图像处理与识别论文.doc
图像识别技术论文
图像识别技术论文随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。
小编整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!图像识别技术论文篇一图像识别技术研究综述摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。
基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。
随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。
图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。
图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术图像处理(image processing)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。
图像处理本科毕业论文.doc
摘要本文以VC++6.0做为编程语言，对图像降噪技术进行研究。
本文通过介绍位图的基本操作以及在图像中加入椒盐噪声的操作，从而进一步引出几种降噪方法。
本文分别介绍“均值滤波”、“中值滤波”以及“傅里叶降噪”和“小波降噪”四种算法，实现图像降噪。
详细介绍了其基本原理、实现方法以及具体算法，并对降噪效果加以比较与分析。
“均值滤波”把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，可以平滑图像，速度快，算法简单。
“中值滤波”是常用的非线性滤波方法,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。
同时在“低通滤波”及“小波降噪”中分别引入“快速傅里叶变换”和“Mallat 算法”，使得其取得更快速的计算，有效地解决了其计算量太大，运算时间过长的弊端，从而达到更好的综合降噪效果。
关键词：图像降噪；滤波；傅里叶降噪；小波降噪AbstractTaking VC++6.0 as the programming language, this paper is a study about image noise reduction technology. Furthermore, introducing several noise reducing measures through the introduction of the basic processing and the operation to put the salt and pepper noise into the image.The paper introduces Averaging Filter, Median Filter,Fourier Lowpass Filtering and Wavelet Filter to achieve image noise reducing. Here we introduce the basic principles, implement methods, detailed arithmetic, and make comparison and analysis the noise reducing effects.Averaging Filter operates every pixel by using 8 pixels meanly. It can make the images smoothing, fast and easy to calculate. Median Filter Fourier is a common nonlinear filtering way and also common preprocessing technique when processing images. Introducing FFT and Mallat Algorithm separately into Lowpass Filtering and Wavelet Filter, and then we can make faster calculating and solve the massive calculating more efficiently. Therefore, we can have a more effective noise reducing.Keywords：Image Noise Reduction；Filter；Fourier Filter；Wavelet filter毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
图像识别技术的研究现状论文
图像识别技术研究现状综述简介：图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。
在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。
只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。
在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。
对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。
这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。
图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。
随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。
它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。
图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。
图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。
过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。
计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。
物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。
其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文
本科生毕业论文（设计）题目:基于数字图像处理的车牌识别设计**: ***学院: 数理与信息工程学院专业: 电子信息工程班级: 111学号:指导教师:刘纯利职称: 教授2014 年12 月24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 ..................................................................1、设计目的 .............................................................2、设计原理: ............................................................3、设计步骤: ............................................................4、实行方案 .............................................................4.1. 总体实行方案:...................................................4.2. 各模块的实现:...................................................4.2.1输入待处理的原始图像: .......................................4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................4.2.3 边缘检测....................................................4.2.4图像的腐蚀操作：............................................4.2.5平滑图像....................................................4.2.6除去二值图像的小对象 ........................................4.3车牌定位 .........................................................4.4字符的分割与识别..................................................4.4.1.车牌的再处理................................................4.4.2字符分割....................................................4.5车牌识别：........................................................5、总结: ................................................................6、致谢 .................................................................7、参考文献: ............................................................基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生周金鑫指导教师刘纯利摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。
图形图像处理毕业论文
图形图像处理毕业论文图形图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向。
随着数字技术的快速发展，图形图像处理的应用范围也越来越广泛。
在这篇毕业论文中，我将探讨图形图像处理的一些关键技术和应用领域，并提出一种新的方法来改进图像处理的效果。
首先，让我们来了解一下图形图像处理的基本原理。
图形图像处理是指对图形图像进行数字化处理，以改变图像的外观、增强图像的质量或提取有用的信息。
它包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等一系列步骤。
这些步骤可以通过一系列算法和技术来实现，如滤波、变换、插值等。
在图形图像处理的应用领域中，医学影像处理是一个重要的研究方向。
医学影像处理可以帮助医生更好地观察和分析患者的影像数据，从而提高诊断的准确性和效率。
例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的不同组织或器官分离出来，帮助医生更好地定位和诊断疾病。
另外，图像增强技术可以提高医学影像的质量，使医生能够更清晰地观察到患者的病变情况。
除了医学影像处理，图形图像处理还在计算机视觉、图像识别、虚拟现实等领域得到广泛应用。
例如，在自动驾驶技术中，图像处理可以帮助车辆感知周围环境，识别和跟踪道路、车辆和行人等目标。
在电影和游戏制作中，图像处理可以用于特效的制作和场景的渲染，提供更逼真的视觉效果。
在虚拟现实技术中，图像处理可以实现对虚拟世界的实时渲染和交互。
然而，传统的图像处理方法在某些情况下存在一些局限性。
例如，在图像增强领域，传统的滤波方法可能会导致图像细节的损失或者产生一些不自然的伪影。
为了克服这些问题，我提出了一种基于深度学习的图像增强方法。
该方法利用卷积神经网络来学习图像的特征表示，并通过反卷积操作将图像恢复到原始的高质量状态。
实验证明，该方法在提高图像质量的同时保留了更多的细节信息，具有较好的效果。
在本论文中，我还对该方法进行了进一步的改进和优化。
通过引入注意力机制，我提出了一种自适应图像增强方法。
本科毕业论文-—基于opencv的图像识别
基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。
由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。
该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。
本文的主要工作内容如下：1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。
2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。
在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。
所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。
3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。
Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。
4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。
关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。
图像处理毕业论文
图像处理毕业论文图像处理毕业论文图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向，随着数字图像的广泛应用，图像处理技术的发展也愈发迅猛。
作为一名即将毕业的学生，我选择了图像处理作为我的毕业论文课题，旨在探索图像处理技术在实际应用中的潜力和挑战。
首先，我将介绍图像处理的基本概念和原理。
图像处理是指对数字图像进行各种算法和方法的处理，以获得更好的图像质量或实现特定的目标。
其中，图像增强、图像分割、图像压缩等是图像处理的基本任务。
图像增强通过改善图像的亮度、对比度和清晰度等方面，使图像更加清晰可见。
图像分割则是将图像划分为不同的区域或物体，以便进一步分析和处理。
而图像压缩则是通过减少图像的数据量，以实现存储和传输的效率提升。
接下来，我将探讨图像处理技术在实际应用中的一些典型案例。
首先是医学影像的图像处理应用。
医学影像是一种重要的诊断工具，通过对医学影像进行图像处理，可以提取出更多的有用信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的肿瘤区域分割出来，帮助医生进行肿瘤的定位和评估。
此外，图像处理技术还可以应用于安防领域，通过对监控摄像头拍摄的图像进行实时分析和处理，实现人脸识别、行为检测等功能，提高安防系统的效率和准确性。
在研究中，我将重点关注图像增强和图像分割这两个方面。
在图像增强方面，我将探索不同的算法和方法，如直方图均衡化、自适应增强等，以提高图像的可视性和质量。
在图像分割方面，我将研究基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法，比较它们的优缺点，并根据实际应用需求选择合适的方法。
此外，我还将尝试将深度学习技术应用于图像处理中。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，可以实现对大规模数据的高效处理和分析。
在图像处理中，深度学习可以应用于图像分类、目标检测等任务，通过训练模型，使其具备自动学习和识别图像特征的能力。
我将尝试使用深度学习技术对图像进行分类和识别，以提高图像处理的准确性和效率。
计算机图像处理论文（2）
计算机图像处理论文(2)计算机图像处理论文篇二《数字图像处理技术简述》摘要：在多媒体技术与通信技术迅猛发展的今天，含有大量数据信息的数字图像处理技术应运而生，同时获得了突飞猛进的发展。
接下来，文章针对数字图像处理技术开展相关浅述，望能够有一定的参考价值。
关键词：数字图像处理技术电子信息伴随着先进的网络技术与多媒体技术的迅猛发展，在人们的日常生活当中，数字图像处理技术获得了较为广泛的运用。
譬如，医学、通信、工业检测、智能机械人等方面，但是不管是哪个方面，数字图像处理技术的运用使得各事物间的逻辑关系都得到了很好的体现，使得数字图像处理技术的作用得到了最大限度上的发挥。
1 数字图像处理技术概述计算机的显著特征在于，能够对各类数据信息进行科学的处理，数字图像在经过采样-量化处理后转变为数字存储在计算机当中，在经过数字图像处理之后，数据信息便会被分割、增强、复原，这一过程就是我们所说的数字图像处理过程。
由此可见，数字图像处理是计算机软硬件有效结合的一种技术，伴随着先进计算机的快速发展及其各行业中广泛运用。
在先进计算机科学技术的推动下，数字图像处理技术在获得大程度发展的同时，展现出以下几方面的特点：1.1 图像处理的多样性数字图像编写算法及程序上存在一定差异，会造成最终的图像处理结果也是有所不同的。
1.2 图像处理精准度较高随着数字图像处理精准度的不断升高，图像再现性质量也得到了相应的提升，数字图像处理实则是利用多种计算方法对图像数据进行的相关编写与计算，伴随着先进计算机技术的进步，促使计算结果的精准度得到了有效的保障，除此之外，多种计算方法的融合会获得相近的计算结果，具有良好的再现性。
1.3 各学科技术的相互融合数学与物理是数字图像处理的基本性因素，除此之外，数字图像处理技术是与计算机技术、通信技术、电视技术等紧密的联系在一起。
1.4 大量的数据处理图像当中涵盖了大量的信息，其中包含：有用、无用等各类信息，我们可利用图像处理技术将无用信息完全的进行消除，从而获得图像当中的有用信息数据。
一种基于图像处理的目标识别算法
也产 生 大 量 的冗
余 关 键 点 。在 机
器 人 Ｓ Ａ 环 境 ＬＭ
是一个 强有 力的工具 ， 该算法可 以用 于移 动机 器人来识 别局部环 境 中的路标 ， 对于 图像检 索和基 于视觉定 位来说 ， 提供 了一 个 它 清 晰准确 的手段 。由于每 幅图像 的 ＳＦ 特征 向量多达 １８个 向 Ｉ Ｔ ２ 量 ，ＩＴ特征点 的提取 和匹配是 一个 非常耗 时的工作 ， ＳＦ 因此 在本
境 ， 不 是 静 态 的。 因此 ， 动 态 环 境 下 研究 移 动 机 器 人的 而 在 Ｓ Ａ 是一个非常重要 的问题 ， ＬＭ 因为如何处 理动态 的视觉数 据将
０ 引 言
图像分 析与图像匹配算 法在机 器视觉 研究 领域 有着极 其重
Ｓｅｈ ｎ Ｓ ｌ 使用三 目立 体视觉 传感 器 ， 过计算 图像 尺度 ｔｐ ｅ ．ｅ３ 通 不变特性 的描述 因子 ， 成机 器人 自主定 位 、 图创 建任 务。使 完 地
用递归 的方法 实现对机器 人的连 续位姿 及地 图结构 的恢复来 完 成 Ｓ Ａ 任务 ， ＬＭ 更多相关研 究可见文献 。
图 ２ 检 测 到 的关 键 点
中 ， 自同一 路标 来
的 图像 的 ８ ％ 的 ０
关键 点 不 能 够 有 效匹配 ， 因此 ， 应该尽量 减少关键 点的数量 ， 而不影 响图像 匹配 的 效果 。
论文 中 ， 我们提 出了减少 ＳＦ 特征关键点数量 ， Ｉ Ｔ 以改善其计 算性 能 。如何去 除冗余 的信息 ， 提高 实时运算 速度 ， 这对 于机器人 的
（ ）尺度 空间极值检测 １ 第一 阶段 对所 有的尺度 的图像进行计算 和搜索 ， 有效 地利用 高斯 函数差值 （ 见式 （ ）来 确定潜在 的兴趣点 ， １ 这些 兴趣点 相对 尺度 因子和旋转是 不变 化的。
计算机图像处理论文范文
计算机图像处理论文范文计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用，下面是小编为大家整理的计算机图像处理论文，希望对大家有帮助。
浅析计算机图像处理技术作者：未知摘要随着市场经济的不断发展，计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用。
计算机图像处理技术，主要是指计算机对图像信息以及数据信息的进行处理的技术。
本文将对计算机图像处理技术的概念进行分析，了解其在社会生产生活各方面的应用，并对其发展趋势进行研究和探讨。
【关键词】计算机技术图像处理应用技术分析研究计算机图像处理技术在社会生产生活的许多领域都有着较为广泛的应用，提高着相关活动的效率，便利着社会的生产生活。
在工业、农业、建筑业以及广告传媒等行业，计算机图像处理技术都发挥着重要的作用，具有广阔的发展前景，推动着生产效率与人们生活水平的提升。
1 计算机图像处理技术的概念与内容计算机图像处理技术，主要是能够通过计算机的图像处理能力及数据运算处理能力，对需要处理的图像信息进行数据处理，使其能够通过图像成像等方式达到使用目的。
计算机图像处理技术在早期主要应用于航天事业中，通过成像数据处理技术服务航天使用需求。
计算机图像处理技术能够将图像信息数字化，对图像进行加强、修复、分析和编码等。
计算机图像处理技术也能够通过实现对图像信息的几何转换、建立工程的设计图样、以及图像的色彩变化达到使用目的。
在现今的社会活动中，计算机图像处理技术应用于计算机技术教育、计算机动画设计、计算机广告传媒等领域，在工农业生产中也得到了较为广泛的应用，促进着相关行业的进步与发展。
2 计算机图像处理技术在实际中的应用分析2.1 计算机图像处理技术在农业生产加工中的应用计算机图像处理技术在农业农产品的加工收获方面，有着极为广泛的应用。
通过计算机图像处理技术的应用，能够经过图像技术处理，实现对农业农产品的自动采摘与加工，使农业生产活动趋于高效，避免人力的过度投入，使人力使用成本得到控制。
人脸识别毕业论文
人脸识别毕业论文人脸识别技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
它不仅广泛应用于安全领域，如身份验证和视频监控，还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用和潜在的问题。
首先，我们来了解一下人脸识别技术的原理。
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识别技术，通过对人脸进行采集、提取和比对，来判断一个人的身份。
在人脸识别过程中，首先需要对人脸进行采集，通常是通过摄像头获取人脸图像。
然后，通过图像处理算法，提取人脸的特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴等。
最后，将提取到的特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，以确定身份。
人脸识别技术在安全领域中得到了广泛应用。
例如，许多机场和边境检查站使用人脸识别技术来加强边境安全和打击恐怖主义。
此外，许多公司和政府机构也使用人脸识别技术来进行员工考勤和门禁控制。
人脸识别技术的高精度和高效率使其成为安全领域中的重要工具。
除了安全领域，人脸识别技术还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
许多手机和电脑都配备了人脸识别解锁功能，使用户可以方便而安全地解锁设备。
此外，一些社交媒体平台也使用人脸识别技术来进行人脸标记和面部识别，以提供更好的用户体验。
然而，人脸识别技术也存在一些潜在的问题。
首先，隐私问题是人脸识别技术面临的主要挑战之一。
由于人脸识别技术需要收集和存储大量的人脸数据，这可能导致个人隐私泄露的风险。
此外，人脸识别技术的准确性也存在一定的局限性。
例如，当人脸图像受到光线、角度和遮挡等因素的影响时，人脸识别系统可能无法正确识别。
为了解决这些问题，研究人员正在不断改进人脸识别技术。
他们通过改进图像处理算法和模型训练方法，提高了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。
此外，一些法律和政策也被制定，以保护个人隐私和规范人脸识别技术的使用。
总结起来，人脸识别技术在安全、商业和娱乐领域中发挥着重要作用。
它通过采集、提取和比对人脸特征，来判断一个人的身份。
然而，人脸识别技术也面临着隐私和准确性等问题。
本科毕业论文图像识别系统的设计[管理资料]
![本科毕业论文图像识别系统的设计[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/dc5c1c7dcc22bcd127ff0cad.png)
摘要随着计算机软硬件技术的高速发展，计算机数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，如计算机图像识别、图像检索、图像工业化应用等。
尤其是计算机识别技术，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理，可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。
虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。
图形辨别是图像识别技术的一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别该图形，例如，辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。
本系统使用摄像头对图像进行采集图像，~，对采集图像进行图像分割，得到二值化图像，然后通过轮廓跟踪获得图形轮廓信息，最后使用基于轮廓跟踪的图像辨别算法在空域上辨别三角形、矩形、圆形，并在特定的区域上显示相应信息。
关键词：图形辨别角度判别轮廓跟踪ABSTRACTWith the rapid development of computer hardware and software technology, computer digital image processing technology have been widely applied in many fields,Such as image recognition,image retrieval,and image industrial computers recognition technology, by the pattern of recognition techniques,it can recognize the image classification what human eye can not recognize, it can be fast and accurate search, match and identify all sorts of some treatment methods can also use optical or analog technology, but they are nowhere near as flexible digital image processing and convenience, digital image processing, and thus digital image processing become the main aspects of image processing.Graphic distinguish is an important branch of image recognition,graphic distinguish means graphic images by using a specific algorithm,to identify the graphics,for example, identify the triangle, rectangle, round, hexagon and so on. The system uses the image capture camera images from the cameras capture images, and the camerra to the in the image in range of the ~ is Process the collected image, get the binary image, and then contour tracking access to graphics, the outlines of the final image-based contour tracking algorithm to identify the airspace on the identification triangle, rectangle, circle, and in particular to display the corresponding region information.Key words:graphic distinguish angle judgement contour tracking第一章绪论1.1研究内容图形辨别是图像识别技术中一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别该图形，例如，辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的重要研究方向。
随着科技的不断发展和应用的广泛推广，图像处理技术在许多领域发挥着重要作用，比如图像识别、模式识别、图像增强、图像分割等。
本文主要介绍了图像处理的原理以及在图像增强方面的应用。
一、图像处理的原理图像处理是指对数字图像进行各种操作的过程，通过各种算法和技术对图像进行分析、处理和改进。
图像处理的主要原理包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像分割、目标识别等。
图像采集是将物理世界中的光学、电磁或其他能量转换为数字信号的过程，常见的设备有摄像机、扫描仪等。
图像预处理是对采集到的原始图像进行去噪、平滑、锐化等处理，以提高图像质量。
图像增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩饱和度等参数，提高图像的视觉效果。
图像分割是根据图像的某些特征将图像划分为若干个子区域，通常用于目标检测、轮廓提取等。
目标识别是根据图像中的目标特征进行识别和分类。
二、图像增强的应用图像增强是图像处理中的一项重要应用，旨在改善图像的视觉效果，使得图像更易于理解和分析。
图像增强可以通过调整亮度、对比度、饱和度等参数来实现。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、拉普拉斯滤波、中值滤波等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素亮度分布，使得图像的对比度增加。
具体实现过程是将图像的像素值通过累计分布函数进行映射，从而实现像素值分布的均匀化。
直方图均衡化可以有效地改善图像的对比度，使得图像的细节更加清晰。
拉普拉斯滤波是一种常见的图像增强滤波方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，增强图像的边缘细节。
具体实现过程是通过计算图像像素的二阶导数，从而提取图像的边缘信息。
拉普拉斯滤波可以使图像的边缘更加锐化，增强图像的细节。
中值滤波是一种常用的图像去噪方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，去除图像中的噪声。
具体实现过程是将滤波器覆盖在图像的每一个像素上，将像素的值替换为滤波器中像素值的中值。
浅析人工智能中的图像识别技术论文
浅析人工智能中的图像识别技术论文浅析人工智能中的图像识别技术论文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。
1.1 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的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。
学术论文：基于深度学习的图像识别方法研究
学术论文：基于深度学习的图像识别方法研究引言在当今信息时代，图像是我们日常生活中不可或缺的元素之一。
随着互联网和移动设备的普及，大量的图像数据得以产生和传播。
如何从这些海量的图像数据中自动地提取有用的信息，成为了一个具有挑战性且备受关注的研究领域。
深度学习作为一种强大而灵活的机器学习技术，已经在许多领域中取得了显著的成就。
尤其在图像识别任务上，利用深度学习方法可以有效地提高准确率和鲁棒性。
本文将对基于深度学习的图像识别方法进行研究，并探讨其原理和应用。
深度学习深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，在图像识别领域发挥着重要作用。
它模拟人脑神经元之间相互连接与通信的方式，通过多层神经网络提取输入数据中所包含的复杂特征。
深度学习模型通常包含输入层、隐藏层和输出层。
其中，隐藏层可以有多个，并且每一层的神经元与上一层的神经元完全连接。
这种深度结构使得模型能够从低级别的特征逐渐提取出更高级别的抽象特征。
图像识别方法卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是深度学习中常用的图像识别方法之一。
它利用卷积操作来提取图像中不同位置的特征，并通过池化操作减少产生的特征数量，最后使用全连接层进行分类。
卷积神经网络在图像识别任务中表现出较强的表达能力和泛化能力，尤其对于复杂和大规模数据集具有很高的准确率。
循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种适用于序列数据处理的深度学习方法，也可以应用于图像识别任务。
与传统的前馈神经网络不同，循环神经网络在隐藏层之间建立了时间依赖关系，能够捕捉到序列数据中的长程依赖性。
在图像识别任务中，循环神经网络可以通过将输入图像的像素值作为序列输入，逐步对图像进行处理并提取特征。
这种方法能够在一定程度上保留图像中的空间信息。
迁移学习（Transfer Learning）迁移学习是一种利用已经训练好的模型来加速新模型训练和改善性能的技术。
数字图像处理毕业论文
目录摘要ﻩ错误!未定义书签。
Aｂstraｃtﻩ错误!未定义书签。
第1章绪论ﻩ错误!未定义书签。
1.1自动识别课题背景ﻩ错误!未定义书签。
1.2机器视觉ﻩ错误!未定义书签。
1．２.1 机器视觉的发展概况 ...................... 错误!未定义书签。
1．２.2 机器视觉与图像处理 ...................... 错误!未定义书签。
１．3 图像处理与识别技术 ·························错误!未定义书签。
1．4 图像处理与识别系统ﻩ错误!未定义书签。
１．4.１关于计算机图像处理系统 ............ 错误!未定义书签。
1.4.2图像处理与识别系统的构成ﻩ错误!未定义书签。
１．5斑马线自动识别系统课题研究内容······错误!未定义书签。
第２章图像处理与识别及图像理解 ............ 错误!未定义书签。
2.１二值图像分析ﻩ错误!未定义书签。
２.1.1 阈值运算ﻩ错误!未定义书签。
2．2 图像区域分析ﻩ错误!未定义书签。
2．2.１区域与边缘ﻩ错误!未定义书签。
2.3 图像处理与识别及图像理解所研究的内容··错误!未定义书签。
２.3.1 图像处理技术 ..................................... 错误!未定义书签。
2.3.2 图像识别技术 ....................................... 错误!未定义书签。
2．3.3 图像理解ﻩ错误!未定义书签。
2．4 图像处理与识别及图像理解的关系ﻩ错误!未定义书签。
〔大学论文〕基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现(含word文档)
基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现目录摘要 (1)1.设计原理 (2)2．详细设计步骤 (3)2.1提出总体设计方案 (3)2.2预处理及边缘提取 (4)2.2.1图象的采集与转换 (4)2.2.2边缘提取 (5)2.3牌照的定位和分割 (9)2.3.1牌照区域的定位 (9)2.3.2牌照区域的分割 (10)2.3.3车牌进一步处理 (11)2.4字符的分割与归一化 (12)2.4.1字符分割 (13)2.4.2字符归一化 (13)2.5字符的识别 (13)3．设计结果及分析 (16)4．程序源代码 (19)4.1基于matlab的程序源代码 (19)4.2基于VC++的程序源代码 (31)5．结语 (57)6．心得体会 (58)7．参考文献 (59)摘要汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。
本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。
在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。
实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。
随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。
汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。
关键字：车牌识别系统、智能化交通、车牌定位、字符分割、字符识别AbstractVehicle license plate recognition system is the intelligent road traffic constraints important factors,including the license plate location,character segmentation and character recognition of three main parts.Firstly,the vehicle license in the original image to determine the horizontal and vertical position,thereby positioning the vehicle license,and character segmentation using a local projection.In the character recognition part of the proposed feature extraction in the case of non-support vector machine based license plate recognition method.Experimental results show that the proposed method has good recognition performance.With the increasing popularity of road,road transport in China has developed rapidly,so the artificial management has not full of actual needs,microelectronics,communications and computer technology applications in the transport sector has greatly improved the efficiency of traffic management.Automatic license plate recognition technology has been widely used.Keywords:license plate recognition system,intelligent transportation,license plate localization,character segmentation,character recognition1.设计原理由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。
图像处理技术论文
图像处理技术及其应用摘要：数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
在当今，数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连，密不可分。
本文针对其发展应用进行了系统的论述。
关键字：数字图像处理；计算机技术；检测；应用引言计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。
图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。
随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。
无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。
1数字图像处理技术概述及发展20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，收到明显的效果。
20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系，形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展。
理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。
在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。
20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求．促进了这门学科向更高级的方向发展。
特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。
近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
图像特征提取及识别过程
摘要纹理特征是一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。
纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。
本文在广泛文献调研的基础上,回顾了纹理特征提取方法的发展历程,分析了其研究现状,对纹理特征提取方法进行了较为全面的综述和分类，最后重点研究了基于灰度共生矩阵的图像纹理提取方法，研究如何有效地提取图像纹理特征来对图像进行描述，通过特征值来对图像进行识别。
灰度共生矩阵是一种简单有效的图像纹理特征描述方法，该方法的优势在于：它能利用了图像中像素相对位置的空间信息更加准确地描述图像的纹理，本文就是利用图像灰度共生矩阵的这一特性，从该矩阵中提取相应的统计参量作为纹理特征来实现对图像的识别。
关键字：灰度共生矩阵，纹理特征提取，图像识别ABSTRACTTexture is a kind of important visual clues in images , it is widespread but cannot easy to be described . Texture classification and segmentation is a enduring popular research field in image processing area. Texture feature extraction has been the focus of attention,due to its priority to texture classification and image segmentation. all sorts of texture feature extraction methods has been emerged in endlessly.On the basis of extensive literature investigation, we review the texture feature extraction methods, analyze the development of the research status of the texture feature extraction methods and make a comprehensive review of its classification . Finally ,based on gray symbiotic matrix image problem extraction methods,we research how to effectively extract image texture feature described by the image characteristic value to image recognition.Graylevel co-occurrence matrix is a simple and effective image texture description method.This method's advantage is: it can use the image pixels relative positions of the spatial information more to accurately describe the texture image.This paper use the graylevel co-occurrence matrix of the properties to extract statistics from the matrix corresponding as texture feature parameters to realize image recognition.KEY WORDS: graylevel co-occurrence matrix, texture feature extraction, image recognition目录前言............................................... 错误!未定义书签。
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辽宁工业大学
关于图像识别技术的论述
--图像处理与识别结课论文
学院：电子与信息工程学院
班级：电子102班
学号：*********
姓名：***
关于图像识别技术的论述
随着科学技术的不断发展,计算机应用领域的不断开拓,一种全新的图像处理方法应运而生,这就是数字图像处理技术,即利用计算机设备将图像转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现。
数字图像识别技术则是从数字图像处理技术中延伸出来的一个重要的研究方向。
目前,数字图像处理与识别的应用范围越来越广。
但就目前的水平而言,计算机对外部的感知能力还比较薄弱,还需要投入大量人力、物力从事数字图像处理与识别的理论和应用的研究。
图像处理与识别的应用有很多种，如指纹识别，条码识别，人脸识别,车牌识别，残损纸币识别等等在生活，生产中，和警方侦破案件中都有很多很重要的应用。
数字图像处理方法的分类以及数字图像处理系统的基本部件,“数字图像处理的基本方法”、“人脸识别”及“残损纸币识别”进行详细叙述。
一些数字图像处理的基本方法,包括图像增强与图像检测两部分。
人脸识别”当中,可采用SN-tuple神经网络的方法进行识别,同时网络参数的变化对识别率也会有所影响影响。
对于“残损纸币识别”,可以选择边缘检测、Fisher判别和神经网络三种方法进行识别。
其中,边缘检测需要区分纸币的面值和正反,之后方可识别,但性能较为稳定,识别效果较好;Fisher判别无需区分纸币的面值和正反,但识别率受样本选择的影响,不同样本,识别率有可能相差较大;神经网络方法也可不区分纸币的面值与正反,但识别率较低,若区分面值与正反,则可获得较高的识别率。
下面分别对车牌识别，纸币、票据识别和手势识别做陈述。
随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。
因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,汽车牌照识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。
汽车牌照的识别系统在公共安全,交通管理,及相关军事部门有着重要的应用价值。
它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。
车牌识别系统使得车辆管理更趋于数字化,网络化,大大提高了交通管理的有效性与方便性。
车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻。
车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。
该项技术应用前景广泛,例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制
等等。
车牌识别一般可以分为车牌的定位、牌照上字符的分割和字符识别三个主要组成部分。
通过研究进行车牌识别的各项关键技术,在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上,最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。
在车牌定位上,根据车牌图像在HSV色彩空间各分量的取值范围规律,首先对符合该取值范围的像素进行色彩过滤,然后利用数学形态学进行处理,形成多个符合车牌颜色特征的连通区域。
接下来,分别根据车牌的形状特征和车牌上字符的纹理特征,逐步对得到的连通区域进行分析和排除,从而得到车牌区域。
该定位方法优点是可以过滤掉车牌临近区域那些颜色、纹理与车牌特征不符合的干扰纹理,如栅格、边框等。
在字符分割阶段,本文在进行了车牌的倾斜矫正和确定了车牌字符的上下边界后,主要借助相关的投影信息和先验知识来确定每个字符的分割位置,并针对断裂和粘连字符进行了简单而有效的处理。
对于单个字符的识别问题,我们在进行必要的预处理后采用改进的BP神经网络来进行单个字符的识别。
由于在车牌识别中用到的算法一般都比较复杂,直接用高级语言编程很困难,所以本文通过编写VC++与Matlab的接口来实现算法编程,并且最终编写的程序可以脱离VC++和Matlab平台独立运行。
Matlab的编程高效而灵活,它具有强大、丰富的内置函数,并且其在图像处理方面的应用有着独特优势。
通过接口来调用我们在Matlab下编写好的函数,这样做能够使我们从繁琐的编程工作中解脱出来,从而可以集中精力进行车牌识别算法的研究。
伴随着通信技术与信息处理技术的迅猛发展,越来越多的纸质文档通过数字采集设备转换成文本图像,从而使文本图像数据能够快捷的在网络、卫星、传真通信信道中传输,因此,文本图像已逐渐成一个重要的信息来源。
但是,现有的文本图像处理系统自动化程度低,且通用性不高,无法满足文本图像处理广泛性与实时性的要求。
因此,研究如何对文本图像进行分析与处理,以便高效、快捷的获取文本图像的信息,是一项十分有意义的研究课题。
本文在总结已有研究成果的基础上对文本图像的识别检索、预处理、版面分析和表格图像识别展开研究。
所做的主要工作如下:1.依据图像的灰度分布和结构特征差异,对基于图像信息度量的文本图像识别检索算法进行改进,构造一种基于信息度量与Radon变换的文本图像识别检索算法。
该算法综合利用文本图像与连续色调图像的灰度分布与结构特征差异进行文本图像的识别检索。
实验结果表明,所构造算法可有效降低文本图像识别检索的误识率。
2.对基于Hough变换的文本图像倾斜检测算法进行改进,给出一种基于多分辨率Hough变换的文本图像倾斜检测算法,该算法通过对不同分辨率的图像进行不同精度的Hough变换,获得文本图像倾角值。
许多文档是以纸质文档的形式存在，例如银行票据、税务报表、标准化考试中的机读卡、人口普查表、彩标投注单、选票、定货单等。
纸质文档不便于保存、
检索、统计和修改，而将这些信息录入计算机是一件非常繁琐的事情。
长期以来人们通过键盘手工输入，不但费时费力且容易出错。
在实时性要求较高的场合(如选举中的统计选票)自动、快速、准确地处理文档显得尤为重要。
因此，对这些文档进行计算机自动录入具有重要的现实意义。
本课题研究了字符图像的计算机识别问题。
字符根据书写方式的不同，分为印刷体字符和手写体字符。
系统针对每种字符各自的特点，通过对字符的预处理，提取字符本身特征，然后运用特定的识别算法，实现了字符图像的自动识别。
整个系统包括图像采集、图像预处理、特征提取与字符识别四个部分。
根据印刷体和手写体字符识别的需要，系统采取了各自不同的特征提取策略。
对于印刷体字符，在对字符进行了图像预处理后，采用网格特征和交叉点特征相结合的方法作为其字符特征，建立字符标准特征库。
而对于手写体字符，采用直接抽取字符边缘轮廓特征的方法，完成字符特征的提取。
印刷体字符采用模板匹配算法实现了字符的识别，利用待识别字符与字符标准特征库相
手势识别系统和人脸识别系统相似主要从摄像头中采集手势数据,进行特征提取,再将提取到的信息传输给机器，让机器理解信息的含义。
以下一手势识别为例。
手势识别也是讲特征提取到的信息传送给机器，让机器理解手势信息的含义。
手势识别工作主要分三个阶段:预处理、特征提取、欧式距离判定。
预处理阶段应当从手势图片中去除噪声信号,利用肤色和背景在HIS颜色模型空间中的不同数值范围将手势从背景中提取出来,利用边缘检测算子提取手势的轮廓曲线。
利用傅里叶描述子对轮廓曲线进行数学建模进而进行特征提取。
通过欧氏距离的比较,对手势进行识别。
通过对视频流采样,完成对几种动态手势的识别。
利用若干人对手势一到手势十十种静态手势在该手势库上做统计实验。
在背景光线均匀的情况下,手势基本能够正确识别。
利用若干人进行动态手势识别,在背景光线均匀的情况下,手势动作基本能够正确识别。
本系统具有旋转不变,比例伸缩性,平移不变性,利用实验者在手势一到手势十十种静态手势库上做旋转不变性,比例伸缩性,平移不变性统计实验,效果良好。
本系统最大特色是符合人的操作习惯进行数据采集,和传统的佩戴颜色手套,在手上做标记等数据采集方式比较更加贴近人的操作习惯。
操作者在手势动作时更加自然。
不足之处客观上容易受外界环境干扰例如光线、温度、背景颜色等等。
主观上和操作者的操作习惯也有关系。
图像识别系统的应用还有很多，在此不一一列举。
随着科技的发展，图像识别技术越来越被人类所需求，可见图像识别技术的重要性。