基于MATLAB的数字图像识别

基于MATLAB的数字图像识别
基于MATLAB的数字图像识别

黄河科技学院毕业论文开题报告表

课题来源:(1)教师拟订;(2)学生建议;(3)企业和社会征集;(4)科研单位提供

课题类型:(1)A—工程设计(艺术设计);B—技术开发;C—软件工程;D—理论研究;E—调研报告(2)X—真实课题;Y—模拟课题;Z—虚拟课题

要求(1)、(2)均要填,如AY、BX等。

基于matlab实现OFDM的编码.

clc; clear all; close all; fprintf('OFDM系统仿真\n'); carrier_count=input('输入系统仿真的子载波数: \n');%子载波数128,64,32,16 symbols_per_carrier=30;%每子载波含符号数 bits_per_symbol=4;%每符号含比特数,16QAM调制 IFFT_bin_length=1024;%FFT点数 PrefixRatio=1/4;%保护间隔与OFDM数据的比例1/6~1/4 GI=PrefixRatio*IFFT_bin_length ;%每一个OFDM符号添加的循环前缀长度为1/4*IFFT_bin_length ,即256 beta=1/32;%窗函数滚降系数 GIP=beta*(IFFT_bin_length+GI);%循环后缀的长度40 SNR=10; %信噪比dB %================信号产生=================================== baseband_out_length=carrier_count*symbols_per_carrier*bits_per_symbol;%所输入的比特数目 carriers=(1:carrier_count)+(floor(IFFT_bin_length/4)-floor(carrier_count/2));%共轭对称子载波映射复数数据对应的IFFT点坐标 conjugate_carriers = IFFT_bin_length - carriers + 2;%共轭对称子载波映射共轭复数对应的IFFT点坐标 rand( 'twister',0); %每次产生不相同得伪随机序列 baseband_out=round(rand(1,baseband_out_length));%产生待调制的二进制比特流figure(1); stem(baseband_out(1:50)); title('二进制比特流') axis([0, 50, 0, 1]); %==============16QAM调制==================================== complex_carrier_matrix=qam16(baseband_out);%列向量 complex_carrier_matrix=reshape(complex_carrier_matrix',carrier_count,symbols_per

基于matlab的图像识别与匹配

基于matlab的图像识别与匹配 摘要 图像的识别与匹配是立体视觉的一个重要分支,该项技术被广泛应用在航空测绘,星球探测机器人导航以及三维重建等领域。 本文意在熟练运用图像的识别与匹配的方法,为此本文使用一个包装袋并对上面的数字进行识别与匹配。首先在包装袋上提取出来要用的数字,然后提取出该数字与包装袋上的特征点,用SIFT方法对两幅图进行识别与匹配,最终得到对应匹配数字的匹配点。仿真结果表明,该方法能够把给定数字与包装袋上的相同数字进行识别与匹配,得到了良好的实验结果,基本完成了识别与匹配的任务。

1 研究内容 图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发,利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。 图形辨别是图像识别技术的一个重要分支,图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法,从而辨别图形或者数字,通过特征点检测,精确定位特征点,通过将模板与图形或数字匹配,根据匹配结果进行辨别。 2 研究意义 数字图像处理在各个领域都有着非常重要的应用,随着数字时代的到来,视频领域的数字化也必将到来,视频图像处理技术也将会发生日新月异的变化。在多媒体技术的各个领域中,视频处理技术占有非常重要的地位,被广泛的使用于农业,智能交通,汽车电子,网络多媒体通信,实时监控系统等诸多方面。因此,现今对技术领域的研究已日趋活跃和繁荣。而图像识别也同样有着更重要的作用。 3 设计原理 3.1 算法选择 Harris 角点检测器对于图像尺度变化非常敏感,这在很大程度上限制了它的应用范围。对于仅存在平移、旋转以及很小尺度变换的图像,基于Harris 特征点的方法都可以得到准确的配准结果,但是对于存在大尺度变换的图像,这一类方法将无法保证正确的配准和拼接。后来,研究人员相继提出了具有尺度不变性的特征点检测方法,具有仿射不变性的特征点检测方法,局部不变性的特征检测方法等大量的基于不变量技术的特征检测方法。 David.Lowe 于2004年在上述算法的基础上,总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,正式提出了一种基于尺度空间的,对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征,以及基于该特征的描述符。并将这种方法命名为尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform),以下简称SIFT 算法。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定特征点的位置和特征点所处的尺度,然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征,以实现算子对尺度和方向的无关性。利用SIFT 算法从图像中提取出的特征可用于同一个物体或场景的可靠匹配,对图像尺度和旋转具有不变性,对光照变化、

OFDM技术仿真(MATLAB代码)

第一章绪论 1.1简述 OFDM是一种特殊的多载波传输方案,它可以被看作是一种调制技术,也可以被当作一种复用技术。多载波传输把数据流分解成若干子比特流,这样每个子数据流将具有低得多的比特速率,用这样的低比特率形成的低速率多状态符号再去调制相应的子载波,就构成多个低速率符号并行发送的传输系统。正交频分复用是对多载波调制(MCM,Multi-Carrier Modulation)的一种改进。它的特点是各子载波相互正交,所以扩频调制后的频谱可以相互重叠,不但减小了子载波间的干扰,还大大提高了频谱利用率。 符号间干扰是多径衰落信道宽带传输的主要问题,多载波调制技术包括正交频分复用(OFDM)是解决这一难题中最具前景的方法和技术。利用OFDM技术和IFFT方式的数字实现更适宜于多径影响较为显著的环境,如高速WLAN 和数字视频广播DVB等。OFDM作为一种高效传输技术备受关注,并已成为第4代移动通信的核心技术。如果进行OFDM系统的研究,建立一个完整的OFDM 系统是必要的。本文在简要介绍了OFDM 基本原理后,基于MATLAB构建了一个完整的OFDM动态仿真系统。 1.2 OFDM基本原理概述 1.2.1 OFDM的产生和发展 OFDM的思想早在20世纪60年代就已经提出,由于使用模拟滤波器实现起来的系统复杂度较高,所以一直没有发展起来。在20世纪70年代,提出用离散傅里叶变换(DFT)实现多载波调制,为OFDM的实用化奠定了理论基础;从此以后,OFDM在移动通信中的应用得到了迅猛的发展。 OFDM系统收发机的典型框图如图1.1所示,发送端将被传输的数字信号转换成子载波幅度和相位的映射,并进行离散傅里叶变换(IDFT)将数据的频谱表达式变换到时域上。IFFT变换与IDFT变换的作用相同,只是有更高的计算效

基于matlab的数字识别系统设计

数字识别系统 1.绪论 1.1研究背景 1.1.1索书号的简介 索书号是图书馆赋予每一种馆藏图书的号码,这种号码具有一定结构并带有特定的意义。在馆藏系中,每种书的索书号是唯一的,可准确地确定馆藏图书在书架上的排列位置,它是读者查找图书必要的代码信息。 索书号通常是根据中国图书资料分类法编排的【1】——简称《中图法》。《中图法》采拉丁字母和阿拉伯数字相结合的混合标记符号。根据图书的学科主题,以拉丁字母标记并顺序展列出22个基本大类,其中没有L、M和Y开头的——参考附录1中图法简表。由于“T工业技术”的大类范围广泛、内容繁多,故又在该类基础上采用双位拉丁字母标记出16个二级类目,如TK、TL、TM和TN等。字母之后再用阿拉伯数字对大类进行细分。如B表示哲学、宗教一大类;B020则表示宗教理论。有的图书馆如清华大学还在图书分类号码后添加按照图书作者姓名所编排的著者号码,或者是按照图书进馆时间的先后所取用的顺序号码。 不同索书号确定排列先后顺序的步骤是,先比较分类号码:如分类号码相同再比较著者号码 或顺序号码。最后按照字母表和数字大小的顺序排列。 1.1.2书库中图书查找存在的问题 随着电子计算机和网络技术的发展,现代图书馆都已经广泛建立电子数据库图书管理系统, 方便用户查找、阅览书籍。读者借图书的流程如图2所示,一般利用书目查询系统,根据图书的 书名,出版社,作者以及书的内容等在电子数据库中检索自己需要的图书,记录图书相关信息。 最后,根据图书的索书号,快速方便地在书库中找到相应的图书。但是,经常会遇到下列问题:电子数据库系统显示图书状态为“归还”,利用检索到号,却无法在书库找到此书。出现这种情况主要有两个原因:(1)图书错位放置,即图书在书库中摆放的位置与索书号不一致。(2)图书已经丢失,即虽然电子数据库中显示图书状态为“归还”,但实质图书已经丢失,并不在书库中。随着图书馆藏书数目的不断增加,每天借阅的人数增多,而且有的图书馆发展成拥有几个分馆,上述问题越来越严重。这一方面严重降低了图书馆的资源的利用率;另一方面,浪费了读者的时间,造成了很大麻烦。 目前,图书馆主要通过定期的人工检查发现书库中错位和丢失的图书。但是,由丁馆藏图书

OFDM系统设计及其Matlab实现

课程设计 。 课程设计名称:嵌入式系统课程设计 专业班级: 07级电信1-1 学生姓名:__王红__________ 学号:_____107_____ 指导教师:李国平,陈涛,金广峰,韩琳 课程设计时间:— |

1 需求分析 运用模拟角度调制系统的分析进行频分复用通信系统设计。从OFDM系统的实现模型可以看出,输入已经过调制的复信号经过串/并变换后,进行IDFT或IFFT和并/串变换,然后插入保护间隔,再经过数/模变换后形成OFDM调制后的信号s(t)。该信号经过信道后,接收到的信号r(t)经过模/数变换,去掉保护间隔,以恢复子载波之间的正交性,再经过串/并变换和DFT或FFT后,恢复出OFDM的调制信号,再经过并/串变换后还原出输入符号 2 概要设计 1.简述OFDM通信系统的基本原理 2.简述OFDM的调制和解调方法 3.概述OFDM系统的优点和缺点 4.基于MATLAB的OFDM系统的实现代码和波形 : 3 运行环境 硬件:Windows XP 软件:MATLAB 4 详细设计 OFDM基本原理 一个完整的OFDM系统原理如图1所示。OFDM的基本思想是将串行数据,并行地调制在多个正交的子载波上,这样可以降低每个子载波的码元速率,增大码元的符号周期,提高系统的抗衰落和干扰能力,同时由于每个子载波的正交性,大大提高了频谱的利用率,所以非常适合移动场合中的高速传输。

在发送端,输入的高比特流通过调制映射产生调制信号,经过串并转换变成N条并行的低速子数据流,每N个并行数据构成一个OFDM符号。插入导频信号后经快速傅里叶反变换(IFFT)对每个OFDM符号的N个数据进行调制,变成时域信号为: [ 式 式1中:m为频域上的离散点;n为时域上的离散点;N为载波数目。为了在接收端有效抑制码间干扰(InterSymbol Interference,ISI),通常要在每一时域OFDM符号前加上保护间隔(Guard Interval,GI)。加保护间隔后的信号可表示为式,最后信号经并/串变换及D/A转换,由发送天线发送出去。 式 接收端将接收的信号进行处理,完成定时同步和载波同步。经A/D转换,串并转换后的信号可表示为:

基于MATLAB的图像处理字母识别

数字图像处理 报告名称:字母识别 学院:信息工程与自动化学院专业:物联网工程 学号:201310410149 学生姓名:廖成武 指导教师:王剑 日期:2015年12月28日 教务处制

目录 字母识别 1.---------------------测试图像预处理及连通区域提取 2.---------------------样本库的建立采集feature 3.---------------------选择算法输入测试图像进行测试 4.---------------------总结

字母识别 1.imgPreProcess(联通区域提取)目录下 conn.m:连通区域提取分割(在原图的基础上进行了膨胀、腐蚀、膨胀的操作使截取的图像更加接近字母) %%提取数字的边界,生成新的图 clear; clc; f=imread('5.jpg'); f=imadjust(f,[0 1],[1 0]); SE=strel('square',5); %%膨胀、腐蚀、膨胀 A2=imdilate(f,SE); SE=strel('disk',3) f=imerode(A2,SE) SE=strel('square',3); f=imdilate(f,SE); gray_level=graythresh(f); f=im2bw(f,gray_level); [l,n]=bwlabel(f,8) %%8连接的连接分量标注 imshow(f) hold on for k=1:n %%分割字符子句 [r,c]=find(l==k); rbar=mean(r); cbar=mean(c); plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor',' y','MarkerSize',10); % plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w'); row=max(r)-min(r) col=max(c)-min(c) for i=1:row for j=1:col seg(i,j)=1; end

基于matlab-汽车号牌识别系统设计

汽车号牌识别系统设计 ** 中文摘要:随着二十一世纪到来,经济快速发展和人们生活水平显著提高,汽车逐渐成为家庭的主要交 通工具。汽车的产量快速增多,车辆流动也变得越来越频繁,因此给交通带来了严重问题,如交通堵塞、交通事故等,智能交通系统(Intelligent Transportation System)的产生就是为了从根本上解决交通问题。在智能交通系统中车牌识别技术占有重要位置,车牌识别技术的推广普及必将对加强道路管理、城市交通事故、违章停车、处理车辆被盗案件、保障社会稳定等方面产生重大而深远的影响。 该设计主要研究基于MATLAB 软件的汽车号牌设别系统设计,系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五大核心部分。系统的图像预处理模块是将图像经过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化等操作,转换成便于车牌定位的二值化图像;利用车牌的边缘、形状等特征,再结合Roberts 算子边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位;字符的分割采用的方法是将二值化后的车牌部分进行寻找连续有文字的块,若长度大于设定的阈值则切割,从而完成字符的分割;字符识别运用模板匹配算法完成。以上每个功能模块用MATLAB 软件实现,最后识别出车牌,在研究设计的同时对其中出现的问题进行具体分析、处理,并寻求更优的方法。 关键词:MATLAB ,车牌识别系统,字符识别,图像处理 一、总体设计 汽车号牌识别系统技术是从一幅车辆图像中准确定位出车牌区域,然后经过字符切割和字符识别来实现车辆牌照的自动识别。主要流程图如下: 图1.1 二、总体功能模块 基于MA TLAB 车牌识别系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五个关键环节[11],其基本工作如下: (1) 图像采集:使用摄像头、照相机拍摄采集图像。 读取图片 图像预处理 车牌定位 字符分割 模板库 字符识别

无线通信原理 基于matlab的ofdm系统设计与仿真..

基于matlab的ofdm系统设计与仿真

摘要 OFDM即正交频分复用技术,实际上是多载波调制中的一种。其主要思想是将信道分成若干正交子信道,将高速数据信号转换成并行的低速子数据流,调制到相互正交且重叠的多个子载波上同时传输。该技术的应用大幅度提高无线通信系统的信道容量和传输速率,并能有效地抵抗多径衰落、抑制干扰和窄带噪声,如此良好的性能从而引起了通信界的广泛关注。 本文设计了一个基于IFFT/FFT算法与802.11a标准的OFDM系统,并在计算机上进行了仿真和结果分析。重点在OFDM系统设计与仿真,在这部分详细介绍了系统各个环节所使用的技术对系统性能的影响。在仿真过程中对OFDM信号使用QPSK调制,并在AWGN信道下传输,最后解调后得出误码率。整个过程都是在MATLAB环境下仿真实现,对ODFM系统的仿真结果及性能进行分析,通过仿真得到信噪比与误码率之间的关系,为该系统的具体实现提供了大量有用数据。

第一章 ODMF 系统基本原理 1.1多载波传输系统 多载波传输通过把数据流分解为若干个子比特流,这样每个子数据流将具有较低的比特速率。用这样的低比特率形成的低速率多状态符号去调制相应的子载波,构成了多个低速率符号并行发送的传输系统。在单载波系统中,一次衰落或者干扰就会导致整个链路失效,但是在多载波系统中,某一时刻只会有少部分的子信道会受到衰落或者干扰的影响。图1-1中给出了多载波系统的基本结构示意图。 图1-1多载波系统的基本结构 多载波传输技术有许多种提法,比如正交频分复用(OFDM)、离散多音调制(DMT)和多载波调制(MCM),这3种方法在一般情况下可视为一样,但是在OFDM 中,各子载波必须保持相互正交,而在MCM 则不一定。 1.2正交频分复用 OFDM 就是在FDM 的原理的基础上,子载波集采用两两正交的正弦或余弦函数集。函数集{t n ωcos }, {t m ωsin } (n,m=0,1,2…)的正交性是指在区间(T t t +00,)内有正弦函数同理:)0()()(2/0cos *cos 00===≠?? ???=? +m n m n m n T T tdt m t n T t t ωω 其中ωπ2=T (1-1)

基于MATLAB的数字识别

计算机与信息工程学院 本科生毕业论文 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 班级: 13汉班 学号: 20131102507 姓名:江晓雪 指导教师:李艳玲

2017 年 3 月 31 日 毕业论文目录 1 绪论 (1) 1.1 图像识别的提出 (1) 1.2 图像识别的现状与发展趋势 (1) 2 BP神经网络的概述 (2) 3 手写体数字识别的实现过程 (4) 3.1 整体线路图 (4) 3.2 算法流程 (5) 3.3 图像预处理 (10) 3.4 结果分析 (10) 4 结论 (11) 参考文献 (12) 全文共13 页4834 字

基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现计算机与信息工程学院 2013级汉班江晓雪 20131102507 指导教师李艳玲副教授 摘要本文实现了基于MATLAB关于神经网络的手写数字识别算法的设计过程,采用神经网络中反向传播神经网络(即BP神经网络)对手写数字的识别,由MATLAB对图片进行读入、灰度化以及二值化等处理,通过神经网络进行训练和测试。实验证明:该神经网络对手写数字的识别可以达到95.65%。 关键词手写数字识别;BP神经网络;MATLAB语言 1 绪论 1.1 图像识别的提出 图像识别在信息技术发达的今天已经占据了很重要的地位,在我们实际生活中也有很多应用。所谓的图像识别,就是指通过计算机对图像进行相应的处理、分析,来达到识别不同模型的目标和任务的一种技术。对于它的提出,简单的来说,它的发展经历了三个阶段:第一个是文字识别、第二个是数字图像处理与识别、第三个是物体识别。第一种相对来说比较简单,它的研究是从1950年开始的,一般情况是识别字母、符号和数字,无论是印刷体识别还是手写体识别,它的应用都非常广泛,但是也伴随着,这个识别的过程会更加的耗时、费力,无论是人力还是物力,都会有很大的损失;第二种就是我们所说的数字图像处理与识别,在图片的识别过程中,图片识别会有一定的误差,也会带来小小的麻烦;第三就是物体识别,而物体的识别主要指的是:在三维世界中,对于个体、环境的感知和认识进行识别,这不同于二维世界的认知,相对来说是更高级的计算机图像识别,它是以二维世界中对数字图像和模拟图像处理的办法为依据,进行更高一级的,并且结合了现代人工智能技术等学科的研究目标,研究成果已经被广泛的应用在各种工业探测机器人上,为人们的安全提供了很大的帮助。 1.2 图像识别的现状与发展趋势 随着网络的发达、电子的信息化,图像识别的应用已经非常广泛,而主要的

用MATLAB实现OFDM仿真分析

3.1 计算机仿真 仿真实验是掌握系统性能的一种手段。它通过对仿真模型的实验结果来确定实际系统的性能。从而为新系统的建立或系统的改进提供可靠的参考。通过仿真,可以降低新系统失败的可能性,消除系统中潜在的瓶颈。优化系统的整体性能,衡量方案的可行性。从中选择最后合理的系统配置和参数配置。然后再应用于实际系统中。因此,仿真是科学研究和工程建设中不可缺少的方法。 3.1.1 仿真平台 ●硬件 CPU:Pentium III 600MHz 内存:128M SDRAM ●软件 操作系统:Microsoft Windows2000 版本5.0 仿真软件:The Math Works Inc. Matlab 版本6.5 包括MATLAB 6.5的M文件仿真系统。 Matlab是一种强大的工程计算软件。目前最新的6.x版本 (windows环境)是一种功能强、效率高、便于进行科学和工程计算的交互式软件包。其工具箱中包括:数值分析、矩阵运算、通信、数字信号处理、建模和系统控制等应用工具程序,并集应用程序和图形于一便于使用的集成环境中。在此环境下所解问题的Matlab语言表述形式和其数学表达形式相同,不需要按传统的方法编程。Matlab的特点是编程效率高,用户使用方便,扩充能力强,语句简单,内涵丰富,高效方便的矩阵和数组运算,方便的绘图功能。 3.1.2 基于MATLAB的OFDM系统仿真链路 根据OFDM 基本原理,本文给出利用MATLAB编写OFDM系统的仿真链路流程。串行数据经串并变换后进行QDPSK数字调制,调制后的复信号通过N点IFFT变换,完成多载波调制,使信号能够在N个子载波上并行传输,中间插入10训练序列符号用于信道估计,加入循环前缀后经并串转换、D /A后进入信道,接收端经过N点FFT变换后进行信道估计,将QDPSK解调后的数据并串变换后得到原始信息比特。 本文采用MATLAB语言编写M文件来实现上述系统。M文件包括脚本M文件和函数M文件,M文件的强大功能为MATLAB的可扩展性提供了基础和保障,使MATLAB能不断完善和壮大,成为一个开放的、功能强大的实用工具。M文件通过input命令可以轻松实现用户和程序的交互,通过循环向量化、数组维数预定义等提高M文件执行速度,优化内存管理,此外,还可以通过类似C++语言的面向对象编程方法等等。

基于matlab的人脸识别算法(PCA)

3.基于matlab的人脸识别算法 3.1 问题描述 对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵,也可以扩展开,看成一个矢量,如一幅 N*N 象素的图像可以视为长度为N2 的矢量,这样就认为这幅图像是位于N2 维空间中的一个点,这种图像的矢量表示就是原始的图像空间,但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。不管子空间的具体形式如何,这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的,首先选择一个合适的子空间,图像将被投影到这个子空间上,然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度,最常见的就是各种距离度量。因此,本次试题采用PCA算法并利用GUI实现。 对同一个体进行多项观察时,必定涉及多个随机变量X1,X2,…,Xp,它们都是的相关性, 一时难以综合。这时就需要借助主成分分析来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息,而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。 任何一个度量指标的好坏除了可靠、真实之外,还必须能充分反映个体间的变异。如果有一项指标,不同个体的取值都大同小异,那么该指标不能用来区分不同的个体。由这一点来看,一项指标在个体间的变异越大越好。因此我们把“变异大”作为“好”的标准来寻求综合指标。3.1.1 主成分的一般定义 设有随机变量X1,X2,…,Xp,其样本均数记为,,…,,样本标准差记为S1,S2,…,Sp。首先作标准化变换,我们有如下的定义: (1) 若C1=a11x1+a12x2+ … +a1pxp,…,且使 Var(C1)最大,则称C1为第一主成分; (2) 若C2=a21x1+a22x2+…+a2pxp,…,(a21,a22,…,a2p)垂直于(a11,a12,…,a1p),且使Var(C2)最大,则称C2为第二主成分; (3) 类似地,可有第三、四、五…主成分,至多有p个。 3.1.2 主成分的性质 主成分C1,C2,…,Cp具有如下几个性质: (1) 主成分间互不相关,即对任意i和j,Ci 和Cj的相关系数 Corr(Ci,Cj)=0 i j (2) 组合系数(ai1,ai2,…,aip)构成的向量为单位向量, (3) 各主成分的方差是依次递减的,即 Var(C1)≥Var(C2)≥…≥Var(Cp)

基于MATLAB的BP神经网络的数字图像识别

基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别

基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别 【摘要】随着现代社会的发展,信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像,图像可以把事物生动的呈现在我们面前,让我们更直观地接受信息。同时,计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。如今我们也可以把这些技术应用在交通领域。作为智能交通系统(InteUigent Traffic System,简称ITS)中的一个重要组成部分的车牌识别技术,当然就是其中的重点研究对象。车辆牌照识别(License P1ate Recognition,简称LPR),是一种关于计算机的包括图像处理、数学技术、数据库、信息技术以及智能技术于一体的综合技术。用MATLAB做车牌识别比用其他工具有许多优势,因为MATLAB在图像的灰度化、二值化、滤波等方面都有很大优势,所以,本次实验我们利用MA TLAB的这些优点来对车牌进行识别。 【关键词】BP神经网络;图像识别;字符识别;特征提取;车牌;Matlab 一课题研究背景 (一)图像识别的提出及应用 随着信息化时代的不断发展,人们越来越多地使用信息化的手段来解决各种问题——办公自动化、先进制造业、电子商务等利用计算机技术而产生的新兴行业正不断靠近我们的生活。在信息社会中,我们每天都接触大量的数据——工作数据、个人数据、无意间获得的数据等——在这些数据中,有些数据需要我们人工处理,而有些则可以利用计算机快速准确的完成——字符识别就是其中的一个范畴。 字符识别是一种图像识别技术,他的输入是一张带有某种字符的图片,而输出则是计算机中对于图片中字符的反应结果。所以,可以广泛的应用于各种领域:如,车牌检测、手写识别、自动阅读器、机器视觉……在生活生产的各个方面都起到了非常重要的作用。(二)图像识别技术的发展趋势 虽然图像识别技术还不是非常成熟,但现其已经有了很多可喜的成果,比如图像模式识别,图像文字识别。并且其还在飞速的发展着,图像识别的应用正朝着不同的领域渗透着,像计算机图像生成,图像传输与图像通信,高清晰度电视,机器人视觉及图像测量,办公室自动化,像跟踪及光学制导,医用图像处理与材料分析中的图像分析系统,遥感图像处理和空间探测,图像变形技术等等。从所列举的图像技术的多方面应用及其理论基础可以看出,它们无一不涉及高科技的前沿课题,充分说明了图像技术是前沿性与基础性的有机统一。 可以预计21世纪,图像技术将经历一个飞跃发展的成熟阶段,为深入人民生活创造新的文化环境,成为提高生产的自动化、智能化水平的基础科学之一。图像技术的基础性研究,特别是结合人工智能与视觉处理的新算法,从更高水平提取图像信息的丰富内涵,成为人类运算量最大、直观性最强,与现实世界直接联系的视觉和“形象思维”这一智能的模拟和复现,是一个很难而重要的任务。“图像技术”这一上世纪后期诞生的高科技之花,其前途是不可限量的。 随着21世纪经济全球化和信息时代的发展,作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像处理技术的日趋成熟,为传统的交通管理带来了巨大转变。图像处理技术发展相当快,而其中对汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义,成为信息处理技术的一项重要研究课题。汽车牌照自动识

基于MATLAB的人脸识别

基于MATLAB的人脸识别

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图像识别 题目:基于MATLAB的人脸识别 院系:计算机科学与应用系 班级: 姓名: 学号: 日期:

设计题目基于MATLAB的人脸识别设 计技术参数 测试数据库图片10张训练数据库图片20张图片大小1024×768 特征向量提取阈值 1 设计要求综合运用本课程的理论知识,并利用MATLAB作为工具实现对人脸图片的预处理,运用PCA算法进行人脸特征提取,进而进行人脸匹配识别。 工作量 两周的课程设计时间,完成一份课程设计报告书,包括设计的任务书、基本原理、设计思路与设计的基本思想、设计体会以及相关的程序代码; 熟练掌握Matlab的使用。 工作计划第1-2天按要求查阅相关资料文献,确定人脸识别的总体设计思路; 第3-4天分析设计题目,理解人脸识别的原理同时寻求相关的实现算法;第5-8天编写程序代码,创建图片数据库,运用PCA算法进行特征提取并编写特征脸,上机进行调试; 第9-12天编写人脸识别程序,实现总体功能; 第13-14天整理思路,书写课程设计报告书。 参考资料1 黄文梅,熊佳林,杨勇编著.信号分析与处理——MATALB语言及应用.国防科技大学出版社,2000 2 钱同惠编著.数字信号处理.北京:机械工业出版社,2004 3 姚天任,江太辉编著.数字信号处理.第2版.武汉:武汉理工大学出版社,2000 4 谢平,林洪彬,王娜.信号处理原理及应用.机械工业出版社,2004 5刘敏,魏玲.Matlab.通信仿真与应用.国防工业出版社,2005 6 楼顺天.基于Matlab7.x 的系统分析与设计.西安电子科技大学,2002 7孙洪.数字信号处理.电子工业出版社,2001 目录 引言?错误!未定义书签。 1 人脸识别技术?错误!未定义书签。 1.1人脸识别的研究内容?错误!未定义书签。 1.1.1人脸检测(Face Detection)........... 错误!未定义书签。

基于matlab数字图像处理与识别系统含程序

目录 第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (4) 1.5 论文的内容及组织 (5) 第二章图像处理的Matlab实现 (6) 2.1 Matlab简介 (6) 2.2 数字图像处理及过程 (6) 2.2.1图像处理的基本操作 (6) 2.2.2图像类型的转换 (7) 2.2.3图像增强 (7) 2.2.4边缘检测 (8) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (8) 2.4 本章小结 (11) 第三章人脸图像识别计算机系统 (11) 3.1 引言 (11) 3.2系统基本机构 (12) 3.3 人脸检测定位算法 (13) 3.4 人脸图像的预处理 (18) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (19) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (21) 4.1识别理论 (21) 4.2 人脸识别的matlab实现 (21) 4.3 本章小结 (22) 第五章总结 (22) 致谢 (23) 参考文献 (24) 附录 (25)

第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义;然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题;接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成;最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情,并形成了一个人脸图像识别研究领域,.这一领域除了它的重大理论价值外,也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中,人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力,以及识别事物、处理事物的能力,因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制,并努力将这些机制用于实践,如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的,因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情,而让机器来实现却很难,如人脸图像的识别,语音识别,自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制,就能够逐步地了解人类是如何存储信息,并进行处理的,从而最终了解人类的思维机制。 同时,进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样,人脸也具有唯一性,也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世,并在安检等部门得到应用,但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性,因为它取样方便,可以不接触目标就进行识别,从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是,人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照,图像尺寸,旋转,姿势变化等。使得同一个人,

2010年本科毕业设计:基于MATLAB的OFDM系统仿真及分析

2010年本科毕业设计:基于MATLAB的OFDM系统仿真及分 析 MATLABOFDM 正交频分复用(OFDM) 是第四代移动通信的核心技术。该文首先简要介绍了OFDM的发展状况及基本原理, 文章对OFDM 系统调制与解调技术进行了解析,得 到了OFDM 符号的一般表达式,给出了OFDM 系统参数设计公式和加窗技术的原理 及基于IFFT/FFT 实现的OFDM 系统模型,阐述了运用IDFT 和DFT 实现OFDM 系统的根源所在,重点研究了理想同步情况下,保护时隙(CP)、加循环前缀前后和不同的信道内插方法在高斯信道和多径瑞利衰落信道下对OFDM系统性能的影响。在给出OFDM系统模型的基础上,用MATLAB语言实现了传输系统中的计算机仿真并给出 参考设计程序。最后给出在不同的信道条件下,研究保护时隙、循环前缀、信道 采用LS估计方法对OFDM系统误码率影响的比较曲线,得出了较理想的结论。 : 正交频分复用;仿真;循环前缀;信道估计 I Title: MATLAB Simulation and Performance Analysis of OFDM System ABSTRACT OFDM is the key technology of 4G in the field of mobile communication. In this

article OFDM basic principle is briefly introduced. This paper analyzes the modulation and demodulation of OFDM system, obtaining a general expression of OFDM mark, and giving the design formulas of system parameters, principle of windowing technique, OFDM system model based on IFFT/FFT, the origin which achieves the OFDM system by using IDFT and DFT. Then, the influence of CP and different channel estimation on the system performance is emphatically analyzed respectively in Gauss and Rayleigh fading channels in the condition of ideal synchronization. Besides, based on the given system model OFDM system is computer simulated with MATLAB language and the referential design procedure is given. Finally, the BER curves of CP and channel estimation are given and compared. The conclusion is satisfactory. KEYWORDS:OFDM; Simulation; CP; Channel estimation II

基于MATLAB数字图像处理杂草识别

基于MATLAB数字图像处理杂草识别

基于数字图像处理的杂草识别 班级:信息5班 组员:李辉李少杰李港深胡欣阳 学号:04141394 04141395 04141393 0414139 指导教师:蔡利梅 组员分工: 李辉:部分程序,查找资料 李少杰:实验报告,PPT,演讲 李港深:部分程序,实验报告 胡欣阳:部分程序,实验报告

摘要 杂草同农田作物争夺阳光和养分,严重影响了农作物的生长。为了达到除草的目的,人们开始喷洒大量的除草剂来进行除草。可是却忽略了除草剂的不当使用给人、畜以及环境造成的危害。本文从实际应用出发,设计了一个基于数字图像处理的杂草图像特征提取及识别设计方案。运行在参考了前人研究成果的基础上,不断将算法改进,找出适合于MATLAB杂草识别的可行性方法。本文对杂草图像的处理和识别方法进行研究。采集来的图像经常会有模糊现象的发生,对模糊图像的恢复处理做了大量的研究试验,得出维纳滤波具有较好的恢复效果;绿色植物和土壤背景的分割试验中,提出了一种基于彩色图像的二值化方法,可以不经过彩色图像灰度化就能够直接把绿色植物与土壤背景分割开,和以往的分割方法相比处理速度快,分割效果好,更加满足实时性;杂草和作物的分割主要研究了行间杂草和作物的分割,参考国内外资料,并进行研究试验,表明运用位置特征识别法有很好的分割效果,寻找作物中心行采用了简单快速的像素位置直方图法,采用了区域生长,和其他方法相比减少了重复操作,节省了时间,满足实时处理的要求;分割后的图像为只含有杂草的二值图像,通常会有一些残余的叶片和颗粒的噪声,通过形态学滤波或中值滤波去除噪声。 1、研究目的及意义 杂草是生态系统中的一员,农田杂草是农业生态系统中的

基于Matlab的OFDM系统仿真

论文题目: 基于MATLAB的OFDM系统仿真 学院: 专业年级: 学号: 姓名: 指导教师、职称: 2010 年 12 月 10 日

基于Matlab的OFDM系统仿真 摘要:正交频分复用(OFDM)是一种多载波宽带数字调制技术。相比一般的数字通信系统,它具有频带利用率高和抗多径干扰能力强等优点,因而适合于高速率的无线通信系统。正交频分复用OFDM是第四代移动通信的核心技术。论文首先简要介绍了OFDM 基本原理。在给出OFDM系统模型的基础上,用MATLAB语言实现了整个系统的计算机仿真并给出参考设计程序。最后给出在不同的信道条件下,对OFDM系统误码率影响的比较曲线,得出了较理想的结论,通过详细分析了了技术的实现原理,用软件对传输的性能进行了仿真模拟并对结果进行了分析。 介绍了OFDM技术的研究意义和背景及发展趋势,还有其主要技术和对其的仿真?具体如下:首先介绍了OFDM的历史背景?发展现状及趋势?研究意义和研究目的及研究方法和OFDM的基本原理?基本模型?OFDM的基本传输技术及其应用,然后介绍了本课题所用的仿真工具软件MATLAB,并对其将仿真的OFDM各个模块包括信道编码?交织?调制方式?快速傅立叶变换及无线信道进行介绍,最后是对于OFDM的流程框图进行分析和在不影响研究其传输性的前提下进行简化,并且对其仿真出来的数据图形进行分析理解? 关键词:OFDM;MATLAB;仿真 一、OFDM的意义及背景 现代通信的发展是爆炸式的。从电报、电话到今天的移动电话、互联网,人们从中享受了前所未有的便利和高效率。从有线到无线是一个飞跃,从完成单一的话音业务到完成视频、音频、图像和数据相结合的综合业务功能更是一个大的飞跃。在今天,人们获得了各种各样的通信服务,例如,固定电话、室外的移动电话的语音通话服务,有线网络的上百兆bit的信息交互。但是通信服务的内容和质量还远不能令人满意,现有几十Kbps传输能力的无线通信系统在承载多媒体应用和大量的数据通信方面力不从心:现有的通信标准未能全球统一,使得存在着跨区的通信障碍;另一方面,从资源角度看,现在使用的通信系统的频谱利用率较低,急需高效的新一代通信系统的进入应用。 目前,3G的通信系统己经进入商用,但是其传输速率最大只有2Mbps,仍然有多个标准,在与互联网融合方面也考虑不多。这些决定了3G通信系统只是一个对现有移动通信系统速度和能力的提高,而不是一个全球统一的无线宽带多媒体通信系统。因此,在全世界范围内,人们对宽带通信正在进行着更广泛深入的研究。 正交频分复用(OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 是一种特殊的多载波方案,它可以被看作一种调制技术,也可以被当作是一种复用技术。选择OFDM的一个主要原因在于该系统能够很好地对抗频率选择性衰落或窄带干扰。正交频分复用(OFDM)最早起源于20世纪50年代中期,在60年代就已经形成恶劣使用并行数据传输和频分复用的概念。1970年1月首次公开发表了有关OFDM的专利。 在传统的并行数据传输系统中,整个信号频段被划分为N个相互不重叠的频率子信道。每个子信道传输独立的调制符号,然后再将N个子信道进行频率复用。这种避免信道频谱重叠看起来有利于消除信道间的干扰,但是这样又不能有效利用宝贵频谱资源。为了解决这种低效利用频谱资源的问题,在20世纪60年代提出一种思想,即使用子信道频谱相互覆盖的频域距离也是如此,从而可以避免使用高速均衡,并且可以对抗窄带脉冲噪声和多径衰落,而且还可以充分利用可用的频谱资源。 常规的非重叠多载波技术和重叠多载波技术之间的差别在于,利用重叠多载波调制技术可以几乎节省50%的带宽。为了实现这种相互重叠的多载波技术,必须要考虑如何减少各个子信道之间的干扰,也就是要求各个调制子载波之间保持正交性。 1971年,Weinstein和Ebert把离散傅立叶变换(DFT)应用到并行传输系统中,作为调制和解调过程的一部分。这样就不再利用带通滤波器,同时经过处理就可以实现FDM。而且,这样在完成FDM的过程中,不再要求使用子载波振荡器组以及相关解调器,可以完全依靠执行快速傅立叶变换(FFT)的硬件来实施。

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