图像分析与识别ppt课件
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图像识别ppt
输入 数据获取
预处理
特征提取
决策分类 输出
数据获取：通过图像输入设备实现。
预处理：提高图像质量，包括滤波、平滑、增强、 复原、提取边缘、图像分割等方法
特征提取和选择：将预处理后的图像转化为若干特 征。常见特征有：幅度特征，统计特征，几何特征， 变换系数特征等
决策分类是模式识别要解决的关键问题
2、集群准则函数：集群准则函数反映了类别间的
相似性或分离性。
C
误差平方和准则： Je X mi 2 i1 Xi
离散度准则：
c
Sw
(ui xk )(ui xk )T （类内散度）
1 n 2 i1
n
i j yi y j xiT x j
j1
n
s.b i 0
i yi 0
i1
将求解后得到的 ai 带回可得决策函数参数的取值
由于处于非边界位置的ai 都为零。处于边界的ai 不为零。 W 只是处于边界处数据的线性组合，可 将处于边界处的原始数据当做支持向量。
检测新数据z时： 如果 W T z b 小于0，则认为是第一类；否则
图像识别的基本概念
统计模式识别
➢ 线性决策函数 ➢ 距离函数模式分类 ➢ 似然函数模式分类
模式是对客观事物的描述，是指建立一个可用于仿 效的完善的标本。
模式识别本质上是经过分析、判断、归类、识别出 事物与哪个供仿效的标本相同或相似。有时可将模 式识别理解为模式分类。
图像识别就是图像分类，属于模式识别的范畴
dij ( X ) 0, j i
3、存在M 个决策函数 dK (X ) WKT X , K 1, 2,..., M
如 X 属于 i 类，则 di ( X ) d j ( X ), j i
X光安检机图像识别ppt课件
中国石油新疆技师学院
2、颜色分析法
X光安检机的颜色分析法是基于不同的物质材料在X 光安检机的X射线图像下呈现出不同颜色，从而进行物质类 别的辨识。X光安检机监视器上出现的各种颜色，是物体密 度、质量和数量的反映，因此，可根据图像颜色的深浅来对 物体的品质进行评估。 • 浅黄色：一般是单件衣服、薄塑料、少数纸张显示的颜色。 • 桔黄色：一般是香皂、肥皂、炸药、毒品、木器、皮革制 品等显示的颜色。 • 深桔黄色：一般是数量多的书籍、纸张、人民币、液体、 有机物（如炸药等）。 • 蓝色：是铜、铁、锌等无机物显示的颜色。粗的电缆线、 电击器、子弹、枪槽弹、枪和刀具等显示深浅不一的蓝色。 • 绿色：是混合物呈现的颜色，不锈钢制品或爆炸物品（如
二、X光安检机的作用
能够辅助工作人员在大量的包裹中快 速、有效地检查发现包裹内可能存在的违禁物品。
违禁品也就是通常所说的“三品”：易 燃、易爆品、腐蚀性物品、管制刀具和枪械 。
中国石油新疆技师学院
三、图像识别的方法
1、图像监控法 X光安检机的图像监控法是直接从X光安检机的
X射线透视图像构形来判断物品的，因此，被 检物是否可疑，取决于监视器或显示器上的图像。 显示器或监视器上出现的不常见物或异形物，都应 视为可疑物品。那些不能准确辨认的物品也应视为 可疑物品，需仔细观察，根据需要可将图像定位分 析。
鞭炮、烟花爆竹等 ）。
中国石油新疆技师学院
3、层次分析法
X光安检机层次分析法就是观察重迭在一起的物体 图像，可以从物体未重迭的边缘进入重迭的部分，再通过 对不同层次颜色、形状的分析，判断出物体原形。
中国石油新疆技师学院
4、特征判断法
X光安检机特征判断法是指任何物体都有它特定的外部 形态。安检工作人员应牢记各种物体在监视器上的形态特征， 从而认定是何种物品。
基于Caffe深度学习的图像识别ppt课件
1.对原始照片统一规则命名、统一大小（shell脚本完成） 2.使用labeImg工具标记目标区域，生成XML标签 3.分割数据集，主要分训练文件和测试文件（Python完成）
主要成果（二）：训练VGGNet模型
VGGNet：16~19层深的深度卷积神经网络
训练过程
loss
采用SSD网络，重点研究参数配置（P随yt着h迭o代n完次数成变）化损失函数loss的变化
25
训练效果评估
损失函数loss的变化
20
L( z, c, l,
g)
1 N
(Lconf
( z, c)
Lloc (z,l,
g))15
10
5
0
0
20
40
60
80
100
120
140
160
迭代次数
主要成果（三）：实现目标识别和位置计算
目标识别核心步骤：
1.采用Python代码运行Caffe网络实现目标检测 2.对检测结果分析并计算距离和位置
4G
GPU
GeForce GT 730M
GPU计算能力
3.0
检测单次目标平均时间
865ms
实时检测的最高帧率
2.7
1000
1200
1400
每秒训练次数
Jetson TX1 ARM A57
4G NVIDIA MaxweⅡ
5.3 523ms
4.5
展望
增加样本数量和迭代次数，改进算法，实现更高的精度 研究多方面的GPU加速的方案，实现更快的计算速度
检测效果评估
指标 目标识别准确度 位置计算精度 单次检测时间
数值 70%以上 2cm（1.5米以内） 520ms
主要成果（二）：训练VGGNet模型
VGGNet：16~19层深的深度卷积神经网络
训练过程
loss
采用SSD网络，重点研究参数配置（P随yt着h迭o代n完次数成变）化损失函数loss的变化
25
训练效果评估
损失函数loss的变化
20
L( z, c, l,
g)
1 N
(Lconf
( z, c)
Lloc (z,l,
g))15
10
5
0
0
20
40
60
80
100
120
140
160
迭代次数
主要成果（三）：实现目标识别和位置计算
目标识别核心步骤：
1.采用Python代码运行Caffe网络实现目标检测 2.对检测结果分析并计算距离和位置
4G
GPU
GeForce GT 730M
GPU计算能力
3.0
检测单次目标平均时间
865ms
实时检测的最高帧率
2.7
1000
1200
1400
每秒训练次数
Jetson TX1 ARM A57
4G NVIDIA MaxweⅡ
5.3 523ms
4.5
展望
增加样本数量和迭代次数，改进算法，实现更高的精度 研究多方面的GPU加速的方案，实现更快的计算速度
检测效果评估
指标 目标识别准确度 位置计算精度 单次检测时间
数值 70%以上 2cm（1.5米以内） 520ms
第5章-图像特征提取与分析幻灯片课件
像 特
矩来描述颜色的分布。
征 颜色矩通常直接在RGB空间计算。
提 取
颜色分布的前三阶矩表示为：
与 分 析
i
1 N
N
Pij
j 1
i
(1 N
N
(Pij i)2)12
j1
si
( 1 N
N
(Pij
j1
i)3)13
第
4 章
4.2.3
颜色矩
图 特点
像
特 图像的颜色矩有九个分量（3个颜色分量，每个分
征 提
V
H
析 其中两个delta值分别是通过图像卷积下列两个操作
符所得到的水平和垂直方向上的变化量定义的：
1 0 1
111
1 0 1
000
1 0 1
1 1 1
第
4 4.3.2 Tamura 纹理特征
提 取
选取的特征应具有如下特点：
与
可区别性
分 析
可靠性
独立性好
数量少
第
4 章
4.1.1
基本概念
图 特征选择和提取的基本任务
像 特 如何从众多特征中找出最有效的特征。
征 提
图像特征提取的方法
取 与
低层次：形状、纹理、颜色、轮廓等图像某一方面
分 的特征。
析 中层次：
高层次：在图像中层次特征基础上的再一次抽象，
征 提
从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征
取 （如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、
与 分
形状、对象表面等）两类。
析
视觉特征分类：颜色(color)、形状(shape)、
纹理(texture)等
第3节 图像识别与分析
25
导爆索的识别方法
普通导爆索用黑索金做药芯，以棉麻纤维及导火索 纸为包缠物，以沥清和涂料为防潮剂制成。外形与 导火索相似，但外观为红色、绿色或两条红螺旋形 线，通常外径为5．2—6．2毫米。是起爆装药的高 速起爆器材，本身需其它起爆器材(如雷管)引爆，爆 速为6500米／秒。导爆索不吸湿，在水中浸泡二十 四小时也不影响传爆。
18
手铐与拇指铐的主要结构有扣环和锁头，正放时极易辨认。平 放时，大手铐的锁头在X射线机伪彩色图像上一般呈暗红色长方 形，扣环呈线状，但由于中空，故颜色较淡，一般能看到中间 空隙。
拇指铐平放时在X射线机图像上呈较粗的直线状，象铁柄水果刀， 但由于两边是指环，故直线两边比中间细。
19
由于内装 物不同， 在X射线机 伪彩色图 像上分别 显示为黄 色或绿色； 瓶口中心 有金属喷 头。
发现爆炸装置(包括可疑爆炸物)后，应禁止无关人员触动，只有 经过专门训练的专职排爆人员才可以实施排爆。
28
容器破裂甚至爆炸的危险。 本类物品都是灌装在耐压容器中，由于受热、撞击等
原因造成容器内压力急剧升高，或由于容器内壁被腐 蚀，容器材料疲劳等原因使容器耐压强度下降，都会 引起容器破裂或爆炸。
13
14
15
彩色图像中，弹头一般呈暗红色，弹壳一般呈 蓝色。
找子弹时，用图像增强键 寻找图像最黑点，再综合其外观结构特点，便
可判别。若子弹平放时，呈一个暗红色圆点。
16
17
电击器的电源(电池)、升压装置(变压线圈或电容)、电 击点(有的是两个或三个触头，有的是金属圆环)在图 像中均呈暗红色，要注意把握其基本结构特征，与一 些小件电器如收音机、电动剃须刀区分开来。
授课教师
第3节 违禁品、危险品的X射线
导爆索的识别方法
普通导爆索用黑索金做药芯，以棉麻纤维及导火索 纸为包缠物，以沥清和涂料为防潮剂制成。外形与 导火索相似，但外观为红色、绿色或两条红螺旋形 线，通常外径为5．2—6．2毫米。是起爆装药的高 速起爆器材，本身需其它起爆器材(如雷管)引爆，爆 速为6500米／秒。导爆索不吸湿，在水中浸泡二十 四小时也不影响传爆。
18
手铐与拇指铐的主要结构有扣环和锁头，正放时极易辨认。平 放时，大手铐的锁头在X射线机伪彩色图像上一般呈暗红色长方 形，扣环呈线状，但由于中空，故颜色较淡，一般能看到中间 空隙。
拇指铐平放时在X射线机图像上呈较粗的直线状，象铁柄水果刀， 但由于两边是指环，故直线两边比中间细。
19
由于内装 物不同， 在X射线机 伪彩色图 像上分别 显示为黄 色或绿色； 瓶口中心 有金属喷 头。
发现爆炸装置(包括可疑爆炸物)后，应禁止无关人员触动，只有 经过专门训练的专职排爆人员才可以实施排爆。
28
容器破裂甚至爆炸的危险。 本类物品都是灌装在耐压容器中，由于受热、撞击等
原因造成容器内压力急剧升高，或由于容器内壁被腐 蚀，容器材料疲劳等原因使容器耐压强度下降，都会 引起容器破裂或爆炸。
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彩色图像中，弹头一般呈暗红色，弹壳一般呈 蓝色。
找子弹时，用图像增强键 寻找图像最黑点，再综合其外观结构特点，便
可判别。若子弹平放时，呈一个暗红色圆点。
16
17
电击器的电源(电池)、升压装置(变压线圈或电容)、电 击点(有的是两个或三个触头，有的是金属圆环)在图 像中均呈暗红色，要注意把握其基本结构特征，与一 些小件电器如收音机、电动剃须刀区分开来。
授课教师
第3节 违禁品、危险品的X射线
X光安检机图像识别ppt课件
三、图像识别的方法
1、图像监控法 X光安检机的图像监控法是直接从X光安检机的 X射线透视图像构形来判断物品的，因此，被 检物是否可疑，取决于监视器或显示器上的图像。 显示器或监视器上出现的不常见物或异形物，都应 视为可疑物品。那些不能准确辨认的物品也应视为 可疑物品，需仔细观察，根据需要可将图像定位分 析。
X光安检机图像 识别
大家在不同的场合都见 过X光安检机，那么有多少 人见过X光安检机的X光图像 呢？
教
学 容
内
一、X光安检机工作原理
二、X光安检机的作用
三、图像识别的方法
二、X光安检机的作用
能够辅助工作人员在大量的包裹中快速、 有效地检查发现包裹内可能存在的违禁物品。 违禁品也就是通常所说的“三品”：易燃、 易爆品、腐蚀性物品、管制刀具和枪械 。
是混合物呈现的颜色不锈钢制品或爆炸物品如鞭炮烟花爆竹等鞭炮烟花爆竹等33层次分析法层次分析法xx光安检机层次分析法就是观察重迭在一起的物体图像光安检机层次分析法就是观察重迭在一起的物体图像可以从物体未重迭的边缘进入重迭的部分再通过对不同可以从物体未重迭的边缘进入重迭的部分再通过对不同层次颜色形状的分析判断出物体原形
一、X光安检机工 作原理 安检X光机工作原理是借助于传送带将被检查行李送
入履带式通道。行李进入通道后，触发射线源发射 X 射 线束，X 射线束穿透传送带上的行李物品落到探测器上， 探测器把接收到的 X 射线变为电信号，传送到控制计算 机作进一步处理，经过凌乱的运算和成像处理后得到高质 量的图像。
4、特征判断法
水壶 塑胶炸药
雷管
鞋子
枪支 鞋子
导火线 水壶 炸药
小结：
X光安Leabharlann 机的原理X光安检机的目的
《医学图像识别技术及其应用PPT课件》
医学图像识别技术及其应 用
本课程将介绍医学图像识别技术的定义、发展历程以及其应用。探讨基于机 器学习和深度学习的医学图像识别技术分类，并深入研究其在医学影像诊断、 基因组学和药物研发中的应用。Байду номын сангаас时还将讨论医学图像识别技术在临床实践 中的挑战。
技术概述
医学图像识别的定义
深入探讨医学图像识别技术的定义和基本原理， 了解其在医学领域中的重要意义。
医学图像识别技术的应用
医学影像诊断与辅助
探索医学图像识别技术在影像学中的应用，如X 射线、CT和MRI图像的自动识别和辅助诊断。
基因组学与药物研发
研究基于医学图像的基因组学分析和药物研发， 包括图像中的基因标记定位和药物活性预测。
医学图像识别技术在临床实践中的挑战
1 数据隐私与安全性
讨论使用医学图像数据时面临的隐私和安全 问题，以及如何处理和保护敏感信息。
2 可解释性与信任
深入探讨医学图像识别技术的可解释性问题， 以及如何增强用户对技术的信任。
医学图像识别的发展历程
回顾医学图像识别技术的发展历程，从最早的 图像处理技术到如今的机器学习和深度学习算 法应用。
医学图像识别技术的分类
基于机器学习的医学图像识别技术
介绍利用机器学习方法进行医学图像分析和识别的 技术和算法。
基于深度学习的医学图像识别技术
探讨深度学习在医学图像识别中的应用，包括卷积 神经网络、迁移学习和生成对抗网络等。
本课程将介绍医学图像识别技术的定义、发展历程以及其应用。探讨基于机 器学习和深度学习的医学图像识别技术分类，并深入研究其在医学影像诊断、 基因组学和药物研发中的应用。Байду номын сангаас时还将讨论医学图像识别技术在临床实践 中的挑战。
技术概述
医学图像识别的定义
深入探讨医学图像识别技术的定义和基本原理， 了解其在医学领域中的重要意义。
医学图像识别技术的应用
医学影像诊断与辅助
探索医学图像识别技术在影像学中的应用，如X 射线、CT和MRI图像的自动识别和辅助诊断。
基因组学与药物研发
研究基于医学图像的基因组学分析和药物研发， 包括图像中的基因标记定位和药物活性预测。
医学图像识别技术在临床实践中的挑战
1 数据隐私与安全性
讨论使用医学图像数据时面临的隐私和安全 问题，以及如何处理和保护敏感信息。
2 可解释性与信任
深入探讨医学图像识别技术的可解释性问题， 以及如何增强用户对技术的信任。
医学图像识别的发展历程
回顾医学图像识别技术的发展历程，从最早的 图像处理技术到如今的机器学习和深度学习算 法应用。
医学图像识别技术的分类
基于机器学习的医学图像识别技术
介绍利用机器学习方法进行医学图像分析和识别的 技术和算法。
基于深度学习的医学图像识别技术
探讨深度学习在医学图像识别中的应用，包括卷积 神经网络、迁移学习和生成对抗网络等。
图像识别幻灯片课件
• x=(x1, x2)T， x1和 x2分别代表花瓣长度和宽度。 • 模式矢量 x=(x1, x2,……, xn)T 中元素性质取决于
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
图像模式识别 5-8章-PPT
9
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
11
利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
8
区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
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利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
8
区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
化学平衡图像的识别和分析.
pC(g)+qD(g) △H<0 m+n<p+p
1.01106Pa 1.01107Pa
0 t1 t2 时间
10
mA(g)+nB(g)
A转化率
pC(g)+qD(g) △H<0 m+n = p+p
1.01107Pa
1.01106Pa
0
时间
11
2A(g) + B(g)
2C(g) ，
P1与P2关系？ △H ？
19
方法归纳：解化学平衡图像题的技巧
如何看懂图像：
一看面（即看清横坐标和纵坐标）； 二看线（即看线的走向、变化的趋势）；
三看点（即看线是否通过原点，两条线的交 点及线的拐点）； 四看要不要做辅助线（如等温线、等压线）； 五看定量图像中有关量的多少。
20
mA(g)+nB(g)
产 率
0
pC(g)+qD(g) △H？
5、浓度-溶解度-PH图像 羟基磷灰石[Ca5(PO4)3OH]是一种重要的生物无机 材料。其常用的制备方法有两种：方法A：用浓氨 水分别调Ca(NO3)2和(NH4)2HPO4溶液的pH约为12； 在剧烈搅拌下，将(NH4)2HPO4溶液缓慢滴入 Ca(NO3)2溶液中。 方法B:剧烈搅拌下，将H3PO4溶液逐滴缓慢滴加到 Ca(OH)2悬浊液中 3种钙盐的溶解度随溶液pH的变化如上图所示（图 中纵坐标是钙离子浓度的对数），回答下列问题：
△H﹥0
T2 T1
时间
21
17
（2）与方法A相比，方法B的优点
是 唯一副产物为水，工艺简单
。
（3）方法B中，如果H3PO4溶液滴加过快，制得的 产物不纯，其原因是
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。
生物学图像分析和识别
生物学图像分析和识别随着科学技术的不断进步，特别是计算机技术的迅猛发展，生物学图像的获取和处理已经成为一种热门研究领域。
生物学图像是指生物体内或生物体外的显微镜照片、CT扫描、MRI等医学影像以及卫星遥感图像等各种生物学领域的图像。
生物学图像分析和识别是将计算机视觉和图像分析技术应用于生物学图像领域的研究，其目的是通过分析和处理生物学图像，挖掘出其中有用的信息，为生物学研究提供支持。
生物学图像分析和识别包含两个重要的方面：图像分析和图像识别。
图像分析是将生物学图像转化为数字信号，利用数字信号处理技术和图像处理算法对图像进行处理，解决从图像中提取信息的问题。
常用的图像分析技术包括：特征提取、图像滤波、形态学操作、模式匹配等。
特征提取是图像分析的一个重要环节，目的是从图像中提取出有用的信息，并转化为数字特征，以便进行后续分析和识别。
常见的特征包括灰度、面积、周长、纹理、形状等。
图像滤波是对图像进行平滑处理或去噪的常用方法。
常见的滤波器有中值滤波、高斯滤波等。
形态学操作是一种基于图像形状的处理方法，常用于形态分析和形状匹配。
常见的形态学操作包括腐蚀、膨胀、开操作、闭操作等。
模式匹配是将图像中的特征与预先定义的模板进行比较，以达到图像分类和识别的目的。
模式匹配通常采用基于统计模型的方法，如最小二乘法、决策树等。
图像识别是将生物学图像与已有的数据或模板进行比较，从而将其识别为某种生物体、某种病变、某种物质等。
图像识别是图像分析的一种应用，常用于生物学领域的诊断和科学研究。
生物学图像分析和识别在医学、农业、生态学、环境保护等领域有着广泛的应用。
以医学为例，生物学图像分析和识别已经成为临床医生诊治疾病的重要工具。
它可以在图像中发现异常的生物学结构或病变，为医生提供辅助科学依据，帮助医生进行疾病诊断和治疗。
在农业领域，生物学图像分析和识别可以用于土壤分析、作物检测、害虫防治等，以提高农业生产效率和减少资源的浪费。
《图像识别》课件 (2)
3
物体识别及追踪技术
物体识别及追踪技术可用于智能家居、智能摄像头等设备，实现智能化的物品辨 识和跟踪。
图像识别的未来发展
图像识别在智能家居领 域的应用
图像识别将成为智能家居的重 要技术，带来更智能、更高效、 更便利的家居生活体验。
图像识别的机器学习与 人工智能发展趋势
图像识别将结合机器学习和人 工智能的发展趋势，不断推动 技术的创新和应用场景的扩展。
图像识别的未来发展展望
图像识别将在更多领域发挥作 用，影响人们的生活，推动科 技进步。
总结与展望
1 提高图像识别技术
研发的重要性
图像识别技术的不断提 高对于实现更精准的识 别和更广泛的应用至关 重要。
2 图像识别在各个领
域中的作用
图像识别在人工智能、 安防、医疗、交通等多 个领域中扮演着重要角 色，带来丰富的应用场 景。
图像识别常用算法
特征提取算法
用于从图像中提取有意义的特征，如形状、颜色、纹理等。
分类算法
用于将图像分为不同的类别或进行对象识别，如支持向量机、随机森林等。
深度学习算法
基于神经网络的算法，能够自动学习和理解图像，如卷积神经网络等。
图像处理的基础操作
Байду номын сангаас
图像几何变换
用于调整图像的大小、旋转、 平移和翻转等操作，以适应 不同的场景需求。
图像滤波处理
通过应用滤波器去除图像中 的噪声，并增强图像的特定 特征，如边缘、纹理等。
图像分割
将图像分为多个区域或对象， 便于后续的识别、分析和处 理。
图像识别的应用场景
1
自动驾驶技术中的图像识别
图像识别在自动驾驶中起着关键作用，帮助汽车感知和理解道路、车辆和行人等 元素。
图像识别技术解析PPT精品课件
的不连续点的集合，它描述了色彩函数的局
部突变。
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13
长期以来人们主要致力于灰度边缘的研 究并取得了很好的效果。但彩色边缘能 比灰度图像提供更多的信息。有研究表 明，彩色图像中，大约有90％的边缘与 灰度图像中的边缘相同，也就是说，有 10％的边缘在灰度图像中是检测不到的。 因此，彩色边缘的检测受到越来越多的 重视。
第4章 图像识别技术
4.1 引言 4.2 图像识别与解释 4.3 指纹识别技术
2021/3/1
1
4.1 引言
模式识别就是分析图像内容,找出图像中 有哪些东西。
步骤：
图像分割（物体分离）：检测出各个物体， 并把它们的图像和其余景物分离
特征抽取：对物体进行度量。通过计算对物 体的一些重要特性进行量化表示
低难度，设计得更专用。
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7
水果的识别
四部分：
数码图片的获取，
图像的彩色边缘检测、图像的分割，
图象的颜色特征和形状特征提取
图像的分类识别。
选择研究的目标物
香蕉，西红柿，梨和青椒四种果蔬。
功能：
水果原始图像
使机器具有一定的视觉功能，能够认 识“记忆”中的水果。
例如：当接受到命令是"香蕉"时，就 可以自动地将"香蕉"拿出来。
图中H和S分量图看起来与V分量图很不相 同，这说明H,S,V三分量间的差别比R,G,B 间的大。
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11
(2)彩色边缘和彩色边缘检测
边缘是图像的一个基本特征，携带了图像 中的大量信息，边缘检测不仅能得到关于 边界的有用的结构信息，而且还能极大地 减少要处理的数据，很多图像处理和识别 算法都以边缘检测为重要基础。
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Processing,” Academic Press, 1976 。
31
图 第 到上世纪80年代，许多能获取3D图像的
像一 分章
设备和处理分析3D图像的系统研制成功。
析引
与 言 进入上世纪90年代，图像处理技术已逐
识
步涉及人类生活和社会发展的各个方面。
别
进入21世纪，数字图像处理技术必将得 到进一步的发展和应用。
备重构该图片。
识
别 下图就是用这种方法传送并利用电报打
印机通过字符模拟中间色调还原出来的
图像。
22
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
1921年由电报打印机采用特殊字符在编 码纸带中产生的数字图像。
23
图 第 这些早期数字图像视觉质量的改进工作，
像一
分 章 涉及到打印过程的选择和亮度等级的分
识 出版社，分为：上册（图像处理（第2
别
版），2006年3月。第1版获全国普通高
等学校优秀教材一等奖）；下册（图像
分析，2005年10月）。
5
图第
像一
分章
析引 与言
第一章 引言
识
别
6
图第
像一
分章
析引 与言
第一节 数字图像处理的概述
识
别
7
人眼的基本构造
图第 像一 分章 析引 与言 识
别
睫状体
角膜 虹膜
图像分析与识别 Image Analysis and Recognition
1
参考教材-1
图 第 国外著名高等院校信息科学与技术优秀
像一
分 章 教材。
析引 与言
《图像处理分析与机器视觉（第二
识
版 ） 》 ， Milan Sonka, Vaclav Hlavac,
别
Roger Boyle 著，分中文和英文版，人民
像一
分 章 功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引 与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
30
图 第 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
像一
分 章 了长足的进展。
析引
与 言 第一本重要的图像处理专著也得以出版，
识
别
Rosenfeld A, Kak A C. “Digital Picture
32
图 第 总之，数字图像处理技术在近20多年的
像一
分 章 时间里面，迅速地发展成为一门独立的
析引 与言
具有强大生命力的学科。
识
别 数字图像处理技术得到极大的重视和长
足的发展，出现了许多新理论、新方法、
新算法、新手段、新设备。
33
图第像一分章Fra bibliotek析引 与言
第三节 数字图像处理的应用
代逐步走向成熟，伴随而来的是实际应
用的显著增长。
18
图 第 市场上相关软件和硬件产品日益增加；
像一
分 章 世界范围的大学里都提供了有关图像处
析引 与言
理、分析和计算机(机器)视觉的课程。
识
别
19
图第
像一
分章
析引 与言
第二节 数字图像处理的发展历史
识
别
20
图 第 数字图像处理最早的应用之一是在报纸
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
16
面阵图像传感器的成像过程
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
17
图 第 图像处理、分析与计算机(机器)视觉是
像一
分 章 认知科学与计算机科学中一个令人兴奋
析引 与言
的活跃分支。
识 自20世纪70年代，该领域经历了人们对
别
其兴趣的爆炸性增长之后，在80到90年
前房 晶状体
睫状肌 睫状小带
虹膜
视网膜 盲点
视轴
玻璃体 中央凹
脉络膜
神经和鞘
8
视网膜杆状体和锥状体的分布
图第 像一 分章 析引 与言 识
别
盲点 杆状体（夜视觉）
锥状体（白昼视觉）
中央凹
9
人眼的成像过程
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
10
电磁波谱的分布
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
11
析引 与言
布等问题。
识 用于得到上图的打印方法到1921年底就
别
被彻底淘汰了，转而支持一种基于光学
还原的技术，该技术在电报接收端用穿
孔纸带打出图片。
24
图 第 下图就是用这种方法得到的图像，对比
像一
分 章 上图，它在色调质量和分辨率方面的改
析引 与言
进都很明显。
识
别
25
图第
1922年在信号两
像一
分 章 业。借助电报打印机进行数字图像传输
析引 与言
甚至可以追溯到上世纪20年代。
识
别 早在上世纪20年代曾引入电缆图片传输
系统，把横跨大西洋传送一幅图片所需
的时间从一个多星期减少到3个小时。
21
图 第 为了用电缆传输图片，首先对图片要进
像一
分 章 行编码，然后在接收端用特殊的打印设
析引 与言
像一 分章
次穿越大西洋后，
析引
从穿孔纸带得到
与言
识
的数字图像。
别
26
图 第 早期的系统用5个灰度等级对图像编码，
像一
分 章 到1929年已增加到15个等级。
析引
与 言 在这一时期，由于引入了一种用编码图
识
别
像纸带去调制光束而使底片感光的系统，
明显地改善了复原过程。
27
图第 像一
1929年从伦敦
分章 析引
到纽约用15级
与言
色调设备通过
识 别
电缆传送的未
经修饰的照片
28
图 第 计算机图像处理技术的历史可以追溯到
像一
分 章 1946年世界上第一台电子计算机诞生。
析引
与 言 但在上世纪50年代计算机主要还是用于
识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
29
图 第 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
电磁波谱及可见光谱
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
12
单个图像传感器的工作原理
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
13
一维线阵图像传感器和二维 面阵图像传感器
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
14
单个图像传感器的成像过程
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
15
线阵图像传感器的成像过程
邮电出版社，2003年9月。
2
图 第 本书是为计算机专业图像处理、图像分
像一
分 章 析和机器视觉课程编写的教材。
析引
与 言 讲授第一章至第八章，和第十一章；
识
别 本 书 被 美 国 卡 耐 基 梅 隆 大 学 (Carnegie Mellon University)等高等学校选用。
3
参考教材-2
图 第 教育部高等教育司推荐：国外优秀信息
像一
分 章 科学与技术系列教学用书。
析引
与 言 《数字图像处理（第二版）》，冈萨雷
识
别
斯等著，阮秋琦等译，电子工业出版社，
2003年3月。
4
参考教材-3
图 第 清华大学信息科学技术学院教材-信息与
像一 分章
通信工程系列。
析引 与言
《图像工程》，章毓晋编著，清华大学