文件名称：图像模式识别-easyarm-imx28硬件手册
文件大小：5.37MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-27 09:17:07
图像识别
2.3 图像模式识别 2.3.1 图像模式识别的基本概念 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。 据统计，在人类接受的信息中，视觉信息占了 70%以上，也就是常说的“百闻不如 一见”。在许多场合，图像所传递的信息比其他任何形式的信息更加丰富和真切。 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——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。例如要从遥感图像中分割出各种农作物、森林资源和矿产资源等；根据 医学图片分析发生病变的细胞形状和颜色判断是否发生癌变；从气象观测数据或 气象卫星照片准确预报天气；交通管理系统中应用车牌自动识别技术管理车辆等。 因此，在当今社会，图像识别技术已经在各个领域发挥着极其重要的作用。 图像识别 [3] ，简单地说，就是要把一种研究对象，根据其某些特征进行识别并 分类。例如要识别写在卡片上的数字，判断它是 0，1，2，…，9中的哪个数字， 就是将数字图像分成 10 类的问题，因此可以认为，对数字图像进行区别分类其实 质就是对图像进行模式识别。这种识别早已存在人们的生活实践中。然而，随着 实践活动的扩大、深入和社会化的需要，人们不仅需要识别分类数很多的事物， 而且被识别的对象内容也越来越复杂。特别是由于科学技术水平的提高，使得各 种不同的研究对象“图像化”或“数字化”，可采用某种技术把考察的对象转换成 图片、波形图以及若干数据，这些数据就可以代表所研究的对象。但是对于模式 识别来说，无论是数据、信号还是平面图像或立体景物都是除掉它们的物理内容 而找出它们的共性，把具有同一共性的归为一类，而具有另一种共性者归为另一 类。 图像模式识别是用机器对文字、图像、图片和景物等模式信息加以处理和识别， 用以解决计算机与外部环境直接通信这一重要问题。其目的就是研制采用某种仪 器或设备，自动处理某些信息，代替人完成分类和辨识的任务，并且能够快速而 准确地进行图形识别。一般来说，一个图像识别由图像预处理、图像特征提取和 图像模式分类三个主要部分组成。前期处理一般是指把图像进行平滑、增强、恢 复、边缘检测和分割等操作，其目的是把输入图像简化为分段模式。特征提取是 指在满足分类识别正确率要求的条件下，提取图像的主要特征，并按某种准则尽 量选用对正确分类识别作用大得特征，使得用较少的特征就能完成分类识别任务。 图像模式分类是最重要的一部分，它是依据所提取的特征，将前一部分的特征向 量空间映射到类型空间，把相应图像归属已知的一类模式。 2.3.2 图像模式识别的基本方法 一个图像识别系统主要由三个环节组成：图像数据获取，数据加工和处理、抽 取特征，判断分类等，如图 2-6 所示。