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图像识别简介PPT课件

图像识别简介PPT课件

特征方差
第 j类的特征 x和特征 y的方差估值
分别为：
ˆ2xj 1 Nj
Nj
(xij ˆxj)2
i1
和
ˆ2yj 1
Nj
Nj
(yij ˆyj)2
i1
在理想情况下同一类别中所有对象的 特征值应该很相近。
特征相关系数
x 第 j类特征 和特征 y的相关系数估计为
1
ˆxyj Nj
Nj
(xij ˆxj)(yij ˆyj)
（分叉点、端点）
（4）分类器设计
分类器设计的主要功能是通过训练确定判 决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最 低或风险最小。
（5）分类决策
在特征空间中对被识别对象进行分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
思考题：
水果（如苹果和桔子） 图像自动识别系统： 选择那些有效特征，可以把苹果和桔子有效地 区分开来？
3 模式识别的基本问题
统计模式识别
✓ 基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近， 并形成“集团”，即“物以类聚”。
✓ 主要方法有：决策函数法， k近邻分类法，支持向量机， 特征分析法，主因子分析法等…
✓ 参考书籍：《统计模式识别》(Andrew R.Webb)
Jain A K, Duin R P W, Jianchang Mao. Statistical pattern recognition: a review. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000. 22(1) : 4～37.
C、特征提取：原始特征的数量可能很大，通过映射（或变 换）的方法可以用低维空间表示样本，这个过程叫做特征提取。 映射后的二次特征是原始特征的线性组合（通常是线性组合）。

《图像识别》PPT课件

《图像识别》PPT课件

（2）模式(pattern) A、事物所具有的时间或空间分布信息。（狭义） B、描绘子的组合。（更狭义）
精选ppt
5
一维信息：例如声音信号，腾格尔的歌声。 二维信息：例如图像信号，数字照相机拍摄的照片。 三维信息：CT重建图像。 多维信息：
精选ppt
6
（3）模式类(pattern class) 一个拥有某些共同特性的模式族。
j0 k0
j0 k0
精选ppt
19
3 基于误差平方和的模板匹配
J 1K 1
D (x,y) [f(xj,yk)t(j,k)2]
j 0k 0
4、特征模板匹配 5、 特征匹配
1
mj N xj xj
j 1,2,,W
Dj(x) xmj
j 1,2,,W
精选ppt
20
精选ppt
21
7.3 基于最小错误率贝叶斯决策理论
-------分类器设计 （4）分类器设计后，如何评价分类器？分类错误
率是多少？ -------分类器评价
精选ppt
14
模式
传感器 特征产生 特征选择
设计流程
分类器设计
分类器评价
精选ppt
15
4 模式识别方法的分类
（1）监督与非监督模式识别 A、监督模式识别
利用先验知识和训练样本来设计分类器。
B、非监督模式识别
第7章 图像识别
精选ppt
1
利用神经网络识别 实现图像分割
精选ppt
2
第7章 图像识别
7.1 概论 7.2 图像匹配 7.3 基于最小错误率贝叶斯决策理论 7.4 线性判别函数 7.5 人工神经网络
精选ppt
3

图形识别与匹配

图形识别与匹配

S
(a) 長方形物件
2700 1800 900
(b) 斜率空間表示圖
圖 11.4.4 多邊形轉成斜率空間表示圖
13
11.5 作業
❖ 作業一：寫一C語言以完成統計圖形識別的實作。 ❖ 作業二：寫一C語言以完成影像匹配的實作。
14
條
P( X | A)
件
機
率
值
P(X | B)
X
X
圖11.2.1 P(X|A)和P(X|B)的分佈圖
2
我們有興趣的是給一個X值，該木頭屬於A或B的機率為何？ 依據貝氏法則，
P( A | X ) P( A X ) P( X | A)P( A)
P( X )
P(X )
此處 P( X ) P( X | A)P( A) P( X | B)P(B)。
當 X = X ，P( A | X ) P(B | X ) ，
這時可判斷該木頭為 A，畢竟
機 率
冒的風險較低。去掉 P(X ) 項， 值
當 P( X | A)P( A) P( X | B)P(B)
時，我們判斷該木頭為A 。
P(A | X ) X
P(B | X ) X
圖11.2.2 P(A|X)和P(B|X)的分佈圖
11
演化：兩段鄰近的邊合併成一段邊
r( S1 ,
S2 )
a( S1 , S2 )( S1 )( S2 (S1 ) (S2 )
)
a(S1 , S2 )是二段邊 S1 和 S2 之間的夾角 ( Si )為 S i 的長度。 r(S1 , S2 )的值愈小，表示 S1 和 S2 愈適合合併。
匹配
3 0
i 1
❖ 模組匹配的精神就是在找一個T使得上式有最大值。上式中的

图像分析与识别ppt课件

图像分析与识别ppt课件

识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
编辑课件
29
图 第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分 章 功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引 与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
编辑课件
30
图 第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
编辑课件
52
超声波成像的实例
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
甲状腺
肌肉层有损害
编辑课件
53
图 第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分 章 成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引 与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与 言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
编辑课件
35
图 第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章 析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与 言 时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
43
High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
44
High-pass modulation (HPM) 图像融合算法

图像匹配ppt课件

图像匹配ppt课件

MM
Si, j (m,n)T(m,n)
P
m1n1
MM
MM
[Si,j(m,n)]2
[T(m,n)]2
m1n1
m1n1
根据施瓦兹不等式，0P1，并且在 S i, j ( m , n ) T (m,n)
比值为常数时取极大值为1。但实际上两幅不同图像的P值
介于0和1之间，很难达到理想值。根据经验取某个阈值P0， 如果P> P0，则匹配成功； P< P0，则匹配失败。
.
Moravec算子
Moravec算具有最大-最小灰度方差的点作为特 征点。其步骤为：
1 计算各像元的兴趣值（Interest Value）。在以像素为中心 w×w的影像窗口中（如5×5的窗口），计算图中所示四 个方向相邻像素灰度差的平方和：
2. 用户先指定三个控制点，程序根据三个控制点算出主辅 图像旋转、平移和尺度差异，再用金字塔模板匹配方法进 行配准。
.
全自动匹配
不需要用户事先提供任何信息，单纯依据两幅图像自身的 信息进行匹配计算。由于主辅图像之间存在旋转、平移和 尺度差异，如何找到初始定位信息是其难点。
方法多种多样。包括直方图匹配、Hu不变矩、金字塔模
板匹配、小波Gabor 算子、基于空间变换的方法等。将在 后面特征点匹配部分讲述。
.
基于TIN的图像配准算法流程
提取主辅图像特征点 特征点匹配
特征点构三角网 建立仿射变换关系 辅图像小面元校正
.
特征类型
灰度特征点。Moravec算子、Forstner算子与Hannah算子。 角点。SUSAN算子, Harris算子，王算子，沈俊算子。 边缘特征（线型）。Canny算子, Marr算子。 纹理特征。灰度共生矩阵，小波Gabor算子。

图像识别ppt课件

图像识别ppt课件
方法：
最小距离分类器（最简单） 基于相关的方法 ……
•16
•ppt课件.
数字图像处理
(1) 最小距离分类器
在欧氏空间计算未知量和每一个原型矢量间的距离。 例如，假设每个模式类的原型定义为该类模式的平均矢量：
则欧氏空m 间j 距N 1离j x 判wjx据j,—j—1计,2算, 距,W离测度为：
花瓣宽度(cm)
•ppt课件.
数字图像处理
花瓣长度(cm)
图11.4 Iris Versicolor (杂色的) 和Iris Setosa (多刺的)类的 最小距离分类器的决策边界。黑点和方块是平均值。
•18
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
•26
j 1
•ppt课件.
数字图像处理
(4) BAYES决策规则
每个对象应该归入产生条件风险最小的类别中。
用Rm(x1, x2, … , xn)表示相应于特征向量(x1, x2, … , xn)T的最小风险。
使用Bayes决策的分类器长期风险称为Bayes风险：
R R m ( x 1 ,x 2 , ,x n )p ( x 1 ,x 2 , ,x n ) d 1 d x 2 x d nx
•ppt课件.
数字图像处理
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
•19
(2) 相关匹配
M×N大小的图像f(x,y)和大 小为J×K的子图w(x,y)之间
迅速增长。

图像识别课件


A、P(ωj,x) =P(x|ωj) P(ωj) （总体；类）
举例：P(ω1)=0.4，•精P选(pωpt 2)=0.6,
P(x=12|ω1)=0.15，P(x=12|ω2)=0.35
则：P(ω1, x=12)=0.15*0.4
P(ω2, x=12)=0.35*0.6
B、 P(ωj,x) =P(ωj | x) P(x)
Байду номын сангаас
问题：是否可以提高押对的概率，减少押错的概率？ 除先验概率外，必须利用其他的信息。
•精选ppt
（3）类条件概率密度
细胞识别：正常细胞ω1 异常细胞ω2
P(x i )P(x 1) P(x 2)
光密度特征：x
x 条件概率密度分布
类条件概率密度p(x|ω)：
类别状态为ω时的x概率密度函数。
（4）贝叶斯公式
2 人工神经网络
人工神经网络Artificial Neural Networks（ANN
）
•精选ppt
是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述，是一个数
学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程
序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
（1）人工神经元模拟生物神经元的一阶特性
–输入：X=（x1，x2，…，xn） –联接权：W=（w1，w2，…，wn）T –网络输入：y=∑（xi*•w精选ipp）t =XW –激励函数：f –输出：o
D、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的 特征以达到降低特征空间维数的过程。
例如：一幅96x64的图象
•精选ppt
（a）Gabor滤波器编码； （b）小波变换+神经网络； （c）细节点
（分叉点、端点）
（4）分类器设计

图像匹配ppt课件

• 原始影像作为金字塔影像的底层。
图像匹配
金字塔影像匹配的步骤
• 第一步：顶层的匹配，得到一个平移初始值 。 • 第二步：根据平移初始值乘以n得到第二层平移量初始值，
在它m×m个像元的邻域内进行模板匹配。 • 第三步：根据第二层匹配值乘以n得到第三层平移量初始值，
再进行一次模板匹配。 • 如果影像尺寸不是特别大，可以只用两层金字塔。
• SUSAN 算法的基本原理是：在每个像素移动一个小的圆形 模板以检测局部信息，并利用预先设定的亮度阈值比较模 板核及其周围像素的亮度值，亮度值相同或相近的为一个 USAN，最后通过面积最小的USAN 检测角点。
图像匹配
边缘特征提取
• “基于TIN的多源影像几何配准”没有使用边缘提取算子，所 以这里不介绍其算法。
模板匹配
• 模板匹配法是在一幅影像中选取一个的影像窗口作模板， 大小通常为5×5或7×7，然后通过相关函数的计算来找到它
在搜索图中的坐标位置。设模板T放在搜索图S上平移，模 板覆盖下的那块搜索图叫做子图Si,j，子图的中心点在S图中 的坐标(i,j)，叫参考点。
图像匹配
相似性测度
• 用以下测度来衡量T和Si,j的相似程度：
6( 20 0)2[3 (0 1)22( 21 0)32] 7 (32103)(3012)[(3012)2
41(130 1)2(21 0)3
3(2103)2](30312)(2103)
[3(3012)2(2103)2]
但实际上大部分文献都采用6个无量纲、消误差的组合不变矩 ：
图像匹配
局部不规律，整体具有一定规律性的特性。 ➢ 基本单元的重复性 ➢ 粗糙性 ➢ 方向性
图像匹配
提取纹理特征的方法

9. 图像匹配与识别


9.2 统计决策模式识别——匹配
• 最小距离匹配法（又称最小距离分类器） • 用高维空间中两点之间的欧氏距离衡量待识别模式 与每个模式类模板的相似性
D j(x)= kx ¡ m jk j = 1;2;¢¢¢;W
dj (x) = x T m
j ¡
1 m 2
T j
m
j
dij (x) = di(x ) ¡ dj (x) = x T (m
9.2 统计决策模式识别——最优统计分类器
• 最优统计分类是一种基于概率的分类器，其基本思 想是选择错分损失最小的模式类作为当前模式的分 类结果，对应的决策方程与错误分类损失函数成反 比。 • 将模式x分给模式类ωj的平均损失为：
rj (x) =
W X k= 1
L k j p(! k j x)
1 X rj (x) = p(x)
9.2 统计决策模式识别——最优统计分类器
• 高斯贝叶斯分类器应用实例 • 对遥感多光谱图像进行处理，
1）获取训练模式集，可采用交互方式在图像中不同区域选 择不同地理类型，并根据对应的像素的多光谱灰度建立训练 模式向量x，x的维度与多光谱的子代数相同。 2）根据训练模式集获取每个模式类的均值与方差。 3）根据高斯贝叶斯分类器，对图像中每个像素对应的模式 进行分类。
• 匹配方法的基本思路是为每一个模式类建立一个模 板，将衡量待识别模式与模板的相似性作为该模式 类的决策方程。 • 最常用的模板产生方法就是计算每一个模式类内部 所有训练模式的均值。
m
j
1 X = x j j = 1;2;¢¢¢ ;W N j x2 !
j
• 常用的匹配方法
– 最小距离匹配法 – 最大相关性匹配法
• 归一化相关性衡量的是两个矢量的夹角余弦值，与矢量长度 无关。相关系数越大，相似性越大。

图像配准ppt课件

14
配准算法的一般步骤—特征提取
• 点特征提取方法
--Harris (Harris Corner Detector)算法 受信号处理中相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵
M，M矩阵的特征值是自相关函数的一阶曲率，如果两个曲率值 都高，那么就认为该点是角点，此方法对图像旋转、亮度变化、 视角变化和噪声的影响具有很好的鲁棒性。
1.刚体变换模型
刚体变换是平移、旋转与缩放的组合，适用于具有相同视角，但 拍摄位置不同的来自同一传感器的两幅图像的配准。刚体变换模 型下，若点 (x1, y，1) (x2分, y2别) 为参考图像和待配准图像中对应的两点， 则它们之间满足以下关系：
x2 y2
cos s in
- sin cos
图像配准技术
郑雪梅
1
内容概要
1.图像配准介绍 2.图像配准的分类 3.图像配准的一般步骤 4.图像配准的主要方法 5.部分配准算法的实验结果 6.图像配准的评价
2
图像配准介绍----图像配准的定义
• 什么是图像配准？ 图像配准可以视为源图像和目标图像关于空间和灰度的映射关系：
I 2 (x, y) g(I1( f (x, y)))
图像配准介绍图像配准的意义4ppt课件图像配准介绍图像配准的应用领域?计算机视觉视频监控对跟踪的目标区域进行配准人脸识别5ppt课件图像配准介绍图像配准的应用领域?医学不同模态的ctmrt配准后进行融合可以得到更多的信息单模态同一病人不同时间不同病人之间的6ppt课件图像配准介绍图像配准的应用领域?遥感不同时间不同视角不同传感器信息融合环境监视图像拼接天气预报以及地图更新等7ppt课件图像配准介绍图像配准的应用领域?军事变化检测运动目标指示视点稳定大视场重构多通道融合地形定位和导航8ppt课件图像配准的分类?按图像的维数分类2d2d
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10
模式识别系统
2.预处理部分 预处理的目的就是去除噪声，加强有
用的信息，并对输入测量仪器或其他因素 所造成的退化现象进行复原。 对于数字图像来说，预处理就是应用 前面讲到的图像复原、增强和变换等技术 对图像进行处理，提高图像的视觉效果， 优化各种统计指标，为特征提取提供高质 量的图像。
在模式识别技术中，经常使用的术语有样本、模式、特征和类型等。 医院里有许多患者，每个患者都是一个样本。请医生给出诊断的某一
个患者，就是来自许多患者中的单一样本。 患者的体温、血压等测量值，就是这个样本的诸测量值。样本诸测量
值的综合，在模式识中被称为模式。 具有某种模式的样本，有时称为模式样本。获得某个样本诸测量值的

2019/5/1
6
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
2019/5/1
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
7
图像分析技术
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
2019/5/1
12
模式识别系统
4.决策分类 决策分类就是利用特征空间中获得的
信息，对计算机进行训练，从而制定判别 标准，用某种方法把待识别对象归为某一 类别的过程。
–基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则，使得按这种 规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失 最小
2019/5/1
13
模式识别系统
5.分类器的训练/学习 为了能使分类器有效地进行分类判决，还必须首先对分类
器进行训练，即分类器首先要进行学习。 研究机器的自动识别，对分类器进行训练，使它学会识别，
具有自动识别的能力，就尤为重要。 一个孩子认字尚需一个反复学习过程，何况一部机器要掌
握某种判决规则，学习过程更不可缺少。 这种过程往往要多次反复，不断地纠正错误，最后才能使
第11章 图像匹配与识别 （模式识别）
本章指导：
了解图像匹配与识别技术(模式识别)的 基本概念以及常用图像匹配与识别方法。
第11章 图像匹配与识别
11.1 模式与模式识别 11.2 基于匹配的识别技术 11.3 统计模式识别 11.4 句法模式识别 11.5 模糊模式识别方法 11.6 人工神经网络识别法 11.7 统计学习理论和支持向量机识别方法 11.8 小结
2模式采集） 为了使计算机能够对各种现象进行分类识别，首
先利用各种输入设备将要识别对象的信息输入计算机。
通过测量、采样和量化，可以用矩阵或者向量来 表示待识别对象的信息。
这就是信息获取的过程。
2019/5/1
获取的信息，如： 二维图像：文字、指纹、地图、照片等 一维波形：脑电图、心电图、季节震动波形等 物理参量和逻辑值：体温、化验数据、参量正常与否的描述
2019/5/1
2
11.1模式与模式识别
11.1.1 模式的概念
模式识别(pattern recognition)作为一门 学科有其系统的理论基础和技术方法。
模式识别属于图像分析的范畴，它所得到的 结果是一幅有明确意义的数值或符号构成的 图像或图形文件，而不再是一幅具有随机分 布性质的图像 。
2019/5/1
4
模式
模式就是存在于时间和空间中，可以区别它 们是否相同或相似的可观察的事物。
模式所指的不是事物本身，而是从事物中获取的 信息。
模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。
模式的直观特性:
可观察性 可区分性 相似性
2019/5/1
5
11.1.2 模式识别系统
模式识别技术起源于人类自身对事物的认知分析过 程，是依据一定的量度或观测基础把待识别模式划 分到各自的模式类中去的过程。
低难度，设计得更专用。
2019/5/1
8
模式识别系统的基本构成
信息
获取 或模 式采 集
数据预 处理
特征提 取
和选择
训练过程 分类器设计
分类决 策
输出结 果
模式识别步骤：
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; 分类：确定每个物体应该归属的类别.
机器自动诊断的错误率不超过给定的要求。 这种输人、修正，再输人、再修正，不断反复循环，直到
过程称为模式采集。患者的主要病症可以称为样本的特征。模式样本 诸测量值经过综合分析找出主要病症这个过程在模式识别技术中称为 特征提取和特征选择。医帅运用自己的知识作出诊断，在模式识别中 称为分类判决。医师的知识是判决的准则，或者称为判决规则。判决 结果把患者区分成某种疾病的患者，这就是把样本(患者)区分成相应 的类型(疾病)。
模式识别的目的:
对图像中的物体进行分类; 找出图像中有哪些物体。
2019/5/1
3
举例
在人们的日常生活和工作中，模式识别是普遍存在和经常进行的过 程。例如，医师为一个患者看病，首先要测量这个患者的体温和血压， 化验血沉，询问临床表现然后通过综合分析，抓住主要病症，最后医 师运用自己的知识，根据主要病症，为这个患者作出正确的诊断。上 述医师为患者诊断的过程就是模式识别的一个完整过程。
模式类是指模式所属的类别或同一类中模式的总体。 模式识别 – 直观，无所不在，“人以类聚，物以群
分”
周围物体的认知：桌子、椅子 人的识别：张三、李四 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语 气味的分辨：炸带鱼、红烧肉
人和动物的模式识别能力是极其平常的，但对计算 机来说却是非常困难的。
2019/5/1
11
模式识别系统
3.特征提取和选择 由于待识别对象的数据量可能是相当大的，
为了有效的实现分类识别，就要对原始数据进行 某种变换，得到最能反映分类本质的特征。这就 是特征提取和选择的过程。 特征提取实现由模式空间向特征空间的转变，成 功地压缩维数。
测量空间：原始数据组成的空间 特征空间：分类识别赖以进行的空间 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空间