采用最小距离法对图片进行分类研究
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类器 能 很好 地工 作 。 对 一个 未知 模 式 来 说 ， 如果 将 它 代 入 所 有 决
交通 、 电子 商务 、 多媒 体 网络 通信 等领 域 。 图像识 别 作为 分 析 图 像 的基 础 知 识 之 一 ， 所 讨 论 的 问题 ， 研究 用 计 算 机 代 替 人 自动 地处 理 大 是 量 的物 理信 息 ， 决 人 类 生 理 器 官所 不 能识 别 的 问 解 题 ， 而部分 代 替人 的脑 力 劳 动 。人 类 识 别 图像 的 从
张海侠 李长 青
（ 北 电 力 大 学 控 制 科 学与 工程 学 院 华 河北保定 ０ １０ ） ７０ ３
［ 要 ］ 实验 平 台基 于 ＭＡ Ｌ Ｂ， 摘 Ｔ Ａ 对一 系列二值 图像 采 用统计 的 方法 ， 记每 幅 图像 的特征 ， 标 以矢量 形
式记 录 ， 再计 算每 一 类 中所记 录 矢量位 置 的均值 ， 然后 采 用最 小距 离法 对 目标 进行 合 理 分 类 ， 对分 类 的准 并 确 性进 行统 计 ， 断其 分 类 的正确 率 。 判
这样 如果 ｄ （ ）＞ ， ０ 则模 式 属于 Ｓ ； 如果 ｄ （ ） 假设 每个 模式 类用 一个 均值 矢量 表示 ：
＝
面 的特征 、 向 、 线 条 件 以 及 干 扰 等 多 种 因素 有 方 光
关 。在各种 恶 劣 的工 作 环 境 里 ， 图像 与 景 物 已有 较
过预处 理 、 分割 、 征 提 取 、 析 、 类 、 别 等 一 特 分 分 识 系列 过程 。但 是 ， 就 分 类 而 言 ， 全 依 赖 某 一 现 单 完
题转 化 为对距 离 的测 量 ：
Ｄ（ ）＝ ｌ 一ｍ ｌ Ｉ ｌ （） ３
成 的程 序想 实现 很 好 的 分类 ， 可 能会 出 现很 多 不 则
一，
∑
０
Ｌ （） ２
其 中 代 表 ｓ 的模 式 个 数 。对 一 个 未 知 模 式 矢量 进 行分 类 的 方 法 是 将 这 个 模 式 赋 给 与 它 最 接 近 的类 。如果 利 用 欧式 距 离来 确 定 接 近 程 度 ， 问 则
大 的差别 。 因此要 区分 图 像 属 于 哪一 类 ， 往往 要 经
容 易解 决 的 问 题 。 为 此 本 文 开 发 了 基 于 ＭＡ Ｌ Ｂ ＴＡ 的实验 平 台 ， 据要 求 编 写 一 个更 适 合 我 们 目前 所 根
需 的分类 程 序 。
其 中 ＝１２， ， ，ｌ ＝（ Ｔ ） 是 欧 式模 。 ， … Ｉ ｌ ａａ Ｉ ａ 因为 最小 的 距 离 代 表 最 好 的 匹 配 ， 以 如 果 是 Ｄ 所 （） 戈 最小 的距 离 ， 将 赋 给类 ｓ， 以证 明 这等 价 则 可 于计算 ：
最 小距 离分 类 器 是 一 种 简单 的模 式 分 类 器 ，
质 、 洋 气 象 、 业 、 害 治 理 、 物 检 测 、 政 编 海 农 灾 货 邮 码 、 融 、 安 、 行 、 矿企业 、 金 、 业 、 械 、 金 公 银 工 冶 渔 机
它基 于 对模 式 的采 样 来 估 计 各 类 模 式 的 统 计 参 数 并完 全 由各 类 的均 值 和 方 差 确 定 。 当 两 类 均 值 问 的距 离 比类 中对 应 均 值 的分 布要 大 时 ， 小距 离 分 最
［ 键词 ］ ＭＡ Ｌ ； 别 ； 小距 离法 ； 类器 关 Ｔ ＡＢ 识 最 分
［ 中图分 类号 ］ Ｔ ０ ． Ｐ３ １６ ［ 献标识 码 ］ Ｂ 文 组 成 。一 般 常 将 模 式 类 用 ５ ， … ， Ｍ表 示 ， 中 。５ ， ． Ｓ 其 是类 的个数 。
过 程 总是 先 找 到 它 们 外 形 或 颜 色 的 某 些 特 征 进 行
ຫໍສະໝຸດ Baidu
策 函数算 得 ｄ（ 取最 大 ， 属 于第 ｉ 。 如果 对 ） 则 类 的 值 ， ｄ（ 有 ）＝ ， 得 到将 类 ｉ 类 分 开 ｄ（ 则 ） 与
的决 策边 界 。可 写成 ： ｄ（ ）＝ ｄ（ ）一ｄ（ ） ＜ 则 模 式属 于 ｓ。 ０， （） １
１ １ 最 小 距离 分类 器 ．
图像 处 理 与 识 别 技 术 是 一 门跨 学 科 的前 沿 高 科技 技术 。从 ２ ０世 纪 ８ Ｏ年 代 中期 到 ９ ０年代 取 得 了突飞猛 进 的 发 展 ， 已广 泛 地 应 用 在 遥 感 、 件 现 文
处理 、 业 检 测 、 器 人 视 觉 、 事 、 物 医 学 、 工 机 军 生 地
（ ）＝ 一１ Ｔ 下
一
１ 实 验 平 台 的运 用 原 理
一
个模 式 类 由一 组 具 有 某 些 共 同 特 性 的模 式
（） ４
２ — ３
《 仪器仪 表与分析监测｝ ００年第 ３期 ２１
式 中 ＝１２ … ， ， 且在 ｄ（ 给 出最 大值 时 ，， 并 ｊ ） 将 赋给 根据 式 （ ． ） （ ． ） 对一 个 最 小距 离 分类 器 １１ 和 １２ ， 来 说 ， ｓ 和 ｓ之 间 的决策边 界是 ： 类 ，
采 用 最 小 距 离 法 对 图片 进 行 分 类研 究
张海侠 ， 等
采 用 最 小 距 离 法 对 图 片进 行 分 类研 究
Ｒｅ ｅ ｒｈ ｏ ｃ ｕ ｅ ’ ａ ｓｆ ａ ｉｎ Ｕｓｎ ｎｍｕ Ｄｉｔ ｎ ｅ ｓ ａ ｃ ｆＰｉｔ ｒｓ Ｃｌｓ ｉｃ ｔ ｉｇ Ｍｉｉ ｍ ｓａ ｃ ｉ ｏ
比较分 析 、 断 ， 后 加 以分 门别 类 ， 判 然 即识 别 它 们 。
我们 在研 制 自动 识 别 机 时 也 往 往 借 鉴 人 的思 维 活 动， 采用 同样 的处 理 方 法 。然 而 图像 的灰 度 与 色 彩 是有 光 强和 波长不 同 的光 波 所 引 起 ， 们 与 景 物 表 它
交通 、 电子 商务 、 多媒 体 网络 通信 等领 域 。 图像识 别 作为 分 析 图 像 的基 础 知 识 之 一 ， 所 讨 论 的 问题 ， 研究 用 计 算 机 代 替 人 自动 地处 理 大 是 量 的物 理信 息 ， 决 人 类 生 理 器 官所 不 能识 别 的 问 解 题 ， 而部分 代 替人 的脑 力 劳 动 。人 类 识 别 图像 的 从
张海侠 李长 青
（ 北 电 力 大 学 控 制 科 学与 工程 学 院 华 河北保定 ０ １０ ） ７０ ３
［ 要 ］ 实验 平 台基 于 ＭＡ Ｌ Ｂ， 摘 Ｔ Ａ 对一 系列二值 图像 采 用统计 的 方法 ， 记每 幅 图像 的特征 ， 标 以矢量 形
式记 录 ， 再计 算每 一 类 中所记 录 矢量位 置 的均值 ， 然后 采 用最 小距 离法 对 目标 进行 合 理 分 类 ， 对分 类 的准 并 确 性进 行统 计 ， 断其 分 类 的正确 率 。 判
这样 如果 ｄ （ ）＞ ， ０ 则模 式 属于 Ｓ ； 如果 ｄ （ ） 假设 每个 模式 类用 一个 均值 矢量 表示 ：
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其 中 ＝１２， ， ，ｌ ＝（ Ｔ ） 是 欧 式模 。 ， … Ｉ ｌ ａａ Ｉ ａ 因为 最小 的 距 离 代 表 最 好 的 匹 配 ， 以 如 果 是 Ｄ 所 （） 戈 最小 的距 离 ， 将 赋 给类 ｓ， 以证 明 这等 价 则 可 于计算 ：
最 小距 离分 类 器 是 一 种 简单 的模 式 分 类 器 ，
质 、 洋 气 象 、 业 、 害 治 理 、 物 检 测 、 政 编 海 农 灾 货 邮 码 、 融 、 安 、 行 、 矿企业 、 金 、 业 、 械 、 金 公 银 工 冶 渔 机
它基 于 对模 式 的采 样 来 估 计 各 类 模 式 的 统 计 参 数 并完 全 由各 类 的均 值 和 方 差 确 定 。 当 两 类 均 值 问 的距 离 比类 中对 应 均 值 的分 布要 大 时 ， 小距 离 分 最
［ 键词 ］ ＭＡ Ｌ ； 别 ； 小距 离法 ； 类器 关 Ｔ ＡＢ 识 最 分
［ 中图分 类号 ］ Ｔ ０ ． Ｐ３ １６ ［ 献标识 码 ］ Ｂ 文 组 成 。一 般 常 将 模 式 类 用 ５ ， … ， Ｍ表 示 ， 中 。５ ， ． Ｓ 其 是类 的个数 。
过 程 总是 先 找 到 它 们 外 形 或 颜 色 的 某 些 特 征 进 行
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策 函数算 得 ｄ（ 取最 大 ， 属 于第 ｉ 。 如果 对 ） 则 类 的 值 ， ｄ（ 有 ）＝ ， 得 到将 类 ｉ 类 分 开 ｄ（ 则 ） 与
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１ １ 最 小 距离 分类 器 ．
图像 处 理 与 识 别 技 术 是 一 门跨 学 科 的前 沿 高 科技 技术 。从 ２ ０世 纪 ８ Ｏ年 代 中期 到 ９ ０年代 取 得 了突飞猛 进 的 发 展 ， 已广 泛 地 应 用 在 遥 感 、 件 现 文
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（ ）＝ 一１ Ｔ 下
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１ 实 验 平 台 的运 用 原 理
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个模 式 类 由一 组 具 有 某 些 共 同 特 性 的模 式
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《 仪器仪 表与分析监测｝ ００年第 ３期 ２１
式 中 ＝１２ … ， ， 且在 ｄ（ 给 出最 大值 时 ，， 并 ｊ ） 将 赋给 根据 式 （ ． ） （ ． ） 对一 个 最 小距 离 分类 器 １１ 和 １２ ， 来 说 ， ｓ 和 ｓ之 间 的决策边 界是 ： 类 ，
采 用 最 小 距 离 法 对 图片 进 行 分 类研 究
张海侠 ， 等
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Ｒｅ ｅ ｒｈ ｏ ｃ ｕ ｅ ’ ａ ｓｆ ａ ｉｎ Ｕｓｎ ｎｍｕ Ｄｉｔ ｎ ｅ ｓ ａ ｃ ｆＰｉｔ ｒｓ Ｃｌｓ ｉｃ ｔ ｉｇ Ｍｉｉ ｍ ｓａ ｃ ｉ ｏ
比较分 析 、 断 ， 后 加 以分 门别 类 ， 判 然 即识 别 它 们 。
我们 在研 制 自动 识 别 机 时 也 往 往 借 鉴 人 的思 维 活 动， 采用 同样 的处 理 方 法 。然 而 图像 的灰 度 与 色 彩 是有 光 强和 波长不 同 的光 波 所 引 起 ， 们 与 景 物 表 它