基于数字图像识别的算法设计
基于数字图像相关法的索力识别综述_1
基于数字图像相关法的索力识别综述发布时间：2021-11-11T07:56:40.059Z 来源：《中国科技人才》2021年第23期作者：胡园苟晨铭练城凌刘磊[导读] 数字图像相关（Digital Image Correlation，DIC）技术，运用双目相机和计算机图像视觉处理算法，对待测物体的散斑图像进行处理，对因受力而产生变形的物体进行测量识别。
目前这一项技术主要应用于物体的变形、移动、应变、模态分析等。
重庆科技学院重庆 401331摘要：拉索、吊索等是缆索桥梁的关键承重部件，由于多种因素的影响，会出现程度不一的腐蚀、开裂、内部钢丝断裂等问题，这些将直接影响到桥梁的安全。
为了降低因拉索损伤出现威胁到桥梁安全的情况，对于拉索检测有着极高的要求，随着计算机图像处理技术与光学技术的不断发展，非接触式测量在时效性、便捷性、准确性等方面具有更高优势。
关键词：非接触式；图像处理；数字图像相关法；索力识别引言数字图像相关（Digital Image Correlation，DIC）技术，运用双目相机和计算机图像视觉处理算法，对待测物体的散斑图像进行处理，对因受力而产生变形的物体进行测量识别。
目前这一项技术主要应用于物体的变形、移动、应变、模态分析等。
DIC（数字图像相关法）技术是一种非接触式测量技术，有着如下的优点：适应环境的能力强，自动化程度高、准确性高、经济效益好等。
其被广泛的应用于各个行业：如工业、农业、航空航天、生物医疗、工程、材料、力学等领域。
而DIC技术也在土木工程领域中表现出了极大的应用价值，有学者以及研究团队提出了基于DIC技术的测量方法，将其应用于斜拉桥的索力识别当中，取得了一定的研究成果。
1.概述桥梁结构整体从一开始就必须要考虑安全性问题，从设计、施工到运营维护阶段都需要对整个结构体系进行非常准确的一个受力评估与健康检测，这样才能依据可靠的数据进行安全保障。
其中，在缆索承重桥梁结构的使用当中，其关键受拉构件如拉索，吊索等非常容易产生强度下降，因为会受到环境腐蚀、疲劳损伤、振动等，会威胁到桥梁的运营安全[1]。
基于数字图像识别的算法设计
基于数字图像识别的算法设计作者：吴元林金秀章来源：《电子世界》2013年第17期【摘要】本文以数字识别系统的基本流程为主线，从数据的提取与预处理、特征的提取与选择，到分类器的设计等部分都进行了较为详尽的分析与研究。
着重研究了几个主要的用于分类的算法如最小距离法、近邻法、K-近邻法和BP神经网络，并通过MATLAB仿真实验分析了不同算法的识别率。
为工程应用提供了可靠的理论依据和实际的使用经验。
【关键词】最小距离法；近邻法；K-近邻法；BP神经网络1.引言模式识别是人类的一项基本智能，人们每时每刻都在进行着“模式识别”。
随着计算机技术的普及和发展，让计算机拥有识别能力收到越来越多的研究学者的重视，也是人工智能和机器人技术发展的前提。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分[1]。
生活中最简单的事物无过于简单的数字0-9，同时，数字在各个方向领域应用广泛，如：车牌识别，邮政编码识别等。
因此，数字字符识别是一项有实际应用的课题。
2.数字识别基本步骤数字识别是通过读取所需识别的数字图片的特征值输入到某个已经定义好的识别算法中进行识别，并输出识别结果，其基本步骤如图2-1所示。
如图2-1所示，数字识别步骤主要有：数据提取、数据预处理、特征值提取和选择以及分类器和分类决策。
下面分别对这几个步骤进行分析。
2.1 数据提取本文所处理的为0-9的灰度图片，总共有400组图片，分为0-9的数字十组，每组40个，分为30个训练样本和10个测试样本。
本文借助matlab软件自带的imread函数和dir函数对“数字”文件夹下的所有图片进行读取，获得一个包含图片数据的36*20*40*10的四维数组。
每幅图片的数据为36*20的数据矩阵。
2.2 预处理图像预处理要根据实际图像进行相应操作，以便使处理时间和正确率两者结合起来。
基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现
基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现数字水印技术已经成为了保护数字媒体内容的重要手段之一，其中基于模式识别的数字图像水印算法是一种较为常见的方法。
本文将着重探讨基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现的过程。
一、数字图像水印技术简介数字图像水印技术是将信息嵌入到数字图像中，在不影响原有图像信息的前提下，以保护图像版权和防伪等目的。
数字图像水印可以分为盲水印和非盲水印两种，其中非盲水印需要原始图像作为解密时的比对参考，而盲水印则不需要。
目前，数字水印技术的应用越来越广泛，如音视频媒体、文献资料、软件程序等，因此对数字水印技术的研究与应用也越来越深入。
二、基于模式识别的数字图像水印算法设计基于模式识别的数字图像水印算法主要利用图像自身的特征，将水印嵌入到图像的纹理中。
这种算法具有良好的可见度和鲁棒性，同时也能有效地抵御一些攻击手段，如JPEG压缩、旋转、缩放等。
基于模式识别的数字图像水印算法主要包括以下步骤:1. 选择合适的水印模式。
水印模式一般是由一些比较简单的图形或文字组成，如线条、字母、数字等。
水印模式应该尽可能符合图像本身的特征，以提高水印的可见度和鲁棒性。
2. 对水印进行加密处理。
为了保证水印的安全性，一般采用加密技术对水印进行加密处理。
常用的加密方法有AES、DES等对称加密算法和RSA、ECC等非对称加密算法。
3. 计算水印的嵌入位置。
一般需要对图像进行分块，并将水印嵌入到每个块的纹理中。
对于嵌入位置的选择，可以根据图像的不同特征，如亮度、色调、纹理等进行选择，以保证水印的可见度和鲁棒性。
4. 将加密后的水印嵌入到图像的纹理中。
可以利用一些比较常用的嵌入算法，如DCT变换、DWT变换等。
5. 提取水印。
在接收端，通过类似的算法对图像进行处理，从而可以提取出嵌入的水印。
提取水印的过程可以分为两步，即定位和解密。
首先根据水印的嵌入位置，找到水印所在的区域，然后利用相应的解密算法将水印解密出来。
(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文
本科生毕业论文（设计）题目:基于数字图像处理的车牌识别设计**: ***学院: 数理与信息工程学院专业: 电子信息工程班级: 111学号:指导教师:刘纯利职称: 教授2014 年12 月24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 ..................................................................1、设计目的 .............................................................2、设计原理: ............................................................3、设计步骤: ............................................................4、实行方案 .............................................................4.1. 总体实行方案:...................................................4.2. 各模块的实现:...................................................4.2.1输入待处理的原始图像: .......................................4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................4.2.3 边缘检测....................................................4.2.4图像的腐蚀操作：............................................4.2.5平滑图像....................................................4.2.6除去二值图像的小对象 ........................................4.3车牌定位 .........................................................4.4字符的分割与识别..................................................4.4.1.车牌的再处理................................................4.4.2字符分割....................................................4.5车牌识别：........................................................5、总结: ................................................................6、致谢 .................................................................7、参考文献: ............................................................基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生周金鑫指导教师刘纯利摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。
基于机器视觉技术的图像识别特征提取算法设计与实现
基于机器视觉技术的图像识别特征提取算法设计与实现随着数字化时代的到来和生产生活方式的转变，人们越来越需要机器视觉技术。
机器视觉技术能够为人类的实际生产生活带来巨大的改变，例如自动化生产、智能商业、智能医疗、智能交通、智能家居等。
在许多应用中，机器视觉技术的核心基础是图像识别，而特征提取算法是图像识别中最关键的步骤之一。
特征提取算法通过提取图像中具有表征性质的特征，实现对图像的辨识和识别。
在传统的图像识别算法中，我们常用手动设计特征来完成图像的特征提取。
手动设计特征是需要经过专业的图形处理、图像学等学科背景知识，并对现象进行详细分析后人工提取的一些具有代表性的特征。
虽然传统的方法能够提取出较为精准的特征，但是在不同场景和应用中，人类的视觉无法穷举所有的特征。
因此，人们希望能够使用机器视觉技术进行自动化的特征提取。
随着机器学习和深度学习的发展，机器视觉领域的这种需求也得到了解决，人们提出了很多基于机器学习和深度学习的图像识别特征提取算法。
其中，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）是近年来最为流行和广泛应用的一种图像识别算法。
CNN能够通过多层卷积和池化操作，提取出图像中的各种特征，并通过全连接层进行分类。
除了CNN之外，还有很多其他的基于机器学习和深度学习的图像识别特征提取算法，例如基于哈希编码的局部特征描述子（LDB）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
这些算法都有各自的优缺点，可以根据实际需要进行选择。
在具体的实现中，我们可以使用Python语言和各种深度学习框架进行图像识别特征提取算法的实现。
对于不同的算法，我们需要使用不同的框架和算法库。
例如，对于卷积神经网络算法，我们可以使用TensorFlow或者PyTorch进行实现；对于局部二值模式算法，在OpenCV中就已经集成了相应的函数库。
对于未来，机器视觉技术依然有广阔的发展前景。
无论是在工业生产还是智能生活领域，机器视觉技术都将变得越来越重要。
基于数字图像处理的条形码识别方法
（本科毕业设计说明书题目：基于数字图像处理的条形码识别方法学生姓名：学院：系别：专业：班级：指导教师：二〇一二年六月摘要条码技术是如今应用最广泛的识别和输入技术之一，由于其包含的信息量大，识别错误率低而在各个方面得到很大的重视。
它发展迅速并被广泛应用于于工业、商业、图书出版、医疗卫生等各行各业。
由我国目前发展现状来看，条码的正常使用受到条形码印刷质量和商品运输过程的影响，并且传统的条码识读方式是采用光电识读器，条码图像对光的不同反射效果也必然会对条码的识读产生影响。
不同的条码有着不同的识读过程。
本文研究的是一种基于图像处理方式的识读方法，该方法是采用摄像头采集条码图像，一次性采集条码图像的方法避免了线性扫描器逐行扫描所产生的问题，同时简化了扫描条码图像的操作。
然后通过一定的数字图像处理算法处理进行译码。
译码算法主要分为两部分：第一部分首先对采集的条码图像进行预处理，这将为后面实现正确译码打下基础；第二部分就是对预处理后的条码图像进行译码，利用统计方法、根据相似边距离来判别条码字符，再通过译码、校验、纠错处理来识读条码，得到条码所表示的文本信息。
软件译码具有更大的灵活性和较低的成本，因此具有很大的发展潜力。
本设计在MATLAB软件语言环境下实现。
关键词：图像处理；条码识别；相似边距离；MATLABAbstractBar code technology is now one of the most widely applied to identify and one of input technology, because it contains large amount of information, the error rate is low and recognition in all respects, got a lot of attention. It developed rapidly and widely used in the industrial, commercial, and book publishing, medical and health, and other industries. The present development situation of our, bar code by the normal use of the bar code printing quality and goods transportation influence, and the traditional way with barcode is adopting photoelectric device to read, barcode image of different light reflection effects also will affect the barcode to read.Different codes have different reading process. This paper is a study of the mode recognition method based on image processing, the method is to use a camera image acquisition bar code, one-time acquisition barcode image method avoided the linear scanner manufacture progressive-scan generated and, at the same time, simplify the bar code image scanning operation. Then through certain digital image processing algorithm processing decode. Decoding algorithm are divided into two parts: the first part of the first image preprocessing collection bar code, this will lay the foundation behind achieve correct decoding; The second part is the bar code image after pretreatment decoding, the use of statistical methods, according to a similar edge distance to distinguish bar code characters through decoding, calibration, error correction processing to reading the bar code, get the barcode said information of text. The software decoding for greater flexibility and lower costs, and therefore has great potential for development. This design in the MATLAB software realizes the language environment.Keywords: Image processing; Barcode identification; Similar edge distance; MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1 条码技术概述 (1)1.2 本文的研究意义及内容 (3)1.2.1 研究意义 (3)1.2.2 本文的组织安排 (4)第二章一维条码技术 (5)2.1 一维条码简述 (5)2.2 一维条码符号的结构 (5)2.3 EAN码简述 (6)2.4 EAN-13码符号的特征 (7)2.4.1 EAN-13码字符集 (8)2.4.2 EAN-13码符号结构 (9)2.5 EAN-13码的校验 (11)第三章 EAN-13码的识读 (13)3.1 MATLAB数字图象处理技术简介 (13)3.2 条码图像处理 (14)3.2.1 条码图像预处理 (14)3.2.2 预处理结果与分析 (16)3.3 EAN-13码译码的原理 (18)3.3.1 条码译码原理 (18)3.3.2 条码译码方法 (18)3.3.3 译码结果与分析 (24)结论 (28)参考文献 (29)附录 (30)致谢 ................................................. 错误!未定义书签。
基于深度学习算法的图像识别与分类研究
全连接层用于将卷积层和池化层提取的特征进行 整合，输出最终的分类结果。
深度神经网络
多层感知器
多层感知器是一种深度神经网络，通过堆叠多个神经元 层来提取和传递信息。
深度信念网络
深度信念网络是一种无监督学习的深度神经网络，通过 训练生成模型来学习数据的潜在表示。
优化算法
梯度下降法
反向传播算法
结果分析
准确率评估
使用测试集对训练好的模型进行评估，计算分类准确 率、混淆矩阵等指标。
性能对比
将所提模型与经典模型进行对比，分析所提模型的性 能优势和不足。
可视化分析
对模型的特征进行可视化，了解模型对图像特征的提 取和分类决策过程。
06
结论与展望
研究成果总结
深度学习算法在图像识别与分类领域 取得了显著成果，提高了分类准确率
和识别精度。
迁移学习、数据增强和混合模型等方 法进一步提升了图像识别的性能，为
实际应用提供了有力支持。
卷积神经网络（CNN）是处理图像识 别问题的主流深度学习算法，具有强 大的特征提取和分类能力。
深度学习算法在人脸识别、目标检测 、语义分割等领域取得了广泛应用， 为相关行业带来了巨大的商业价值。
未来研究方向
激活函数用于引入非线性特性，使神经网络能够 更好地学习和模拟复杂的数据模式。
03 权重和偏置
权重用于调节输入信号的强度，偏置则用于调整 神经元的激活阈值。
卷积神经网络
01 卷积层
卷积层是卷积神经网络的核心，通过卷积运算对 输入图像进行特征提取。
02 池化层
池化层用于降低数据的维度，减少计算量和过拟 合的风险。
根据研究目的和数据集特点，选择合适的深度学 习模型，如卷积神经网络（CNN）、残差网络 （ResNet）、迁移学习等。
基于图像识别的智能导航系统设计
基于图像识别的智能导航系统设计在当今数字化的时代，导航系统已经成为人们出行不可或缺的工具。
从车载导航到手机导航应用，它们为我们指引着前进的方向。
然而，传统的导航系统往往依赖于 GPS 定位和地图数据，在一些复杂的环境中，如室内、高楼林立的城市峡谷或者信号不佳的区域，可能会出现定位不准确、导航失效等问题。
为了克服这些局限性，基于图像识别的智能导航系统应运而生。
图像识别技术是一种能够让计算机从图像中获取信息和理解内容的技术。
将其应用于导航系统，可以为用户提供更加精准、直观和智能的导航服务。
那么，如何设计这样一个基于图像识别的智能导航系统呢？首先，硬件设备是基础。
为了获取高质量的图像，需要配备性能优良的摄像头。
这些摄像头可以安装在移动设备（如手机、平板电脑）或者专门的导航设备上。
同时，还需要有足够的存储和处理能力，以应对大量图像数据的采集、存储和处理。
在图像采集方面，系统需要能够实时地捕捉周围环境的图像。
这就要求摄像头具有高帧率和高分辨率，以便能够清晰地捕捉到细节。
而且，为了适应不同的光线条件，摄像头还应该具备自动对焦和自动曝光调节的功能。
有了图像采集设备，接下来就是图像的处理和分析。
这是整个系统的核心部分。
在图像预处理阶段，需要对采集到的图像进行去噪、增强和矫正等操作，以提高图像的质量和可用性。
然后，运用图像识别算法来提取图像中的特征信息。
这些特征可以包括建筑物的形状、道路的纹理、标识牌的颜色和形状等。
通过对这些特征的识别和分析，可以确定用户当前所处的位置和周围的环境信息。
为了实现准确的位置定位，系统需要建立一个庞大的图像数据库。
这个数据库中存储了大量不同地点的图像特征信息，以及与之对应的地理位置坐标。
当系统获取到用户当前的图像后，通过与数据库中的图像进行比对和匹配，就能够确定用户的准确位置。
在路径规划方面，基于图像识别的智能导航系统可以更加智能和灵活。
它不仅可以根据用户的目的地和当前位置规划出最短路径，还可以考虑道路的实时状况、人流量、障碍物等因素，为用户提供最优的导航路线。
基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现
基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现在当今数字化时代，图像识别技术已经成为人工智能领域的热门研究方向之一。
随着深度学习和神经网络的发展，图像识别在各个领域都有着广泛的应用，如人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，为图像处理和机器学习提供了便利的环境。
本文将探讨基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现的相关内容。
1. 图像识别算法概述图像识别算法是指通过对图像进行分析和处理，从中提取出有用信息并做出相应判断的技术。
常见的图像识别算法包括传统的特征提取方法（如SIFT、SURF）以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。
在实际应用中，选择合适的算法对于图像识别的准确性和效率至关重要。
2. MATLAB在图像处理中的应用MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像读取、显示、处理、分析等功能。
通过MATLAB可以轻松实现对图像的各种操作，如滤波、边缘检测、特征提取等。
同时，MATLAB还支持深度学习工具箱，可以方便地构建和训练神经网络模型。
3. 智能图像识别算法优化在实际应用中，智能图像识别算法需要不断优化以提高准确性和效率。
优化算法可以从以下几个方面展开：3.1 数据预处理数据预处理是图像识别中至关重要的一步，包括去噪、尺度归一化、亮度调整等操作。
通过合理的数据预处理可以提高模型对输入数据的适应性。
3.2 特征提取与选择特征提取是将原始数据转换为可供机器学习算法使用的特征表示的过程。
在特征选择时，需要考虑到特征之间的相关性以及对分类任务的贡献度，避免过多或过少的特征对模型性能造成影响。
3.3 算法调参在使用深度学习算法时，网络结构和超参数的选择对于模型性能至关重要。
通过合理地调整网络结构和超参数，可以提高模型在训练集和测试集上的表现。
3.4 模型融合模型融合是将多个基础模型集成为一个更强大模型的技术。
通过模型融合可以降低过拟合风险，并提高整体预测准确性。
基于图像处理技术的手写数字识别与识别率优化
基于图像处理技术的手写数字识别与识别率优化手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要问题，对于图像处理技术的应用起到了关键作用。
本文将介绍基于图像处理技术的手写数字识别与识别率优化的方法与实现。
一、手写数字识别的基本原理与方法手写数字识别是将手写数字图像作为输入，通过图像处理技术对其特征进行提取和分类，最终输出识别结果。
其基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 图像预处理：对手写数字图像进行预处理，主要包括灰度化、二值化、去噪等操作。
灰度化将图像转化为灰度图，方便后续处理；二值化将灰度图像转化为黑白图像，便于图像分割和特征提取；去噪可以通过一些滤波算法，如中值滤波、均值滤波等，去除图像中的噪声。
2. 特征提取：从图像中提取出代表数字特征的信息。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、图像轮廓提取等。
这些特征能够反映数字的形状和结构，为后续的分类提供重要依据。
3. 分类器设计与训练：根据提取的特征，设计合适的分类器进行数字分类。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、k 最近邻（KNN）、人工神经网络（ANN）等。
在设计分类器时，需要准备一批已知标签的手写数字数据集，并使用这些样本进行训练，以获得分类器的参数和模型。
4. 识别结果输出与优化：通过输入未知标签的手写数字图像，利用训练好的分类器对其进行识别，并输出最终结果。
为了提高识别率，可以对分类器进行优化，如调整分类器的参数、增加训练样本数量、改进特征提取方法等。
二、基于图像处理技术的手写数字识别与识别率优化的研究进展手写数字识别是一个长期的研究课题，近年来，基于图像处理技术的手写数字识别在识别率和实时性方面取得了一些重要的进展。
以下是一些典型的研究方法和技术：1. 深度学习方法：深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，在手写数字识别中得到了广泛应用。
这些方法可以自动提取图像中的特征，并通过神经网络进行分类，具有较高的识别率。
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应 操作 ， 以便 使 处理 时 间 和正 确 率两 者 结 合 起来 。一般 而 言 ，预 处 理 的 目的是 为 了 去 除 图像 中所 包 含 的干 扰 噪声 ，增强 有用 信 息 ，对 退化 的信 息进 行 复原 。图像 预 处 理 包含 以下 一系 列操 作 ： 图像 去 噪处 理 、 图像二 值 化 处理 、分 割 处 理和 归 一化 处 理 等 。具 体步 骤如 图２ — ２ 所示 。 ２ ． ２ ． １二值 化 般 设 备 读 取 得 到 的数 字 图 像 均 为 灰 度 图像 ， 需对 其进 行 二值 化 处 理 ，使 之 变 为仅 含 黑 （ １ ） 、白（ Ｏ ） 两 种颜 色 的二 值 图 像 ，这 对 于 加 强 图 像 对 比 具 有 很 好 的 效 果 。二 值 化 后 的 图像 其 字 符与 背 景对 比更 为 强烈 ，更加 突 显字 符 的 结构 特 征 。对 灰 度 图像 二 值化 能 减 小数 据存 储 的 容量 ，降 低 处 理 的 复 杂 性 。 对 数 字 字 符 图像 二值 化 ，要 求 二值 化 后 的 图像 能真 实 地再 现 原 本 数字 ，要求 笔 画 中不 出 现 空 白点 ，并且 二 值化 的笔 画基 本保 持 原 来文 字 的结 构特 征 。本 文采 用ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ自带 的 二值 化处 理 函 数 ：ｉ ｍ ２ ｂ ｗ ，阙值 选择 ０ ． ５ 。
【 关 键 词 】 最 小 距 离 法 ； 近邻 法 ；Ｋ－ 近 邻 法 ；Ｂ Ｐ神 经 网 络
１ ． 引 言
模 式识 别 是人 类 的 一项 基本 智 能 ，人 们 每 时每 刻 都在 进 行着 “ 模 式识 别 ”。 随 着 计 算 机 技 术 的 普 及 和 发 展 ，让 计 算 机 拥 有 识 别 能 力 收 到 越 来 越 多 的研 究 学 者 的 重 视 ，也 是 人 工 智 能 和 机 器 人 技 术 发 展 的 前提 。 模 式 识 别 是 指 对 表 征 事 物 或 现 象 的 各种 形式 的 （ 数 值 的 、 文 字 的和 逻 辑 关 系 的 ） 信 息 进 行 处 理 和 分 析 ， 以 对 事 物 或 现 象 进 行 描 述 、辨 认 、 分 类 和 解 释 的 过 程 ， 是 信 息 科 学 和 人 工 智 能 的 重 要 组 成 部 分 …。 生 活 中 最 简 单 的 事 物 无 过 于 简单的数字０ － ９ ， 同时 ， 数 字在 各 个 方 向 领 域 应 用 广 泛 ， 如 ： 车 牌 识 别 ， 邮 政 编 码 识 别 等 。 因此 ，数 字字 符 识别 是一 项有 实 际应 用 的课题 。 ２ ． 数 字识 别基 本 步骤 数字 识 别 是通 过读 取 所 需 识别 的数 字 图片 的特 征 值输 入 到某 个 已经 定义 好 的识 别 算 法 中进 行识 别 ，并输 出识 别结 果 ，其 基 本步 骤如 图２ 一 ｌ 所示。 如 图２ 一ｌ 所 示 ， 数 字 识 别 步 骤 主 要 有 ： 数据 提 取 、数 据预 处 理 、特 征 值提 取 和 选 择 以及 分类 器 和分 类 决 策 。下 面分 别 对这 几 个步 骤进 行分 析 。 ２ ． １数据 提取 本 文 所 处 理 的 为０ － ９ 的灰 度 图片 ，总 共 有４ ０ ０ 组 图片 ， 分为 ０ — ９ 的 数 字十 组 ，每 组４ Ｏ 个 ，分 为３ Ｏ 个 训练 样 本 和 １ Ｏ 个 测试 样 本 。本 文 借助 ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 软件 自带 的ｉ ｍ ｒ ｅ ａ ｄ 函 数和ｄ ｉ ｒ 函 数 对 “数 字 ” 文件 夹 下 的所 有 图 片进 行 读 取 ，获 得一 个 包 含 图片 数据 的 ３ ６ ＊ ２ ０ ＊ ４ ０ ＊ ｌ ０ 的 四维 数 组 。每 幅 图片 的数 据 为３ ６ ＊ ２ ０ 的数据 矩 阵 。 ２ ． ２ 预处 理 图 像 预 处 理 要 根 据 实 际 图 像 进 行 相
究 了几 个 主 要 的 用 于 分 类 的算 法 如 最 小 距 离 法 、 近 邻 法 、Ｋ一 近邻法和Ｂ Ｐ神 经 网络 ，并 通 过 ＭＡＴ Ｌ ＡＢ仿 真 实 验 分 析 了不 同算 法 的识 别 率 。 为 工 程 应 用 提 供 了可 靠 的 理 论 依 据 和 实 际 的使 用 经 验 。
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．
婴塞一 －
基于数字图像识别 的算 法设计
华北电力大学 自动化 系 吴元林 金 秀章
【 摘 要 】 本 文 以数 字识 别 系 统 的 基 本 流 程 为 主 线 ， 从 数 据 的提 取 与 预 处 理 、 特 征 的提 取 与 选 择 ，到 分 类 器 的设 计 等 部 分 都 进 行 了较 为 详 尽 的分 析 与研 究 。 着 重 研
一
２ ． ２ ． ２ 去 噪 处 理 噪 声 的 存 在 恶 化 了 图 像 质 量 ， 使 图像
小 ，而把 那 些反 映数 字 特征 的 关键 信 息提 供 给 分 类 器 。特 征 的 选 择 一般 有 以下 原 则 ：首先 是充 分 性 原则 ， 即所 抽取 的 特征 要 能 充分 保持 原 模 式 的信 息量 ；其 次 在满 足 充 分性 的基 础 上 ，尽 量减 小 特征 维 数 ； 此 外 ，抽 取特 征 时所 花 费 的计 算量 不 能太 大 ，否则 将影 响 识别 速 度 。本 文就 实 际情 况 ，统计 分割 后 的每 个 矩 阵块 中 的黑 像素 的数 量作 为 该矩 阵块 的特征 值 ，并 以此作 为 表征 该 图像 的特征 值 。 ３ ． 数 字识 别方 法 从模 式 识别 作 为一 项 学科 开始 至 今 ， 研 究 学者 们提 出了 各种 各样 的 识别 方 法 。 本 文 主要 针对 最 小距 离 法 、近邻 法 、Ｋ 一 近 邻 法 和Ｂ Ｐ 神 经 网络进 行 了理论 研究 ，并通 过ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 进 行实 验分 析 。 ３ ． １ 最 小 距 离 法 最 小距 离法 是 一种 简单 的 模式 识 别方 法 ，它基 于对 模 式 的采样 来 估 计各 类模 式 的统 计参 数 并完 全 由各 类 的均值 和 方 差确 定 。当两 类均 值 间 的距 离 比类 中对 应 均值 的分 布要 大 时 ，最 小距 离分 类 器能 很 好地