第八章图像识别

第八章图像理解王志明wangzhiming@2010-10-14wangzhiming@ 2引言图像理解需要多个图像处理步骤间的交互作用； 人可以很好地进行图像处理、分析和理解，但需要一定的先验知识对内容进行预测； 理解过程：建立假设； 利用已有的普遍和特殊知识进行验证。

2010-10-14wangzhiming@ 3一般知识 特殊知识2010-10-14wangzhiming@ 4引言(续)机器视觉缺少关于真实世界的可广泛应用的、具有一般性的可修改知识；图像理解依赖于模型；模型需要不断地修正；图像理解属于图像处理的高级层次，需要人工智能与模式识别的相关知识。

2010-10-14wangzhiming@ 5本章内容1.图像理解控制策略2.活动轮廓模型3.点分布模型4.图像理解中的模式识别方法5.场景标注和约束传播6.语义图像分割与理解2010-10-14wangzhiming@ 6§8.1图像理解控制策略§8.1.1 并行和串行处理控制 并行：同时进行多个运算(如多个图像区域同时处理)； 同步是一个重要问题；串行： 顺序执行；高层处理实质上是串行的，后期视觉集中于单个主题。

2010-10-14wangzhiming@ 7§8.1.2分层控制由图像数据控制(自底向上的控制)：图像分割、区域描述、识别； 适于：预处理简单有效、无歧义，如光照较好情况下的识别。

基于模型的控制(自顶向下的控制)： 利用可用的知识，建立一组假设和期望的性质；自顶向下在不同的处理层次测试属性是否满足，验证内部模型是被接受还是被拒绝。

2010-10-14wangzhiming@ 8§8.1.3自底向上的控制策略 算法8.1 自底向上控制1. 预处理：对整幅图像采用适当的变换(预处理)，突出在进一步处理中可能有用的信息；2. 分割：检测和分割与真实物体的部分相对应的图像区域；3. 理解：若第2步没有使用描述，对每个区域给出一个适当的描述；在解域中，比较检测得到的物体和真实物体(模式识别)。

图像识别与图像处理算法图像识别与图像处理算法在当今社会中扮演着重要的角色。

随着科技的发展，图像能够以更高的清晰度被捕捉和存储，因此，图像识别和处理算法的重要性也日益凸显。

本文将介绍图像识别与图像处理算法的基本原理和应用领域。

一、图像识别算法图像识别算法是利用计算机对图像进行分析和处理，从而辨认和识别出物体、人脸或其他特定特征的能力。

图像识别算法的基本步骤包括图像采集、图像预处理、特征提取和模式识别。

1. 图像采集图像采集是指利用摄像头、扫描仪或其他图像输入设备将现实世界中的图像转化为数字图像的过程。

在这一过程中，需要考虑图像的分辨率、角度、光线等因素，以确保获取到清晰、准确的图像。

2. 图像预处理图像预处理是为了提高图像质量和减少噪声而进行的一系列处理操作。

这些操作包括去噪、图像增强、颜色校正等，以提高后续步骤的准确度和效果。

3. 特征提取特征提取是图像识别算法的核心步骤，通过对图像进行特定区域的分析，提取出图像中的关键特征。

这些特征可以是线条、纹理、颜色等，用于区分不同的目标对象。

4. 模式识别模式识别是将已经提取出的特征与事先建立的模型进行比对和匹配的过程。

根据模型的匹配程度，可以确定图像中目标对象的类别或身份。

二、图像处理算法图像处理算法是对图像进行数字处理、改变和增强的技术，以改善图像的质量、从中提取有用信息或改变图像的外观。

图像处理算法应用广泛，包括医学图像分析、安全监控、图像压缩等。

1. 数字滤波数字滤波是指利用不同的滤波器对图像进行滤波处理，以改变图像的频谱特性和增强图像的细节。

常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。

2. 图像增强图像增强是利用算法对图像进行调整，以改善其视觉效果和可视化信息。

常用的图像增强算法包括灰度拉伸、直方图均衡化和对比度增强等。

3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。

这种分割可以基于灰度、颜色、纹理等特征进行。

常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。

了解图像识别和处理的基本原理和算法图像识别和处理是计算机视觉领域的重要研究方向，它涉及到对图像进行分析、理解和处理的技术和方法。

本文将介绍图像识别和处理的基本原理和算法。

一、图像识别的基本原理图像识别是指通过计算机对图像进行分析和理解，从而识别出图像中的对象、场景等信息。

其基本原理包括以下几个方面：1. 特征提取：特征是图像中的一些具有代表性的属性或者模式，通过提取这些特征可以描述图像的内容。

常用的特征包括颜色、纹理、形状等。

特征提取可以通过局部特征描述子（如SIFT、SURF等）或者深度学习模型（如卷积神经网络）来实现。

2. 特征匹配：将待识别图像的特征与已知图像库中的特征进行匹配，找出最相似的图像。

匹配算法可以使用最近邻算法、支持向量机等。

3. 分类器训练：通过使用已标注的图像数据集来训练分类器，使其能够自动学习图像的特征和类别之间的关系。

常用的分类器包括支持向量机、随机森林、深度学习模型等。

二、图像处理的基本原理图像处理是指对图像进行各种操作和变换，以改善图像的质量、增强图像的特征或者提取图像中的有用信息。

其基本原理包括以下几个方面：1. 图像增强：通过对图像的亮度、对比度、颜色等进行调整，使图像更加清晰、鲜艳。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸等。

2. 图像滤波：通过对图像进行滤波操作，去除噪声、平滑图像或者增强图像的边缘等。

常用的图像滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

3. 图像分割：将图像分成若干个不同的区域或者对象，以便进一步分析和处理。

常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测等。

4. 特征提取：提取图像中的特征以描述图像的内容。

常用的特征包括边缘、纹理、形状等。

特征提取可以通过使用滤波器、边缘检测算法等实现。

三、图像识别和处理的常见算法在图像识别和处理领域，有许多经典的算法被广泛应用。

以下是其中一些常见的算法：1. SIFT算法：尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种用于图像特征提取和匹配的算法。

图像识别学习
图像识别学习是一种人工智能技术，通过训练计算机系统来识
别和理解图像中的内容。

这种技术已经被广泛应用于各个领域，如
医疗诊断、安防监控、自动驾驶等。

图像识别学习的原理是通过深
度学习算法，让计算机系统从大量的图像数据中学习特征和模式，
从而能够准确地识别不同类别的图像。

在图像识别学习中，最常用的算法是卷积神经网络（CNN），它
模拟了人类视觉系统的工作原理，通过多层卷积和池化操作来提取
图像中的特征。

通过训练大量的图像数据，CNN可以学习到不同类
别的特征，如边缘、纹理、颜色等，从而实现对图像的准确识别。

图像识别学习的应用非常广泛，其中最为人熟知的就是人脸识
别技术。

通过训练计算机系统，可以实现对人脸的准确识别和验证，这在安防监控、金融支付等领域都有着重要的应用。

此外，图像识
别学习还可以用于医疗诊断，通过分析医学影像来帮助医生做出更
准确的诊断。

另外，图像识别学习还可以应用于自动驾驶技术。

通过训练计
算机系统，可以实现对道路标志、行人、车辆等物体的识别，从而
帮助自动驾驶汽车做出更加智能的决策。

这种技术的应用不仅可以
提高交通安全，还可以提高交通效率，减少交通拥堵。

总的来说，图像识别学习是一种非常重要的人工智能技术，它已经在各个领域得到了广泛的应用。

随着技术的不断进步，图像识别学习将会在未来发挥更加重要的作用，为人类带来更多的便利和安全。

上次课主要内容6.3 混合像元和像元分解Ø了解混合像元，并理解混合像元分解的意义；Ø传统方法的不足及其与子像元分类方法的区别；Ø理解植被覆盖度的二分模型及其计算方法；6.4 遥感图像多阶抽样估算地物面积Ø重点理解多阶抽样估算地物面积的基本思想及其计算方法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法①直接判读法；②对比分析法；③地理相关分析法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：①直接判读法根据解译对象在影像中表现出来的形状和色彩等解译标志直接解译出目标类别。

如图所示，通过云层色彩和形状可以判断台风的位置和移动情况等信息。

补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法由于地物在不同时相、不同波段、不同传感器的影像中的表现形式不同（形状、色彩等解译标志的不同），可以通过比较分析这些影像解译出目标类别。

Ø通过对比多光谱遥感影像在灾害发生前后的形状和色彩，可以判读出山体滑坡的情况。

Ø通过对比火灾前后遥感影像上的色彩变化可以判读出火灾受灾程度和面积等信息。

Ø通过对比SAR影像上色彩和形状的差异可以判读出干旱受灾面积和程度。

Ø通过多波段影像上河流的形状和色彩等解译标志，可以判读出河流的属性和位置。

补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多光谱遥感影像，台湾新竹区林区灾害前后对比补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法2006年香港大揽郊野公园火灾（左-灾前，右-灾后）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法通过形状和色彩对比解译出干旱受灾区补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多波段影像对比解译河流（左为绿色通道、右为近红外通道，右图黑色线条为河流）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：③地理相关分析法通过地物之间的位置、大小、形状和邻接关系等信息解译目标。

什么是图像识别？图像识别是如何实现的？图像识别是⼈⼯智能的⼀个重要领域，是指利⽤计算机对图像进⾏处理、分析和理解，以识别各种不同模式的⽬标和对像的技术，并对质量不佳的图像进⾏⼀系列的增强与重建技术⼿段，从⽽有效改善图像质量。

今天所指的图像识别并不仅仅是⽤⼈类的⾁眼，⽽是借助计算机技术进⾏识别。

虽然⼈类的识别能⼒很强⼤，但是对于⾼速发展的社会，⼈类⾃⾝识别能⼒已经满⾜不了我们的需求，于是就产⽣了基于计算机的图像识别技术。

这就像⼈类研究⽣物细胞，完全靠⾁眼观察细胞是不现实的，这样⾃然就产⽣了显微镜等⽤于精确观测的仪器。

通常⼀个领域有固有技术⽆法解决的需求时，就会产⽣相应的新技术。

图像识别技术也是如此，此技术的产⽣就是为了让计算机代替⼈类去处理⼤量的物理信息，解决⼈类⽆法识别或者识别率特别低的信息。

⼀般⼯业使⽤中，采⽤⼯业相机拍摄图⽚，然后再利⽤软件根据图⽚灰阶差做进⼀步识别处理。

随着计算机及信息技术的迅速发展，图像识别技术的应⽤逐渐扩⼤到诸多领域，尤其是在⾯部及指纹识别、卫星云图识别及临床医疗诊断等多个领域⽇益发挥着重要作⽤。

通常图像识别技术主要是指采⽤计算机按照既定⽬标对捕获的系统前端图⽚进⾏处理，在⽇常⽣活中图像识别技术的应⽤也⼗分普遍，⽐如车牌捕捉、商品条码识别及⼿写识别等。

随着该技术的逐渐发展并不断完善，未来将具有更加⼴泛的应⽤领域。

图像识别以开放API（Application Programming Interface，应⽤程序编程接⼝）的⽅式提供给⽤户，⽤户通过实时访问和调⽤API获取推理结果，帮助⽤户⾃动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

图像识别的发展经历了三个阶段：•••图像识别原理主要是需处理具有⼀定复杂性的信息，处理技术并不是随意出现在计算机中，结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现。

图像识别的过程归纳起来主要包括4个步骤：••信息预处理：主要是指采⽤去噪、变换及平滑等操作对图像进⾏处理，基于此使图像的重要特点提⾼。