数字图像处理应用实例教学文稿

《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用作者：刘海英陈鹏举郭俊美邓立霞孙涛赵阳来源：《高教学刊》2020年第27期摘要：随着计算机网络技术及验证码技术的快速发展，出现了更多复杂的验证码生成办法，如基于动态图像的验证码系统。

本案例针对给定系统的验证码为研究对象，提出一种具有针对性的策略算法，对比于其它识别算法，本研究算法的识别速度、精确均占有一定优势，具有一定的理论和实际意义。

关键词：数字图像处理;验证码;识别中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）27-0087-03Abstract： With the continuous development of computer network technology and verification code technology， more complicated verification code generation methods have appeared， such as a verification image system based on dynamic images. This case proposes another targeted strategy for the verification code of a given system. Compared with other recognition algorithms， the recognition speed and accuracy of this research algorithm have certain advantages and have certain theoretical and practical significance.Keywords： digital image processing; verification code; recognition隨着计算机和网络技术的发展，网络安全逐渐成为了人们关注的问题，验证码的重要性也日益凸显。

之为目标或前景，而图像当中的其他部分则被称为背景，例如人脸识别中的人
脸、矿石分拣中矿石等都是目标或前景。目标通常对应于图像中特定的、具有
独特性质的区域。为了更好识别和分析目标，我们就需要将与目标有关的区域
分离出来，排除背景区域的干扰，以便在此基础上对目标进行特征提取或测量
等。
图像边缘能够反映图像的结构特征信息，并将图像分成不同区域，因此图像边
《人工智能控制技术》
图像优化处理实例
图像处理概述
图像处理技术属于模式识别和优化控制的交叉，许多图像处理算法都用到优化
算法，特别是处理对象特征对比不明显图像，对优化控制的要求更加提高。本
章以图像分割为例，采用遗传算法和粒子群算法对图像进行优化处理，给出了
完成的处理过程，说明进化算法在优化控制中的应用。
原始图
灰度直方图
基于阈值的分割方法
利用灰度直方图当中 [width,height]=size(I);
谷点的灰度值作为全 for i=1:width
局阈值，对图像进行 for j=1:height
分割，就可以实现分
if (I(i,j)>140)
效地改善了分割效果。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十
分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割
结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。
图像分割技术介绍
阈值分割技术是最经典和流行的图像
分割方法之一，也是最简单的一种图
像分割方法。此方法的关键在于寻找
法。
基于阈值的分割方法
基于阈值的图像分割方法，其思路在于提取物体与
背景在灰度上的差异，把图像分为具有不同灰度级

06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换

《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 使学生了解和掌握数字图像处理的基本概念和基本算法。

2. 培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。

3. 提高学生使用相关软件工具进行数字图像处理操作的技能。

二、实验内容1. 图像读取与显示：学习如何使用相关软件工具读取和显示数字图像。

2. 图像基本操作：学习图像的旋转、缩放、翻转等基本操作。

3. 图像滤波：学习使用不同类型的滤波器进行图像去噪和增强。

4. 图像分割：学习利用阈值分割、区域增长等方法对图像进行分割。

5. 图像特征提取：学习提取图像的边缘、角点等特征信息。

三、实验环境1. 操作系统：Windows或Linux。

2. 编程语言：Python或MATLAB。

3. 图像处理软件：OpenCV、ImageJ或MATLAB。

四、实验步骤1. 打开相关软件工具，导入图像。

2. 学习并实践图像的基本操作，如旋转、缩放、翻转等。

3. 学习并实践图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。

4. 学习并实践图像分割算法，如全局阈值分割、局部阈值分割等。

5. 学习并实践图像特征提取算法，如Canny边缘检测算法等。

五、实验要求1. 每位学生需独立完成实验，并在实验报告中详细描述实验过程和结果。

2. 实验报告需包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。

3. 实验结果要求清晰显示每个步骤的操作和效果。

4. 实验总结部分需对本次实验的学习内容进行归纳和总结，并提出改进意见。

六、实验注意事项1. 实验前请确保掌握相关软件工具的基本使用方法。

3. 在进行图像操作时，请尽量使用向量或数组进行处理，避免使用低效的循环结构。

4. 实验过程中如需保存中间结果，请使用合适的文件格式，如PNG、JPG等。

5. 请合理安排实验时间，确保实验报告的质量和按时提交。

七、实验评价1. 实验报告的评价：评价学生的实验报告内容是否完整、实验结果是否清晰、实验总结是否到位。

2. 实验操作的评价：评价学生在实验过程中对图像处理算法的理解和运用能力。