 交叉、界线模糊、相互渗透
图像变换 (图像处理)
图像生成(计算机图形学)
数
数
字
据
图
模
像
型
模型(特征)提取
(计算机视觉,模式识别)
第一章:图像处理与分析导论
模型变换 (计算几何)
35
数字图像处理与分析概述
数字图像处理与分析特点
图像中信息量大:“一幅图像胜过1000个单词” 图像处理数据量大
512±512=256 KB 1024 ±1024=1 MB
第一章:图像处理与分析导论
19
数字图像处理与分析概述
数字图像的基本要素—像素
第一章:图像处理与分析导论
20
数字图像处理与分析概述
数字图像的基本要素
像素坐标系—对图像分布进行二维空间采样
第一章:图像处理与分析导论
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数字图像处理与分析概述
数字图像的基本要素
像数值—对单个像素灰
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(1)信息的获取部分;
(2)信息的加工和处理;
(3)进行判断和分类。
数字图像 获取
图像预 处理
图像分 割
特征选择 与特征提
取
图像分类识别系统
Digital Image Processing
分类与 识别
9.1 图像匹配
几个概念:
(1) 要判定搜索图像中是否存在某一目标物,可以事先将 该目标物从标准图像中分割提取出来,以矩阵形式表示成代 表该目标物的样板,该样板就称做模板。
i 选取特征点; i 特征点的匹配; i 对匹配结果进行插值。
Digital Image Processing
9.1 图像匹配
1.字符串匹配法
字符串的匹配是根据逐个符号完成的。首先将两个区域的边界A和B分别进
行编码,得到两个字符串。从起始点开始,如果在某个位置上编码位的数值相
同,则认为这两个边界有一次匹配,设M为两字符串匹配的次数,则非匹配的
第9章 图像分类识别
◆9.1 图像匹配 ◆9.2 图像的分类 ◆9.3 图像识别 ◆9.4 要点总结
Digital Image Processing
概述
在第7章我们介绍了图像的分割技术,它是将图像分成不 同的目标物和背景区域。第8章对目标物区域的描述方法进行 介绍,所有这些都是为图像的分类识别做准备。
j)
=
M
∑
M
∑
⎡⎣S i, j
( m,
n)
−T
(m, n)⎤⎦2
m=1 n=1
D (i, j) = ∑ ∑ ⎡⎣Si, j (m, n)⎤⎦2 − 2∑ ∑ Si, j (m, n)iT (m, n) + ∑ ∑ ⎡⎣T (m, n)⎤⎦2
mn
mn
mn
覆盖区域的子图能 量,它随坐标(i,j) 的变化而缓慢变化。
9.2 图像的分类
2.统计决策理论(最大似然法)
统计决策理论在遥感识别中是最常用的方法。设 P ( X ωi )为某一类别 ωi
的特征矢量分布函数,它是把模式X分类到为最大的类别中的分类方法。
gi ( X ) = P (ωi X ) = P ( X ωi ) P (ωi )
式中P (ωi )表示类别 ωi 模式的先验概率,P
监督分类法就是根据训练样本把特征空间分割成对应于各个类别的区 域,如下图示,
图9.2.2 特征空间分割
输入未知模式后研究这一特征矢量进入到哪个区域,就将区域的类别名赋
予它。一般类别i和j的区域边界可以表示为 gi ( X ) = g j ( X ) 。在类别i的
区域内有 gi ( X ) > g j ( X ) ;在类别j的区域内有 gi ( X ) < g j ( X ) 。
(2) 根据该模板与一幅图像的各部分的相似度,判定其是 否存在,并求得目标物在图像中的位置,这一操作就叫模板 匹配。
(3) 模板匹配最基本的原则就是通过计算相关函数来找到 它在被搜索图像中的位置(坐标)。
(4) 匹配的方法包括基于模板的相关匹配、基于特征的最 近匹配等。
Digital Image Processing
9.1 图像匹配
◆模板匹配
模板匹配原理: 设模板为T(m,n),其大小为M×M;搜索图像为S(m,n),其大
小为N×N,且N≥M。将模板T叠放在搜索图像S上平移,模板覆盖
下的区域称为子图 S i, j,(i, j ) 为模板左上角像素点在图像S中的 坐标,称为参考点,可以看到: 1 ≤ i, j ≤ N − M + 1
征,而图像分为m类,则我们也可以将图像的特征进行分类,并且由此确定图
像属于m类中的哪一类。
一般把模式看作一个N维空间的向量X,则有
模式类别为 ω1、ω2、 、ωm ,识别就是要判断出X是否属于 ωi 。
主要有两个难点:一是如何提取图像特征,二是假设已经得到了图像特
常用的判别函数有:距离函数,统计决策理论,线性判别函数。 Digital Image Processing
9.2 图像的分类
1.距离函数
把距离作为判别函数的分类法是最简单的分类法。如图9.2.3所
示,求出与模式X距离最近的训练样本或者各类的平均值,并把X分类到
这一类中。常用的距离判别函数有:
欧几里德距离
Digital Image Processing
9.1 图像匹配
2.形状数匹配法
(1)形状匹配中常用的一种方法是形状数匹配法。该方法的基本原理是: 通过比较两个对象边界的形状数的相似程度,来匹配对象。 (2)首先定义两个区域边界的相似度为两形状数之间的最大公共形状数。 (3)设有闭合曲线A和B,都用4链码表示,当A和B具有相同的相似级别k 时,则它们的相似度就是k。 (4)两个区域边界A和B形状数的距离D(A,B)为其相似度的倒数,即
子图和模板的互相关系数, 随坐标(i,j)的变化而变 化,当T和 S i, j达到匹配时, 互相关系数取最大值;
常数,表示模板的 总能量,它的取值 与坐标无关。
Digital Image Processing
9.1 图像匹配
因此,可以用下列的相关系数作为相似性量度:
R (i,
或者归一化为:
j)
=
D(i, D(i,
j)的第一项 j)的第二项
=
∑ ∑ Si, j (m, n)iT (m, n) mn ∑ ∑ ⎡⎣S i, j (m, n)⎤⎦2 mn
∑ ∑ Si, j (m, n)iT (m, n)
∑ ∑ ∑ ∑ R(i,( ) n
⎡⎣S i, j
m, n
⎤⎦
2
⎞1/ ⎠⎟
2
⎛ ⎝⎜
数,P (ωi X ) 为在观测模式X时,该模式属于类别
(
X
ω
ω
i
i
) 表示条件概率密度函
的确定度(似然度)。
这一方法称为最大似然法,它是理论上误差最小的分类方法。
图9.2.5所示是一个用某值将特征空间分为两个区域的例子,因此而产生
的错误分类概率如图9.2.5(b)中的阴影部分的面积表示。T值对应的错分概
Digital Image Processing
9.3 图像识别
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展,模式识别逐渐 形成它自有的体系,初步形成了四个大的类别:统计模式识 别、结构模式识别、模糊模式识别和人工神经网络模式识别。
这里的模式是指一个类的成员所表现出的共有且有意义的规 则性,即表示这一类目标物的本质特征集合,它可以度量并可 用于对感兴趣的目标物进行分类。而模式识别是指在图像处 理、特征提取的基础上,把待识别模式划分到各自的模式类中 去的过程,即自动或半自动地检测、度量、分类图像中的目标 物。其中的模式类就是模式所属的类别,它是可预先赋予一个 目标物的相互不包容的任一个类。
(a)图像
Digital Image Processing
(b)被搜索模板
9.1 图像匹配
现在可以比较T和 S i, j 的内容,若两者一致,则差为零,再用下面的
公式来描述其相似程度(相似性)。
MM
D (i, j) = ∑ ∑ Si, j (m, n) − T (m, n) m=1 n=1
或
D
(i,
X=
x1, x2 ,…, xn
,计算
(3)在 g1 ( X ) ∼ gc ( X ) 中选择最大值,并把模式X分到这一类。
x1
g1 g1 ( X )
x2
g2 g2 ( X )
max
a(X )
x0
gc gc ( X )
图9.2.1 监督分类
Digital Image Processing
9.2 图像的分类
在本节中,我们将对统计模式识别、结构模式识别和人工 神经网络模式识别等三种常见的图像模式识别方法进行简要介 绍。
Digital Image Processing
9.3 图像识别
◆统计模式识别 统计模式识别是最基本的识别技术之一 ,其过程如图所示。
ωik 识别分类结果
图9.3.1 统计识别的基本过程
(1)数字化是要将图像信号转化为能够被计算机读取的数字信号; (2)预处理的步骤是去除干扰和噪声,并将原始信号变成能够有利于抽取图像 特征的形式(也可包括图像分割); (3)最后再对预处理后的信息分析并进行特征抽取(特征提取)。
Digital Image Processing
9.3 图像识别
统计识别的方法实际上也是统计分类的方法。假设已提取了N个图像特
组合。即
g ( X ) = aiX + b
采用线性判别函数进行分类时,一般将M类识别问题分解成(M-1)个2类识 别问题;首先把特征空间分为l类和其他类,然后对其它类依次进行下去。 最简单、最基本的是2类线性分类问题,其中线性判别函数的系数可以通过样 本试验来确定。
◆非监督分类法(聚类分析法)
在监督分类法中,认为类别名已知的训练样本是预先给定的。而实际应用
率最小 。
P ( X ω1 )
P( X ω2 )
P (ω1 ) P ( X ω1 ) P (ω2 ) P ( X ω2 )
x ω1
(a)
Digital Image Processing
x ω2
图9.2.5 最大似然法分类
E12
E21
x
R1
R2
(b)
9.2 图像的分类
3.线性判别函数
线性判别函数是一种应用广泛的判别函数,它是图像所有特征量的线性
m
n
⎡⎣T
(
m,
n
)
⎤⎦
2
⎞1/ ⎠⎟
2
搜索图