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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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
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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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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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(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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彩色边缘和彩色边缘检测
边缘按其颜色特征可分为灰度边缘和彩色 边缘。
灰度图像可由图像亮度函数来描述，灰度边 缘可以定义为图像亮度函数的具有边缘特征 的不连续点的集合，它描述了灰度函数的局 部突变。
彩色图像可由图像色彩函数来描述，彩色边 缘可以定义为图像色彩函数的具有边缘特征
H前裂腺癌，前列腺分叶状增大，并向膀胱 内突入
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4.2识别与解释 图像分析系统的组成
图像分析技术分类的三种基本范畴
预处理
问题 图像获取
低级处理
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分割
表示与描述
中级处理
知识库
识别 结果 与
解释
高级处理
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图像分析技术分类的三种基本范畴
低级处理：图像获取、预处理，不需要智能 中级处理：图像分割、表示与描述，需要智能 高级处理：图像识别、解释，缺少理论，为降
分 类：确定每个物体应该归属的类别
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图像识别的应用
字符识别
如清华的尚书OCR识别软件,
邮局信函自动分拣机
生物特征识别
指纹识别,人像识别等
遥感应用
卫星云图, 地面导弹、飞机场等设施的卫星图 像识别处理
医学诊断
2021/C3/1T等图像的识别处理
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Computed tomography，CT
C胸腺增生，胸腺区有一分叶状密度均一病 灶，仍呈胸腺状，主动脉受压右移
D肝脓肿，肝右叶有一低密度灶类圆形，中 心部密度更低为脓腔，周边为脓肿壁呈双边 征
E腰椎骨折，椎弓多处中断，椎管变形，其 内可见碎骨片
F肝转移癌，肝左、右叶多个大小不一、不 规则低密度灶，周边有细的强化环围绕
G肺脓肿，右上叶有一空洞性病灶，内壁光 滑，并见气液平面，胸部X线片曾疑肺癌
R
G
多维梯度 计算
阈值
边缘图像
B
上两种彩色边缘检测算法中常用的梯 度算子有
罗伯特交叉（Robert cross）算子，蒲瑞维 特（Prewitt）和索贝尔（Sobel）算子。
其中，索贝尔算子是效果较好的一种，并且 可以直接应用于彩色图像的各个颜色通道。
是面向用户的一种复合主观感觉的颜色空间，通常用于 选择颜色，更接近人对颜色的感知。
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图（a）
图（b）
图（c）
图（a）,图（b），图（c）分别表示彩色 水果图像的R,G,B分量，
将三图组合起来都可得到原始图像。
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图（d）
图（e）
图（f）
图（d）,图（e）,图（f）分别为其H,S,V 分量。将三图组合起来都可得到原始图像。
中文名:电子计算机体层摄影
是近十年来发展迅速的电子计算机和X线相结合的一项新颖的 诊断新技术。
主要特点
具有高密度分辨率，比普通X线照片高10～20倍。
能准确测出某一平面各种不同组织之间的放射衰减特性的
微小差异，以图像或数字将其显示，极其精细地分辨出各 种软组织的不同密度，从而形成对比。
如头颅X线平片不能区分脑组织及脑脊液，而CT不仅能 显示出脑室系统、还能分辨出脑实质的灰质与白质；
如再引入造影剂以增强对比度，其分辨率更高，故而 加宽了疾病的诊断范畴，还提高了诊断正确率。
但CT也有其限制，如对血管病变，消化道腔内病变以及某
些病变的定性等
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CT
A胶质细胞瘤.右额、顶叶有一较大不规则肿 块，强化不均，周围有低密度水肿区
B星形细胞瘤，左额顶叶有一不均匀强化肿 块，不规则，内有未有强化的低密度区，周 围有低密度水肿区，中线结构右移
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(3)边缘提取
使用索贝尔算子得到的边缘图像
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取反后的边缘图像
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(4) 数学形态学处理
上图的二值边缘图像描述了色彩函数的局部突变， 从图中看出，边缘不很连续和光滑，并且在高细节 区存在琐细边缘，难以形成一个大区域，这两点恰 是限制边缘检测在图像分割中应用的两大难点。
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(1)颜色空间的转换
为了正确使用颜色，需要建立颜色空间。颜色空 间是对彩色的一种描述方法，它有很多种类型，
如： RGB，CMY，YIQ， YUV，HSL等。
RGB是使用较普遍的颜色空间，由于显示器采用 此模型，因此，算法的执行速度较快。
HSL
是由色调（H）,饱和度（S）和亮度（ L）三个颜色分量 组成的一类颜色空间，
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彩色边缘检测的方法
输出融合法
分别对红，绿，蓝三个颜色通道（或其他颜色 空间分量）执行边缘检测，
最后的输出是这三幅边缘图像的合成
R
边缘__R
G
边缘__G
阈值
边缘图像
B
边缘__B
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彩色边缘检测的方法
多维梯度法
将三个梯度结合成一个，只需检测一次边缘， 从而缩短了整个彩色边缘检测的过程