图像识别及处理的过程二是嘛
图像识别及处理的过程二
●图像识别
图像识别是对上述处理后的图像进行分类,确定类别名称。它可在分割的基础上选择需要提取的特征,并对某些参数进行测量,再提取这些特征,最后根据测量结果作分类。为了更好地识别图像,还要对整个图像作结构上的分析,对图像进行描述,以便对图像的主要信息得到一个解释和理解,并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解,以便更好地帮助识别。所以图像识别是在上述分割后的每个部分中,找出它的形状及纹理等特征,即特征抽取(有时也包括图像分割),以便对图像进行分类,并对整个图像作结构上的分析。对图像识别环节来说,输人是图像(一般是经过上述处理过的图像),输出是类别和图像的结构分析见图1(b),而结构分析的结果则是对图像作描述,以便对图像的重要信息得到一种理解和解释。
这里要注意的是,图像分割不一定完全在图像处理时进行,对有些问题,一面进行分割,一面进行识别,如机械零件的分拣、分档就是如此。所以说,图像处理和图像识别是相互交叉的。
●图像理解
所谓图像理解是一个总称。上述图像处理及图像识别的最终目的,就在于对图像作描述和解释,以便最终理解它是什么图像。它是在图像处理及图像识别的基础上,再根据分类作结构句法分析,去描述图像和解释图像。因而图像理解包括图像处理、图像识别和结构分析。对理解部分来说,输人是图像,输出则是图像的描述与解释,如图1(c)所示。
实质上,图像理解属于人工智能的范畴。图像理解也要进行图像处理、识别及结构分析。例如计算机下棋,就需要做这些工作。首先要把人的智慧存储在计算机中,教给它多少智慧,它就存有多少智慧。这是机器固有的,但是计算机在接受了一部分“智慧”后,便能根据逻辑推理进行分析、推断等工作。
●图像识别、图像处理与图像理解的关系
如上所述,图像理解是一个总称,它是一个系统。其中每一部分和其前面的一部分都有一定的关系,也可以说有一种反馈作用,例如分割可以在预处理中进行,并且,该系统不是孤立的,为了发挥其功能,它时时刻刻需要来自外界的必要信息,以便使每个部分能有效地工作。这些外界信息是指处理问题及解决问题的看法、设想、方法等等,例如,根据实际图像,在处理部分需要采用什么样的预处理,在识别部分需要怎样分割,抽什么样的特征及怎样抽取特征,怎样进行分类,要分多少类,以及最后提供结构分析所需的结构信息等等.
在该系统中,“预处理”、“分割”一般可以算作图像处理,由于其均匀的分层结构“特征抽取”、“分类”属于图像识别;而句法图像识别所涉及的内容则是从识别到结构分析,整个系统所得到的结果是图像的描述及解释。当某个新的对象(图像)送进系统时,就可以进行解释,说明它是什么。
●图像识别的技术特点
在计算机处理出现以前,图像处理都是光学照相处理和视频信号处理等模拟处理。与模拟处理相比,除了处理速度和内存要求大以外,数字图像处理技术在灵活性精度、调整和再现性方面都是卓越的,它能用程序自由地进行各种处理,并且能达到较高的精度。这与在模拟处理中,要提高一个数量级的精度,就必须对装置进行大幅度改进相比确实为一优点。另外,由于半导体技术的不断进步,图像处理专用高速处理器被开发出来,以IC存储器为基础的图像显示也达到可行的程度,这些都进一步加快了数字图像处理技术的发展和实用化。
为了用计算机处程教授说:“在本文理图像,必须把图像用数值来表示。数字图像就是二维平面上的灰度分布。数字图像信息有以下的特点:
1.信息量很大。例如一帧电视图像取512 x 512个像素组成,如其灰度级用8比特的二进位制来表示,则有28=256个灰度级,那么一帧图像的信息量即为512 x 512 x 8=2玻纤网耐碱拉伸断裂强度实验方法 097 152bit,对这样大信息量的图像迸行处理,只有计算机才能胜任,而且计算机的内存量要大。
2.数字图像占用的频带较宽.与语音信息相比,数字图像占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽为5MHz-6MHz,而语音带宽仅为4kHz左右。频带愈宽,技术实现的难度就越大,成本精度可以满足要求也高,这就对频带压缩技术提出了较高的要求。
3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性很大。例如在电视画面中,同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素,其相关系数可达0.9,而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性还要大一些。因此图像信息压缩的潜力很大。
4.处理后的数字图像是需要给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂,受环境条件、视觉性能、人的主观意识的影响很大,因此要求系统与人的良好的配合,这还是一个很大的研究课题。
(作者/张成海、张铎)
《现代自动识别技术与应用》
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