人工智能+ 智能图像处理
人工智能在图像处理领域的应用
人工智能在图像处理领域的应用随着科学技术的迅猛发展，人工智能越来越成为人们关注的热点话题。
在图像处理领域，人工智能的应用也越来越广泛。
本文将从图像的识别、分割、重建等方面，阐述人工智能在图像处理领域的应用。
一、图像识别人工智能技术的一个重要应用领域是图像识别。
图像识别是指对图像中的对象进行识别和分类。
人工智能技术在图像识别中具有独特的优势。
传统的图像识别技术主要依靠手工设计的特征提取算法和分类器。
而人工智能技术则采用深度学习的方法。
深度学习算法通过大量的样本数据进行训练，从而自动学习图像的特征，准确地识别和分类对象。
例如，车牌识别是一项非常重要的图像识别技术。
通过人工智能技术，我们可以对车牌中的数字和字母进行精确识别，并完成相应的分类操作。
这项技术不仅可以用于交通管理，还可以用于安防监控和智能出行等领域。
二、图像分割图像分割是指将图像分为若干个具有相似特征的区域。
图像分割技术在医学影像分析和计算机视觉等领域具有广泛的应用。
传统的图像分割技术主要依靠手工设计的特征提取算法和阈值分割。
然而，这种方法在处理一些具有复杂背景的图像时，会出现分割不准确和漏分割的情况。
人工智能技术则采用卷积神经网络（CNN）进行图像分割操作。
卷积神经网络通过对大量数据进行训练，可以自动学习获取图像的特征，并实现高精度的图像分割。
例如，医学影像分析中的肺部分割、脑部分割等技术，通过人工智能技术的应用，可以大大提高分割的准确性和效率。
三、图像重建图像重建是指通过对损坏的图像进行重建，实现图像的修复和增强。
人工智能技术在图像重建领域也具有重要的应用价值。
传统的图像重建技术主要基于数学模型进行图像恢复，对复杂的图像损坏情况难以处理。
基于深度学习的人工智能技术采用GAN（生成对抗网络）进行图像重建。
GAN通过两个相互对抗的神经网络进行训练，从而实现高质量的图像重建。
例如，我们可以通过GAN技术对老化、模糊或被加密的图像进行修复和重建，以实现图像增强的效果。
人工智能控制技术课件：图像处理案例
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
人工智能图像处理技巧
人工智能图像处理技巧图像处理是人工智能技术中的重要应用领域之一，通过算法和模型的应用，可以对图像进行自动分析、识别和处理。
本文将介绍几种常见的人工智能图像处理技巧，包括图像分类、目标检测、图像生成等方面的应用。
一、图像分类图像分类是将图像分到不同的类别或标签中，这在很多领域都有着广泛的应用，如医学影像诊断、自动驾驶、安防监控等。
在人工智能领域，图像分类问题通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行处理。
CNN是一种专门针对图像处理的神经网络架构，它通过多层的卷积层、池化层和全连接层进行图像特征提取和分类。
其中，卷积层可以学习到图像的局部特征，池化层可以减少特征的维度，全连接层则进行最终的分类决策。
通过反向传播算法训练CNN的参数，可以实现对不同类别图像的准确分类。
二、目标检测目标检测是指从图像中检测出物体的位置和种类，它与图像分类类似但更加复杂。
在人工智能图像处理中，目标检测问题通常使用一种称为区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network，R-CNN）的方法进行处理。
R-CNN首先通过选择性搜索（Selective Search）等算法，生成一些候选区域，然后对每个候选区域进行特征提取并使用分类器进行分类，最后通过回归算法进行位置精调。
这样可以实现对图像中多个物体的准确检测和定位。
三、图像生成图像生成是指通过人工智能技术生成具有一定视觉效果的图像，例如艺术风格迁移、图像生成模型等。
其中，艺术风格迁移是指将一幅图像的内容与另一幅图像的艺术风格进行结合，生成具有融合风格的新图像。
在人工智能图像处理中，艺术风格迁移通常使用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）进行处理。
GANs由生成器和判别器组成，生成器负责生成新图像，判别器负责区分生成的图像和真实图像。
人工智能+ 智能图像处理
人工智能+ 智能图像处理人工智能＋智能图像处理在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了引领创新的核心力量，而智能图像处理则是其中一个备受瞩目的领域。
当这两者相结合，为我们的生活和工作带来了前所未有的变革和便利。
智能图像处理，简单来说，就是利用计算机技术对图像进行各种处理和分析，以提取有用的信息或实现特定的目标。
而人工智能的加入，则让这个过程变得更加智能、高效和精准。
过去，图像处理往往依赖于一些传统的方法和技术，比如图像滤波、边缘检测、图像分割等。
这些方法虽然在一定程度上能够满足需求，但往往存在着精度不高、适应性差、处理速度慢等问题。
而人工智能的出现，为解决这些问题提供了全新的思路和方法。
在人工智能的助力下，智能图像处理技术在众多领域都有了广泛的应用。
比如在医疗领域，通过对医学影像的智能分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病。
以前，医生需要花费大量的时间和精力来观察和分析各种医学图像，如 X 光片、CT 扫描、MRI 等。
但现在，借助人工智能算法，计算机可以快速地对这些图像进行处理和分析，自动检测出病变部位，并给出相应的诊断建议。
这不仅大大提高了诊断的效率和准确性，还为患者的治疗赢得了宝贵的时间。
在安防领域，智能图像处理也发挥着重要的作用。
监控摄像头拍摄到的大量图像和视频，如果仅仅依靠人工来进行分析和处理，几乎是不可能完成的任务。
而通过人工智能技术，可以实现对人脸、车辆等目标的自动识别和跟踪，及时发现异常情况并发出警报。
这为保障社会的安全和稳定提供了有力的支持。
在交通领域，智能图像处理可以用于交通流量的监测和控制。
通过对道路摄像头拍摄的图像进行分析，计算机可以实时了解道路的拥堵情况，并根据这些信息调整交通信号灯的时间，优化交通流量，减少拥堵。
那么，人工智能是如何实现智能图像处理的呢？这主要依赖于深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）。
CNN 是一种专门用于处理图像数据的神经网络架构，它能够自动从大量的图像数据中学习到有用的特征和模式。
人工智能图像处理技术在交通领域中的应用
人工智能图像处理技术在交通领域中的应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为未来发展的重点领域之一，已经在各个领域取得了丰硕的成果。
交通领域作为一个大众经常接触的领域，在安全、效率、便捷等方面对人们的生活产生着深远的影响。
因此，人工智能图像处理技术在交通领域中的应用值得我们深入了解。
一、人工智能图像处理技术人工智能图像处理技术是一种将计算机技术与现代图像处理技术相结合的技术手段。
它是以人工智能技术为基础，通过对图像信号进行处理，从中提取出有用的特征，再将这些特征转换成计算机能够识别和处理的信息，最终实现对图像内容的分析和理解。
二、1. 车辆识别和跟踪人工智能图像处理技术在车辆识别和跟踪方面的应用，可以帮助进行道路交通管理和监测。
在城市中，交通拥堵是一个严重问题，车辆识别和跟踪技术可以提高拥堵路段的交通效率。
传统的车辆跟踪技术需要对车辆进行标记，这样就需要大量的人力和物力，成本很高。
而AI技术可以通过摄像头来识别和跟踪车辆，避免了标记成本，提高了效率。
2. 交通流量监测人工智能图像处理技术还可以用于交通流量监测和预测。
通过对道路上行驶的车辆数量、车辆密度、行驶速度等信息进行分析，提前预测道路拥堵和交通状况，从而为城市交通管理提供数据支持。
3. 交通事故预警人工智能图像处理技术在交通事故预警方面的应用，可以通过识别出危险区域和危险行为，提前发出警告，避免交通事故的发生。
当驾驶员或行人违反交通规则时，系统会及时发出声音和灯光提示，提醒驾驶员或行人避免危险。
4. 交通信号灯控制人工智能图像处理技术在交通信号灯控制方面的应用，可以根据实时交通情况自动调整红绿灯的时间，以实现交通流畅。
传统的交通信号灯控制方式是定时控制，在实际应用中存在灵活性不足的问题。
而AI技术可以根据实时交通情况，自适应调整信号灯的控制时间，使交通流畅，减少拥堵。
5. 驾驶员行为监测人工智能图像处理技术在驾驶员行为监测方面的应用，可以通过对驾驶员的姿态、注意力、情绪等行为进行监测，发现并帮助避免驾驶过程中发生的事故。
人工智能在图像识别和处理方面的应用
人工智能在图像识别和处理方面的应用随着科技的不断发展和人们生活水平的提高，人工智能技术逐渐得到广泛的应用。
其中，图像识别和处理是人工智能中非常重要的一部分。
人工智能在这个领域的应用，不仅可以提高图像识别的准确率和速度，还可以帮助人们更方便地处理图像信息。
本文将从多个方面介绍人工智能在图像识别和处理方面的应用。
一、图像识别在现代社会中，图像识别已经成为人们日常工作和生活中的必备技能。
比如，在物流行业中，需要对货物进行鉴别和分类；在安防领域中，需要对人脸进行识别；在医学领域中，需要对图像进行诊断分析等。
而人工智能可以通过模拟人类的视觉系统，辨识图像中的各种信息，准确快速地识别和分类图像。
其中，现代人工智能图像识别技术中最为流行的就是深度学习技术。
深度学习技术可以通过训练神经网络，从传感器采集的图像中提取出关键的特征，实现高精度的分类和识别。
这些神经网络可以通过端到端的训练方式，不断优化自身的性能，并且可以根据不同任务进行调整，具有良好的适应性。
此外，人工智能也可以通过结合机器视觉技术，实现对三维场景的识别。
比如，在智能驾驶领域中，对于交通标志和其他车辆的精准识别就需要机器视觉和图像识别技术。
人工智能可以通过深度学习，提取出车辆和标志的特征信息，并进行实时识别和分类。
这样，就可以帮助自动驾驶汽车更加精准地控制车辆，提高行驶的安全性。
二、图像处理与图像识别相比，图像处理更加侧重于对图像进行修改和优化。
在科学研究、电影处理、游戏开发等领域中，图像处理技术的应用也越来越广泛。
而人工智能在图像处理方面的应用，可以帮助人们更加轻松地实现图像的增强、去噪和修补等处理操作。
其中，最流行的人工智能图像处理算法是GAN（Generative Adversarial Network）算法。
这个算法可以通过对抗训练的方式，从大量的图像数据中学习和生成高质量的图像。
GAN算法既可以生成逼真的人脸图像，也可以生成独特的艺术风格的图像。
人工智能在图像处理中的应用
人工智能在图像处理中的应用引言人工智能（AI）是一种模拟人类智力的技术，它可以完成一系列复杂的任务，其中包括图像处理。
图像处理是指对图片进行数字化处理的技术，包括图像的识别、分析和处理等。
人工智能在图像处理中的应用已经在多个领域展现了巨大的潜力，比如医学影像诊断、安防监控、自动驾驶等。
本文将探讨人工智能在图像处理中的应用，并分析其在不同领域的具体应用情况。
一、人工智能在医学影像诊断中的应用医学影像诊断是医生通过对患者的医学影像进行分析，帮助患者做出正确的诊断和治疗方案。
人工智能在医学影像诊断中的应用已经取得了一定的成果，比如在肺部影像分析、病灶检测和病变识别等方面。
现在很多医疗设备都配备了人工智能算法，能够帮助医生更准确地诊断疾病。
人工智能还可以利用大数据分析，帮助医生更好地理解疾病的发展规律，从而制定更加有效的治疗方案。
二、人工智能在安防监控中的应用由于人工智能在图像识别和分析方面的优势，现在安防监控系统中越来越多地应用了人工智能技术。
传统的安防监控系统主要以人力为主，效率不高，而且容易出现疏漏。
使用人工智能技术可以大大提高监控的效率和准确性，比如人脸识别、车牌识别、异常行为检测等功能。
这些功能可以帮助安防人员更快地发现异常情况，并做出相应的应对措施，确保人员和财产的安全。
三、人工智能在自动驾驶中的应用自动驾驶是人工智能在图像处理中的又一重要应用领域。
自动驾驶需要通过车载摄像头获取道路信息，并对道路情况进行实时识别和分析，从而实现车辆的自主行驶。
人工智能技术可以帮助车辆更准确地识别交通标志、识别道路障碍物、判断车辆行驶的安全距离等，从而提高道路行驶的安全性和稳定性。
四、人工智能在艺术领域的应用除了在医学、安防和交通等领域的应用，人工智能在艺术领域也有着广泛的应用。
比如人工智能可以生成艺术画作、图像特效处理、图像修复等。
通过机器学习算法，人工智能可以帮助艺术家更好地创作作品，并实现更多的创作可能性。
人工智能在图像处理中的应用
人工智能在图像处理中的应用随着人工智能技术的日趋成熟，它的应用领域不断扩大，其中之一就是在图像处理中的应用。
人工智能技术在图像处理中的应用可以帮助我们更快速、精准、高效地处理各种图像任务，使得图像处理的效果更加出色。
一、人工智能在图像处理中的应用1.图像识别人工智能的核心技术之一就是图像识别。
为了让电脑能够正确地识别图像，需要对大量的图片样本进行学习和分类。
通过构建深度神经网络模型，使得电脑能够更加准确地识别图像。
这项技术在人脸识别、物体识别等领域应用广泛。
2.图像增强图像增强是指通过各种图像处理算法对原始图像进行修复、补充和优化操作，使图像具有更高的质量和清晰度。
常用的增强算法包括直方图均衡化、小波变换、锐化等等。
现在通过人工智能技术，可以更有效地实现图像的增强。
3.图像分割和边缘检测图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的区域，以便能够更好地提取图像的特征，识别出各种对象。
边缘检测是将图像中各个物体区域的边缘提取出来，从而区分出物体的轮廓。
人工智能技术可以帮助我们更好地实现图像分割和边缘检测。
二、人工智能在图像处理中的应用案例1.道路识别自动驾驶技术中，道路识别是非常重要的技术之一。
通过图像识别技术，可以准确地将路面上各种标志、信号灯、交通设施等信息进行分析和识别，从而让汽车能够更加优秀地驾驶并进行自动化操作。
2.人脸识别人脸识别是人工智能技术最为成功的一个方面。
通过构建深度神经网络模型，检测出人脸并识别人脸，可以广泛应用于安防、身份验证、人员考勤等领域。
现在的人脸识别技术，在配合深度学习和大数据算法中，不断优化和更新，相比传统方法，人脸识别的准确率有了更大的提高。
3.资源管理在一些生产厂家中，设备的运行管理和调度是至关重要的。
通过人工智能技术，可以实现对设备状况的检测和分析，从而作出更为准确的决策，优化生产线的运转状态，使其能够更加稳定和顺畅。
三、人工智能在图像处理中的展望目前，图像处理技术已经发展得相当成熟，但是总有一些限制和缺陷。
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10.2.4 图像识别的发展
Car 情报局
• 图像分割的方法有许多种，如阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法、 结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分，有灰度图像分割、彩色 图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边 缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的 图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研 究取得了很大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、 方法和工具，如基 于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。
第3节
1
机器视觉的发展
Car 情报局
2
图像处理
3
计算机视觉
4
计算机视觉与机器视觉的区别
5
神经网络的图像识别技术
10.3 机器视觉与图像处理
Car 情报局
• 智能图像处理是指一类基于计算机的自适应于各种应用场合的图像处理和分析 技术，本身是一个独立的理论和技术领域，但同时又是机器视觉中的一项十分 重要的技术支撑。人工智能、机器视觉和智能图像处理技术之间的关系如右图 所示。
图10-2 模式识别应用于视频监控系统
第2节
1
人类的图像识别能力
2
图像识别
3
计算机图形识别模型
4
图像识别的发展
Car 情报局
10.2 图像识别
Car 情报局
• 随着时代的进步，越来越多的东西逐渐依赖于越来越难以捉摸的人工智能，不 过渐渐的，人们发现后者的一些缺陷也越来越重要。例如，
• 人类拥有记忆，拥有“高明”的识别系统，比如告诉你面前的一只动物是 “猫”，以后你再看到猫，一样可以认出来。可是，虽然人工智能已经具备了 一定的意识，但或许还是小学生而已。如果说 人工智能要通过那么多张图片才能认识什么是 猫，那么需要多少张图片去认识这个世界呢？
传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像 识别技术的发展提供了强大的动力。 • 物体识别：主要是指对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算 机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学 科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。
10.2.2 图像识别基础
Car 情报局
• 人类对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的 图形，由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意 它的细节。这种由孤立单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时 被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单 元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。
10.2.2 图像识别基础
Car 情报局
• 在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于 计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、 建立索引以及查询。
图10-6 用图像特征进行描述
10.2.3 计算机图像识别模型
Car 情报局
• 图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算 机程序，人们提出了不同的图像识别模型。
Car 情报局
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
Car 情报局
智能图像处理
1
模式识别
2
图像识别
3
机器视觉与图像处理
4
图像识别技术的应用
5
智能图像处理技术
Car 情报局
第1节
1
模式识别
Car 情报局
10.1 模式识别
Car 情报局
• 模式识别（pattern recognition）原本是人类的一项基本智能，是指对表征事物 或现象的不同形式（数值的、文字的和逻辑关系的）的信息做分析和处理，从 而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。随着计算机技术的 发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了社会发展的需要， 于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部 分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了， 例如，计算机图像识别技术就是模拟人类的图像 识别过程。
10.2 图像识别
Car 情报局
• 图像识别（image identification），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象的技术，是应用深度学习算法的一种 实践应用。图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在 安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特 别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域 。另外，在地理学中，图像识别也 指将遥感图像进行分类的技术。
10.2.1 人类的图像识别能力
Car 情报局
• 图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是以前见过的某一图形的过程，也叫 图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的 信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图 像的再认。
• 人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的 改变，都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下，人 们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。甚至图像识别可以不受感觉通道的限 制。例如，人可以用眼看字，当别人在他背上写字时，他也可认出这个字来。
10.2.3 计算机图像识别模型
Car 情报局
• 例如，人们不仅能识别某一个具体的字母A，也能识别印刷体的、手写体的、 方向不正、大小不同的各种字母A。同时，人能识别的图像是大量的，如果所 识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板，也是不可能的。
• 为了解决模板匹配模型存在的问题，格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模 型。这种模型认为，在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板，而是 图像的某些“相似性”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型，拿它 来检验所要识别的图像。
10.2.3 计算机图像识别模型
Car 情报局
• 如果能找到一个相似的原型，这个图像也就被识别了。这种模型从神经上和记 忆探寻的过程上来看，都比模板匹配模型更适宜，而且还能说明对一些不规则 的，但某些方面与原型相似的图像的识别。但是，这种模型没有说明人是怎样 对相似的刺激进行辨别和加工的，它也难以在计算机程序中得到实现。因此又 有人提出了一个更复杂的模型，即“泛魔”识别模型。一般工业使用中，采用 工业相机拍摄图片，然后利用软件根据图片灰阶差做处理后识别出有用信息。
10.2.4 图像像识别技术的一个不足就是自适应性能差，一旦目标图像被较强的噪声 污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。
• 在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、 模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代以来， 其研究一直都受到人们的高度重视，借助于各种理论提出了数以千计的分割算 法。
图10-8 图像处理与模式识别应用于指纹识别
10.3.1 机器视觉的发展
Car 情报局
• 机器视觉是人工智能领域中发展迅速的一个重要分支，正处于不断突破、走向 成熟的阶段。一般认为机器视觉“是通过光学装置和非接触传感器自动地接受 和处理一个真实场景的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动 的装置”，可以看出智能图像处理技术在机器视觉中占有举足轻重的位置。
10.1 模式识别
Car 情报局
• 模式识别是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想方法大部分是概率与 统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别和模糊模式识别。
• 模式识别研究主要集中在两方面： – 一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认识科学的范畴， – 二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。
图10-1 计算机模拟人类的图像识别过程
10.1 模式识别
Car 情报局
• 模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类， 从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类和无 监督的分类两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、 议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的 模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、 符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。在图像识别的过程中进 行模式识别是必不可少的，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像 处理依赖于模式识别的有效运用。
图10-7 智能图像处理的支撑作用
10.3.1 机器视觉的发展
Car 情报局
• 具有智能图像处理功能的机器视觉（Machine Vision），相当于人们在赋予机 器智能的同时为机器按上了眼睛，使机器能够“看得见”、“看得准”，可替 代甚至胜过人眼做测量和判断，使得机器视觉系统可以实现高分辨率和高速度 的控制。而且，机器视觉系统与被检 测对象无接触，安全可靠。
• 机器视觉的起源可追溯到20世纪60年代美国学者L. R. 罗伯兹对多面体积木世界 的图像处理研究，70年代麻省理工学院（MIT）人工智能实验室“机器视觉” 课程的开设。到80年代，全球性机器视觉研究热潮开始兴起，出现了一些基于 机器视觉的应用系统。90年代以后，随着计算机和半导体技术的飞速发展，机 器视觉的理论和应用得到进一步发展。
10.1 模式识别
Car 情报局
• 应用计算机对一组事件或过程进行辨识和 分类，所识别的事件或过程可以是文字、 声音、图像等具体对象，也可以是状态、 程度等抽象对象。这些对象与数字形式的 信息相区别，称为模式信息。模式识别与 统计学、心理学、语言学、计算机科学、 生物学、控制论等都有关系。它与人工智 能、图像处理的研究有交叉关系。