图像处理与识别论文
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。
图像处理与识别的应用研究
图像处理与识别的应用研究摘要：图像处理与识别技术是时代进步与科学技术快速发展的必然产物，目前，图像处理与识别技术已普遍应用于社会各个领域，应用优势也逐步突显出来。
本文将结合图像处理与识别技术的优势，围绕该技术在人脸识别领域、交通实时监控领域、医疗卫生领域、工业生产领域以及刑事案件侦破领域的实际应用效果展开全面论述。
关键词：图像处理；识别；实际应用图像处理与识别技术能够在海量的图像数据信息中提取出应用价值高的信息，为各项工作的顺利开展提供重要的技术支持。
根据图像不同的记录方式，可以将图像分为数字图像与模拟图像两种，计算机图像处理系统对数字图像进行采集、存储、处理，进而在系统中形成模拟图像，经过与计算机系统内部的原始图像模型进行比对，找到图像匹配源，最终得到经过优化的图像类型与图像数据信息。
一、图像处理与识别技术概述（一）图像处理与识别技术优势计算机图像处理与识别系统首先对图像的外观形态进行判定，以形状、颜色、尺寸作为判定参数，准确识别出图像特征，然后根据这些特征，对共性参数进行有效提取，再对获取的图像进行优化处理，处理内容包括去噪、对比度、清晰度调整以及边缘修饰等。
与传统的人工图像处理方法相比，计算机图像处理与识别技术具有处理速度快、精准度高、灵活性好等优势。
由于计算机图像处理系统接纳的图像信息处理量较大，而通过程序软件的快速运算，能够在短时间内完成图像的识别和处理工作[1]。
在信息处理过程中，一些没有应用价值的图像会被系统逐一剔除，而留下了具有参考价值与应用价值的信息，因此，图像信息处理的精准度较高。
此外，由于计算机图像处理系统应用了人工智能技术，该系统的自动化、智能化水平较高，不但节省了人工，而且也能够灵活调整精准度，使图像实现自动化处理。
（二）图像处理的常用方法图像处理与识别技术的最终目的是改善和提高图像质量，使人们更易于辨识图像的本来面目。
因此，图像增强是图像处理与识别过程中最常用的处理方案，它可以细分为灰度增强、图像锐化以及边缘检测三方面。
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。
本科毕业论文图像处理在人脸识别中的应用
本科毕业论⽂图像处理在⼈脸识别中的应⽤图像处理在⼈脸检测中的应⽤摘要⼈脸识别，特指利⽤分析⽐较⼈脸视觉特征信息进⾏⾝份鉴别的计算机技术。
⼈脸识别技术应⽤⼴泛，与利⽤指纹、虹膜等其他⼈体⽣物特征进⾏⾝份识别的⽅法相⽐，⼈脸识别更加友好、⽅便和隐蔽，因此⼈脸识别越来越成为当前模式识别和⼈⼯智能领域的⼀个热点。
本⽂主要利⽤垂直积分投影和⽔平积分投影法对⼈脸进⾏定位，再采⽤PCA主元分析法进⾏⼈脸的特征提取，最后做出快速决策判断。
其中PCA主元分析是⼀种对数据进⾏分析的技术，可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪⾳和冗余，将原有的复杂数据降维，揭⽰隐藏在复杂数据背后的简单结构。
因此，本⽂利⽤该⽅法能有效地提取头部轮廓，且操作简单，效率⾼。
将本⽂算法在MATLAB环境下对多幅⼈脸图像进⾏处理取得了较好的识别效果。
关键字：锐化，中值滤披，PCA，KL变换，⼈脸检测IMAGE PROCESSING APPLICATION IN FACEDETECTIONABSTRACTFace recognition, in particular to the analysis and comparison of visual features of face authentication information computer technology. Face recognition technology is applied widely, and the use of fingerprint, iris and other human biological feature identification methods, face recognition is more friendly, convenient and concealed, so face recognition more and more becomes the current field of pattern recognition and artificial intelligence of a hot.This paper mainly uses the vertical integral projection and horizontal integral projection method to locate human faces, then adopted PCA principal component analysis method for face feature extraction, and finally make a quick decision making. The PCA principal component analysis is a kind of data analysis technology, can effectively identify the data in the" main" elements and structure, the noise and redundancy, the original complex data dimension reduction, reveals hidden complexity in the data behind the simple structure. Therefore, this method can effectively extract the contour of the head, and has advantages of simple operation, high efficiency.The algorithm in MATLAB environment for the different face images are processed achieved better recognition results. KEYWARDS：sharpening, median filter phi, PCA, KL transform, face detection.⽬录摘要............................... I ABSTRACT .............................I I 1 ⼈脸识别. (2)1.1⼈脸识别的研究背景 (2)1.2⼈脸识别系统的组成及本⽂的主要研究⽅向 (3)2 ⼈脸图像的预处理与⼈脸器官的定位 (5)2.1⼈脸图像的预处理 (5)2.1.1 图像的采集 (5)2.1.2 锐化 (6)2.1.3 ⼆值化处理 (7)2.1.4 ⼈脸图像噪声去除 (8)2.2⼈脸器官的定位 (10)2.2.1 ⼈脸左右两端边界的测定 (10)2.2.2 ⼈脸的⽔平积分投影 (10)2.2.3 嘴中⼼点的确定 (11)2.2.4 ⼈脸中轴线的求取 (13)2.2.5 ⼈脸椭圆结构定位 (14)2.2.6 瞳孔的精确定位 (14)3 ⼈脸特征的提取 (16)3.1图像的⼏何规范化 (18)3.2图像的灰度规范化 (19)3.3基于PCA的⼈脸特征提取 (19)4 样本数据库的建⽴与⼈脸识别 (25)4.1样本库的建⽴⽅法与流程 (26)4.2样本库的管理 (26)4.3⼈脸识别 (27)4.4⼈脸识别结果错误分析 (28)结论 (29)参考⽂献 (30)致谢.......................错误！未定义书签。
人工智能图像识别技术论文
人工智能图像识别技术论文随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最为活跃的研究领域之一。
在众多的人工智能技术中，图像识别技术因其广泛的应用前景和深远的社会影响而备受关注。
本文将从图像识别技术的概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来发展趋势等方面进行深入探讨。
图像识别技术概述图像识别技术是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个学科领域。
图像识别技术的核心目标是使计算机能够像人类一样理解和解释图像内容，从而实现对图像的自动分类、识别和分析。
图像识别技术的发展历程图像识别技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代。
最初，图像识别主要依赖于模板匹配和边缘检测等简单的图像处理技术。
随着计算机硬件的发展和算法的不断优化，图像识别技术逐渐向更高层次的模式识别和特征提取发展。
进入21世纪，深度学习技术的兴起极大地推动了图像识别技术的进步，使得计算机在图像识别任务上的性能得到了质的飞跃。
图像识别的关键技术图像识别技术的核心是特征提取和模式识别。
特征提取是将图像转换为计算机能够理解的形式，而模式识别则是根据提取的特征对图像进行分类和识别。
目前，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）已成为图像识别领域的主流技术。
CNN能够有效地从图像中自动学习到层次化的特征表示，从而提高图像识别的准确性和效率。
图像识别的应用场景图像识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 医疗影像分析：在医疗领域，图像识别技术可以帮助医生快速准确地识别病变区域，提高诊断效率和准确性。
2. 自动驾驶：自动驾驶汽车利用图像识别技术来识别道路标志、行人、车辆等，确保行驶安全。
3. 安全监控：在安全监控领域，图像识别技术可以用于人脸识别、异常行为检测等，提高监控系统的智能化水平。
4. 工业检测：在制造业中，图像识别技术可以用于产品质量检测，自动识别产品缺陷，提高生产效率。
5. 社交媒体：在社交媒体中，图像识别技术可以用于内容推荐、版权保护等，提升用户体验。
图像处理与图像识别技术研究
图像处理与图像识别技术研究随着计算机科学和人工智能的发展，图像处理与图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。
图像处理与图像识别技术是一门涉及数字以及模拟图像的处理与分析的技术，通过对图像进行处理和分析，可以获得图像的各种特征信息，并实现图像的自动识别与分类。
本文将从图像处理和图像识别两个方面进行深入探讨，并探讨其在实际应用中的一些研究进展和挑战。
1. 图像处理技术研究图像处理是指对于图像进行增强、复原、分割、压缩等操作的技术。
图像处理技术通过对图像进行预处理，以提高图像质量和增强图像特征，从而为后续的图像识别提供更好的数据基础。
在图像处理技术研究中，有一些经典的算法和方法被广泛应用，如灰度转换、滤波、边缘检测、特征提取等。
灰度转换是一种将图像从彩色转换为灰度的方法，它去除了彩色信息，只保留了图像的亮度信息，便于后续的算法处理。
滤波是图像处理中常用的一种方法，可以平滑图像、去除图像中的噪声，提高图像质量。
边缘检测是一种可以检测图像中物体边缘的方法，对于图像识别和物体检测非常重要。
特征提取是从图像中提取出代表图像特征的信息，通常结合机器学习算法使用，用于训练模型和分类。
2. 图像识别技术研究图像识别是指对于图像进行自动识别、分类和检测的技术。
图像识别技术通常包括图像预处理、特征提取和模式识别等步骤。
图像预处理包括图像的去噪、灰度转换、尺寸调整等操作，以提高后续操作的准确性和效果。
特征提取是从图像中提取出代表图像特征的信息，通常使用各种特征描述子，如SIFT、HOG等。
模式识别是根据提取的特征信息，通过学习和分类器的训练，实现图像的自动识别和分类。
在图像识别技术研究中，深度学习技术是目前最热门和最具潜力的方法之一。
深度学习通过构建深度神经网络模型，可以从图像中提取更加高级和复杂的特征，大幅提高图像识别的准确性和效果。
卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的一种网络结构，它模拟了人类视觉系统的处理过程，通过卷积、池化和全连接等操作，实现图像的自动分类和识别。
论文参考(模式识别与图像处理)
图像识别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。
人的图像识别能力是很强的。
图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变，都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。
即使在这种情况下，人们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。
甚至图像识别可以不受感觉通道的限制。
例如，人可以用眼看字，当别人在他背上写字时，他也可认出这个字来。
图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。
每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。
对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。
而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。
由此可见，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。
同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。
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。
在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。
图像识别是人工智能的一个重要领域。
为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。
例如模板匹配模型。
这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。
当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。
例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。
图像处理与识别技术与应用 毕业论文
图像处理与识别技术与应用摘要随着科学技术的发展，数字图像处理技术得到了空前的发展，被广泛应用于众多的科学与工程领域。
可以说人们生产、工作和生活方式的方方面面都离不开数字图像处理技术。
本文通过对数字图像处理技术主要内容的概述来宏观地了解数字图像处理技术。
关键词：数字图像处理，增强，恢复，压缩，分割，信息，码，变换目录１引言 (1)中北大学继续教育学院2013届专科毕业论文2 图像的基本概念 (1)2.1 图像的定义 (1)2.2 图像的表示： (1)2.3 图像的分类： (1)3 颜色模型 (2)3.1 颜色的三要素：色调：反映颜色的类别，如红色、绿色、蓝色等 (2)3.2 常见模型： (2)3.2.1 RGB模型 (2)3.2.2 HIS模型 (2)3.3.3 CMY模型 (2)4 数字图像处理 (2)4.1 数字图像处理系统基本组成 (2)4.2 图像变换 (3)4.2.1 傅立叶变换 (3)4.2.2 其他常见变换概述 (4)4.3 数字图像处理内容 (4)4.3.1 图像增强 (4)4.3.2 图像恢复 (5)4.3.3 图像压缩 (5)4.3.4 图像分割 (6)5 结束语 (6)参考文献 (7)致谢 (8)１引言也许以前对图像处理仅仅停留在把模糊的图像清晰化的理解上，通过以上内容的学习，我们可以比较全面地了解图像处理的主要内容。
我们可以知道数字图像处理技术绝不是一种简单的手工技术，它是一种应用了数学、计算机等多学科知识的技术。
2 图像的基本概念2.1 图像的定义信号是信息的载体。
更一般的意义上说，信号可以视为是指标空间d∈D到值空间u ∈U的映射f。
而图像则可以定义为一个映射，其值空间为亮度（包括颜色），其指标空间由位置、时间、波长等组成。
2.2 图像的表示：二维图像可以用二维亮度函数来表示。
由于光是能量的一种表现形式，所以图像的亮度可以表示为(,)=,I f x y式中I为图像的亮度，(,)≤<+∞。
图像处理与识别论文
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。
图像处理与模式识别技术研究
图像处理与模式识别技术研究近年来，随着计算机技术的快速发展，图像处理与模式识别技术在各个领域得到了广泛应用。
从医学影像到安防监控，从自动驾驶到人脸识别，图像处理与模式识别技术正以其强大的功能和广泛的应用前景引起人们的关注。
一、图像处理技术的发展图像处理技术是指对图像进行数字化处理和分析的过程。
它主要包括图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割等多个方面。
在过去的几十年里，图像处理技术取得了长足的进步。
从最早的模拟图像处理到如今的数字化图像处理，技术手段不断更新，处理效果也越来越好。
图像增强是图像处理技术中的一个重要分支，它通过改善图像的质量和视觉效果来提高图像的可视性和识别率。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以有效地改善图像的对比度、亮度和清晰度，使得图像更加鲜明和易于理解。
图像恢复是指通过对损坏或退化的图像进行处理，使其恢复到原始的清晰度和质量。
图像恢复技术主要包括去噪、去模糊和去伪影等。
这些技术可以有效地提高图像的质量，减少噪声和模糊，使得图像更加真实和可靠。
图像压缩是指通过对图像进行编码和压缩，减少图像数据的存储空间和传输带宽。
图像压缩技术主要包括有损压缩和无损压缩两种方法。
有损压缩通过舍弃一部分图像信息来实现压缩，而无损压缩则通过编码和压缩算法来减少数据的冗余性。
这些技术在图像传输和存储中起到了重要的作用，提高了效率和性能。
图像分割是指将图像划分成若干个区域，每个区域具有相似的特征和属性。
图像分割技术主要包括基于阈值、基于边缘和基于区域的方法。
这些方法可以有效地提取图像中的目标和感兴趣区域，为后续的图像识别和分析提供基础。
二、模式识别技术的应用模式识别技术是指通过对模式和特征进行分析和匹配，实现对目标的自动识别和分类。
它主要包括特征提取、模式匹配和分类器设计等多个方面。
模式识别技术广泛应用于人脸识别、指纹识别、语音识别、手写识别等领域。
人脸识别是模式识别技术中的一个重要应用方向。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是一门目前非常热门的技术，它在多个领域都有广泛的应用，如医学影像处理、机器视觉、数字媒体等，越来越多的企业和机构也开始重视这一领域的研究和应用。
因此，本文就图像处理领域进行深入探讨，主要内容包括图像处理的研究现状、核心技术以及应用前景等。
一、图像处理的研究现状图像处理是指对数字图像进行分析、处理、修复、增强、压缩等一系列技术手段的总称。
自从数字媒体技术发展起来以来，图像处理技术就不断被广泛研究和应用，除了数字媒体领域外，图像处理技术也广泛应用于人工智能、机器学习等领域。
目前，图像处理的核心技术主要包括以下几方面：（1）图像采集与处理技术，包括图像获取、格式转换、增强等；（2）图像变换与滤波技术，包括傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等；（3）图像分割与识别技术，主要包括基于颜色、形状、纹理等特征的图像分割、背景消除和目标跟踪等；（4）三维图像重建技术，包括基于光学、激光和雷达等手段的三维建模和重构。
以上几个方面都是图像处理中不可或缺的核心技术，其中图像分割与识别技术被广泛应用于医疗影像处理、安防监控等领域，三维图像重建技术则主要应用于航空航天、机器人等领域。
二、图像处理的核心技术1、图像采集与处理技术在图像处理中，图像采集是整个流程的第一步，图像采集质量直接影响到后续处理结果的好坏。
目前，常用的图像采集设备有光学、摄像头、雷达等，其中光学又分为激光、微波、红外等多种形式。
对于不同的图像采集设备，需要有对应的图像处理技术，例如对于光学采集设备，需要对镜头进行透镜校正、图像畸变校正等处理技术，而对于传感器采集的图像，则需要进行背景降噪和信号增强等处理技术。
2、图像变换与滤波技术图像变换与滤波技术是进行图像处理的重要手段，可以通过变换获得图像的一些特征或者对图像进行平滑和去噪等操作。
目前主要的图像变换和滤波技术有傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等。
傅里叶变换可以将图像转换到频域，可以对图像进行一些频域分析和处理；小波变换可以分析图像的局部特征，可以对噪声等进行去除；空域滤波主要对图像的像素进行处理，例如中值滤波、均值滤波等；频域滤波则是对频域的特征进行处理，例如高通滤波、低通滤波等。
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。
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。
模式识别与智能图像处理技术及应用研究论文素材
模式识别与智能图像处理技术及应用研究论文素材随着科技的不断发展，模式识别与智能图像处理技术已经成为当今社会的一个热门研究领域。
本篇论文将为您提供一些关于该主题的素材，以帮助您更好地了解模式识别与智能图像处理技术的发展、应用以及未来的前景。
一、模式识别技术1.1 模式识别的定义与概念模式识别是指通过对输入的数据进行分析和处理，从中提取特征并对其进行分类或描述的过程。
它可以被应用于各种领域，如计算机视觉、语音识别、生物识别等。
1.2 模式识别的主要方法- 统计方法：使用统计学原理对数据进行分析和建模，如主成分分析、聚类分析等。
- 人工智能方法：基于神经网络、遗传算法等人工智能技术进行模式识别。
- 模糊集方法：使用模糊集理论对不确定的数据进行模式识别，如模糊聚类、模糊决策等。
1.3 模式识别在实际应用中的案例- 人脸识别技术：将模式识别应用于人脸图像，实现人脸的自动识别与验证，广泛应用于安全监控、人脸支付等领域。
- 指纹识别技术：通过对指纹图像进行模式识别，实现人体识别和身份验证，被广泛应用于刑侦、边境安检等领域。
- 文字识别技术：将模式识别应用于文字图像，实现文字的自动识别与转换，被广泛应用于自动化办公、文档管理等领域。
二、智能图像处理技术2.1 智能图像处理的定义与概念智能图像处理是指通过对图像进行分析和处理，实现对图像内容的理解与识别的过程。
它可以被应用于计算机视觉、图像检索、图像生成等领域。
2.2 智能图像处理的主要方法- 特征提取与描述：通过计算图像的特征向量，并对其进行描述，如颜色特征、纹理特征等。
- 目标检测与识别：通过对图像中的目标进行检测和识别，如物体检测、人脸识别等。
- 图像生成与编辑：通过深度学习、生成对抗网络等技术，实现图像的生成和编辑，如图像超分辨率、图像风格转换等。
2.3 智能图像处理在实际应用中的案例- 自动驾驶技术：将智能图像处理应用于自动驾驶系统中，实现对道路、车辆及行人等目标的检测和识别，为驾驶员提供安全保障。
基于图像处理的行为识别与行为分析研究
基于图像处理的行为识别与行为分析研究摘要：行为识别与行为分析是计算机视觉领域中的一个研究热点，具有广泛的应用前景。
本文基于图像处理技术，对行为识别与行为分析进行了研究。
通过图像预处理、特征提取和分类器设计等步骤，实现了基于图像的行为识别模型。
实验结果表明，该方法能够有效地识别和分析目标物体的不同行为，具有较高的准确率和鲁棒性。
本文对行为识别与行为分析的研究具有一定的参考价值。
关键词：图像处理；行为识别；行为分析；特征提取；分类器引言：随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，行为识别和行为分析成为了热门的研究方向。
行为识别是指通过分析目标物体在一段时间内的动态变化，来判断其所进行的行为；而行为分析则是对这些行为进行详细的分析和理解。
行为识别与行为分析技术有着广泛的应用领域，如智能监控、无人驾驶、虚拟现实等。
因此，开展基于图像处理的行为识别与行为分析研究具有重要意义。
方法：本文提出了一种基于图像处理的行为识别与行为分析方法。
具体步骤如下：1. 图像预处理：首先对输入的图像进行预处理，以便更好地提取目标物体的特征。
预处理包括图像去噪、图像增强等步骤，可以减小图像中的噪声并突出目标物体的轮廓。
2. 特征提取：在图像处理中，特征提取是非常重要的步骤。
通过提取目标物体的特征，可以用来描述和表达目标物体的不同行为。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
根据实际应用需求，选择适当的特征进行提取。
3. 分类器设计：在特征提取后，需要设计一个有效的分类器来对目标物体的行为进行分类。
常用的分类器包括SVM、KNN、决策树等。
根据实际情况，选择合适的分类器进行训练和测试。
实验：为了验证所提方法的有效性，我们进行了一系列实验。
实验使用了包含不同行为的图像数据库，分别对图像进行预处理、特征提取和分类器设计。
通过比较实验结果与真实标签，评估行为识别和行为分析的准确率和鲁棒性。
实验结果表明，所提出的方法在行为识别和行为分析上具有较高的准确率和鲁棒性。
图像处理与识别技术在海洋生物资源研究中的应用探究
图像处理与识别技术在海洋生物资源研究中的应用探究摘要：海洋生物资源研究对于保护海洋生态环境和可持续发展至关重要。
图像处理与识别技术作为近年来快速发展的领域，为海洋生物资源研究提供了新的方法和手段。
本文将探讨图像处理与识别技术在海洋生物资源研究中的应用，并分析其在物种识别、生态研究和数量估计等方面的优势和挑战。
一、引言海洋生物资源是地球上最为丰富的自然资源之一，其保护与开发利用关系着人类的粮食安全、医疗保健以及生态平衡等众多方面。
然而，大规模海洋生物资源研究面临着很多挑战，如海洋环境复杂多变、物种繁多且数量庞大等。
传统的海洋生物资源研究往往需要依赖于人工调查和样本收集，工作量大且耗时费力。
因此，寻找一种快速准确的方法用于海洋生物资源的研究具有重要的意义。
二、图像处理与识别技术在海洋生物资源研究中的应用1. 物种识别海洋中存在着大量的物种，传统的人工物种识别方式难以适应快速、大规模的研究需求。
而基于图像处理与识别技术的物种识别方法可以自动识别和分类物种，大大提高了研究效率和准确性。
例如，通过提取物种的图像特征，使用机器学习算法进行分类和识别，可以快速准确地判断某一图像中的物种信息。
同时，借助于深度学习算法和神经网络的发展，图像处理与识别技术在物种识别方面取得了显著的进展。
2. 生态研究海洋生态系统的研究需要掌握海洋生物的数量、分布和行为等信息，以便更好地保护和管理海洋资源。
而传统的人工调查方法通常只能获取有限的样本信息。
而借助于图像处理与识别技术，研究人员可以基于海洋生物的图像数据进行种群和生境的分析。
例如，通过处理海洋生物图像数据，可以对种群密度、分布范围、群体结构等进行定量和定性描述，为生态研究提供更加详尽和全面的数据支持。
3. 数量估计准确估计海洋生物种群数量是海洋生物资源研究的重要任务之一。
传统的数量估计方法往往需要大量的调查样本和时间成本。
而基于图像处理与识别技术的数量估计方法可以通过对海洋生物图像数据进行分析，快速准确地获取物种的数量信息。
基于深度学习的图像处理与识别技术研究
基于深度学习的图像处理与识别技术研究深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在图像处理和识别领域取得了突破性的进展。
本文将针对基于深度学习的图像处理与识别技术进行研究，探讨其应用和优势。
1. 引言随着数字化时代的到来，图像数据的数量和复杂性不断增加。
而传统的图像处理和识别方法在处理大规模数据时存在效率低下和准确度不高的问题。
深度学习的出现为解决这些问题提供了新的解决方案。
该方法通过构建多层神经网络，模拟人脑的神经网络结构，从而实现对图像的高效处理和准确识别。
2. 深度学习的基本原理深度学习的基本原理是通过多层神经网络的训练来实现对图像的处理和识别。
首先，通过输入层将图像数据输入到神经网络中。
然后，利用反向传播算法根据给定的训练数据不断调整神经网络的参数，直到达到满足要求的识别效果。
在这个过程中，深度学习通过网络的前向传播和反向传播来学习图像的特征和模式，并通过增加网络层数来提高识别的准确度。
3. 深度学习在图像处理中的应用深度学习在图像处理领域有着广泛的应用。
例如，在图像分类任务中，深度学习能够通过学习大量的图像数据，自动提取和学习图像的特征，并将图像分为不同的类别。
另外，在图像分割任务中，深度学习可以根据像素之间的相似性将图像划分成不同的区域，从而方便后续的图像分析和处理。
此外，深度学习还能够用于图像去噪、增强和修复等任务，实现对图像的高质量处理。
4. 深度学习在图像识别中的应用深度学习在图像识别方面也有着重要的应用。
例如，在人脸识别任务中，深度学习可以通过学习大量的人脸数据，自动提取和学习人脸的特征，并实现对人脸的准确识别。
此外，在目标检测和物体识别任务中，深度学习可以通过学习图像的特征和模式，实现对目标物体的自动检测和识别。
另外，深度学习还能够用于图像关键点检测、物体跟踪和姿态估计等应用，提高图像识别的准确度和实时性。
5. 深度学习图像处理与识别技术的优势相比传统的图像处理和识别方法，基于深度学习的图像处理与识别技术具有以下优势：1) 自动特征学习：深度学习可以通过对大量数据的学习，自动提取和学习图像的特征，不再需要手动设计和选择特征，提高了处理和识别的准确度。
输煤皮带智能巡检中的图像识别与处理技术
输煤皮带智能巡检中的图像识别与处理技术摘要：引言煤炭是我国重要的能源资源之一，而输送煤炭的输煤皮带则是实现高效输煤的关键设备。
然而，传统的输煤皮带监测方式存在着诸多问题，如人工巡检耗时长、效率低下、检测误差较大等。
为了解决这些问题，近年来，研究人员开始探索利用计算机视觉技术和人工智能算法来构建输煤皮带智能巡检系统。
其中，图像识别和处理技术在输煤皮带智能巡检系统中扮演着至关重要的角色。
本论文将介绍一种基于深度学习技术的输煤皮带智能巡检系统，以提高其图像识别的准确性和实时性。
关键词：图像识别；图像处理；智能巡检；煤炭生产引言输煤皮带是煤矿开采过程中输送煤炭的重要设备之一。
传统的人工巡检方式存在着工作量大、效率低下的缺点，而且容易受到人为因素的影响，导致出现漏检或误判的情况。
为了解决这些问题，近年来，越来越多的研究者开始关注图像识别与处理技术在输煤皮带上的应用。
1.输煤皮带智能巡检的现状与需求在当今的工业生产领域，智能化巡检已经成为提高生产效率和保障设备稳定性的重要手段。
输煤皮带作为火力发电厂、矿山等工业场所的关键设备，其运行状态的稳定与否直接影响到整个生产流程的顺利进行。
然而，目前许多企业在对输煤皮带进行巡检时，仍存在一些问题和挑战。
首先，传统巡检方式主要依赖人工检查，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响。
例如，巡检员可能因疲劳、疏忽等原因导致漏检或误检，从而给企业带来不小的安全隐患。
其次，随着工业自动化和智能化技术的不断发展，传统巡检方式已经无法满足企业对设备监控的实时性和精准性需求。
输煤皮带的运行状态往往受到多种因素的影响，如温度、湿度、粉尘等，这些因素的变化可能预示着设备即将出现故障。
然而，传统巡检方式无法对这些数据进行实时监控和深入分析，也就无法及时发现潜在的故障风险。
因此，为了解决上述问题，企业需要引入智能巡检系统来对输煤皮带进行全方位、多角度的实时监控。
这种系统可以利用传感器、物联网、大数据等技术手段，实现对输煤皮带的全面感知和智能分析。
基于深度学习算法的图像处理与识别研究
基于深度学习算法的图像处理与识别研究摘要：深度学习算法在图像处理和识别领域取得了令人瞩目的成果，本文将探讨基于深度学习算法的图像处理和识别研究的最新进展。
首先，介绍了深度学习算法的基本原理和发展历程。
然后，详细说明了深度学习算法在图像处理和识别中的应用，包括图像分类、目标检测、图像生成以及图像语义分割。
最后，我们讨论了深度学习算法在图像处理和识别中面临的挑战，并对未来的发展进行展望。
1. 引言图像处理和识别一直是计算机视觉领域的重要研究方向。
近年来，随着深度学习算法的快速发展和广泛应用，图像处理和识别取得了突破性的进展。
深度学习算法可以通过多层神经网络模拟人脑的处理机制，自动地从大量的数据中学习并提取特征。
因此，深度学习算法在图像处理和识别领域具有巨大的潜力。
2. 深度学习算法的基本原理和发展历程深度学习算法基于人工神经网络的理论，通过构建多层神经网络实现对图像进行高级特征的提取和学习。
深度学习算法的核心是反向传播算法和梯度下降算法，通过对网络权重进行迭代优化来最小化损失函数。
近年来，随着计算能力的提升和大规模数据集的建立，深度学习算法取得了快速的发展。
3. 深度学习算法在图像处理和识别中的应用3.1 图像分类图像分类是指将图像分为不同的类别，是图像处理和识别中最基本的任务之一。
深度学习算法可以通过学习图像的低级特征和高级语义特征来实现高准确率的图像分类。
在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
3.2 目标检测目标检测是指在图像中识别和定位出特定物体的位置。
深度学习算法在目标检测任务中取得了显著的成果。
基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和单阶段检测器。
这些算法在准确性和速度上都取得了重大突破。
3.3 图像生成图像生成是指通过学习给定数据集的样本后，生成与原图像相似的新图像。
生成对抗网络（GAN）是目前最常用的图像生成算法之一。
医学图像处理与识别方法研究
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。