图像处理即图像识别过程
图像识别
图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。目前，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，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法， 而且这方面的研究仍然在积极地进行着。
图像识别
应用深度学习算法的实践应用
01 简介
03 相关领域 05 相关公司
目录
02 识别基础 04 研究现状
图像识别，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。现阶段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。
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。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。
使用计算机视觉技术进行图像识别的步骤与技巧
使用计算机视觉技术进行图像识别的步骤与技巧计算机视觉技术是一种通过使用计算机及相应的算法和模型，使计算机能够模拟人类视觉系统来解析和理解图像的方法。
图像识别是计算机视觉技术的一个重要应用领域，它旨在使计算机能够识别和理解图像中的物体、场景和特征。
在进行图像识别的过程中，一般需要经过以下步骤和技巧：1. 数据收集和预处理：在进行图像识别之前，首先需要收集适当的训练数据集。
这包括具有丰富多样的图像样本，涵盖了待识别物体或特征的各种视角、大小、光照和背景等方面。
同时，还需对数据进行预处理，例如去除图像噪声、统一图像尺寸和格式等，以便更好地应用后续的算法和模型。
2. 特征提取：特征提取是图像识别的关键步骤之一。
它旨在从原始图像中提取出能够代表物体或特征的有效信息。
常用的特征提取方法包括传统的基于边缘、纹理、颜色等低级特征，以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）等高级特征。
选择适当的特征提取方法是保证图像识别准确性的重要因素。
3. 模型选择和训练：在图像识别中，选择合适的模型对于提高识别准确率至关重要。
常用的模型包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络等。
根据不同的识别任务和数据特征，选择适当的模型进行训练，并优化模型的超参数，如学习率、正则化参数等，以达到更好的效果。
4. 训练集和测试集划分：在进行模型训练时，需要将数据集划分为训练集和测试集，以评估模型的性能。
一般采用70%~80%的数据作为训练集，剩余的数据作为测试集。
通过在训练集上进行模型训练，然后在测试集上进行评估，可以有效地检验和调整模型的准确性和鲁棒性。
5. 模型评估和优化：在完成模型的训练和测试后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型性能常采用的指标包括准确率、召回率、精确度等。
根据评估结果，对模型进行优化，如调整模型结构、增加训练数据等，以提高模型的性能和泛化能力。
除了上述步骤和技巧，还有一些值得注意的问题：1. 数据质量和数量：高质量和多样性的数据对于图像识别至关重要。
利用Ai技术进行图像识别的步骤和技巧
利用Ai技术进行图像识别的步骤和技巧在当今数字化时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术已经广泛应用于多个领域，其中图像识别是其主要应用之一。
利用AI技术进行图像识别可以帮助我们识别、分类和分析大量的图像数据，为许多行业提供了更高效、准确的解决方案。
本文将介绍利用AI技术进行图像识别的基本步骤和一些实用的技巧。
一、图像识别的基本步骤1. 数据采集和准备在进行图像识别之前，首先需要收集并准备相关的图像数据。
这些数据可以来自于各个渠道，如网络、相机拍摄等。
同时，还需要对数据进行预处理，包括调整图像大小、去噪处理等，以确保数据质量和一致性。
2. 特征提取和选择在利用AI进行图像识别时，需要将图像转化为数学特征向量，以便计算机可以理解和处理。
特征提取是将图像中重要的信息提取出来的过程，可以使用传统的特征提取算法，如SIFT、HOG，也可以使用深度学习中的特征提取网络，如卷积神经网络（CNN）。
选择合适的特征提取方法对于图像识别的准确性和效率具有重要影响。
3. 模型训练和优化在图像识别中，建立一个准确的模型是关键。
利用提取到的特征向量进行模型训练，可以使用各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，也可以使用深度学习的技术，如卷积神经网络（CNN）。
在模型训练的过程中，需要进行参数调优和模型优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
4. 测试和评估训练好的模型需要进行测试和评估以验证其准确性和性能。
可以使用一部分已标注的图像作为测试集，通过与模型进行对比和分析，评估模型的表现，并根据需要进行优化和改进。
5. 部署和应用一旦模型通过测试和评估，可以将其部署到实际应用中。
可以将其集成到具体的软件或硬件系统中，用于实时的图像识别任务，如人脸识别、物体检测等。
同时，为了保证持续的准确性和性能，还需要进行模型的定期更新和维护。
二、图像识别的技巧1. 数据增强数据增强是一种通过对已有数据进行变换和扩充生成更多样本的技术。
编写一个简单的图像识别程序
编写一个简单的图像识别程序图像识别是一种人工智能技术，它借助计算机视觉技术，对所处理的图像进行分析和解释。
图像识别已经广泛应用于许多领域，如医学影像分析、安防监控、交通检测等，并取得了很好的效果。
图像识别的基本流程如下：1.数据收集和准备：首先，需要收集能够代表要识别的对象或场景的图像数据。
这些数据应尽可能地多样化，以便模型能够适应不同的情境。
然后，需要对数据进行预处理，如图像去噪、尺度归一化等，以提高识别的准确性。
2.特征提取：特征提取是图像识别中非常重要的步骤。
它将图像中的关键信息提取出来，并转换为计算机能够理解的形式。
常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法能够根据图像的空间和频域特征，提取图像中的纹理、边缘、形状等信息。
3.模型训练：在完成特征提取后，需要使用机器学习算法来训练模型。
将提取的特征与相应的标签进行匹配，通过监督学习的方法来训练模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
训练模型的目标是使模型能够准确地判断输入图像的类别。
4.模型评估和优化：训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能，通过计算准确率、召回率等指标，判断模型的精度和泛化能力。
如果模型表现不佳，可以通过调整参数、增加数据量、改变算法等方式来优化模型。
5.图像识别应用：在完成模型的训练和优化后，就可以应用图像识别技术来实际识别图像。
将待识别的图像输入到模型中，模型将对图像进行分析，并给出判断结果。
根据判断结果，可以进行相应的后续处理，如物体跟踪、异常检测等。
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的图像识别方法已经取得了很大的突破。
深度学习算法能够自动学习图像中的特征，并通过多层次的处理，提高模型的准确性。
其中，卷积神经网络（CNN）是深度学习方法中最常用的图像识别算法之一。
CNN是一种由多个卷积层和池化层构成的神经网络结构。
使用人工智能技术进行图像识别的步骤详解
使用人工智能技术进行图像识别的步骤详解在当今数字化时代，人工智能技术的应用正日益普及，其中图像识别作为其中的一个重要领域，被广泛应用于各行各业。
图像识别技术通过对图像进行分析和处理，能够识别出图像中的目标物体、场景等信息。
本文将详细介绍使用人工智能技术进行图像识别的步骤。
首先，图像获取是进行图像识别的第一步。
图像可以通过多种方式获取，例如使用数码相机、手机摄像头等设备进行拍摄，或者从网络上下载已有的图像。
在获取图像时，需要注意图像的清晰度和分辨率，以确保后续的图像处理和分析能够得到准确的结果。
第二步是图像预处理。
在进行图像识别之前，需要对图像进行一系列的预处理操作，以提高后续的图像分析效果。
预处理的具体步骤包括图像去噪、图像增强、图像尺寸调整等。
去噪操作可以通过应用滤波算法，如中值滤波、高斯滤波等，去除图像中的噪声干扰。
图像增强可以通过调整图像的对比度、亮度等参数，使图像更加清晰明亮。
图像尺寸调整可以将图像的大小调整为适合模型训练和处理的尺寸。
第三步是特征提取。
在进行图像识别时，需要从图像中提取出能够代表图像特征的信息。
特征提取的目的是将图像转化为计算机能够理解和处理的数据形式。
常用的特征提取方法包括颜色特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等。
颜色特征提取可以通过统计图像中各个像素点的颜色分布情况来进行，纹理特征提取可以通过计算图像中像素点的纹理差异来进行，形状特征提取可以通过提取图像中物体的边缘和轮廓信息来进行。
第四步是模型训练。
在进行图像识别时，需要建立一个能够对图像进行分类的模型。
模型训练的目的是通过对大量已知类别的图像进行学习，使得模型能够自动地从未知图像中识别出目标物体或场景。
常用的模型训练方法包括机器学习和深度学习。
机器学习方法可以通过提取图像的特征，然后使用分类算法进行训练和分类。
深度学习方法则通过构建深层神经网络模型，使用大量的图像数据进行训练和学习。
最后一步是图像识别。
在模型训练完成后，可以将其应用于实际的图像识别任务中。
图像处理流程
图像处理流程图像处理是指对数字图像进行一系列的操作和处理，以达到特定的目的。
图像处理流程是指在图像处理过程中，按照一定的步骤和方法进行处理，以获得所需的结果。
下面将介绍图像处理的基本流程。
首先，图像获取是图像处理的第一步。
图像可以通过摄像头、扫描仪等设备获取，也可以从已有的图像文件中读取。
在获取图像的过程中，需要注意图像的分辨率、色彩深度等参数，以及光照、对比度等因素对图像质量的影响。
接着，图像预处理是图像处理的重要环节。
在图像预处理中，通常包括图像去噪、图像增强、图像平滑、图像锐化等操作。
去噪是指去除图像中的噪声，以提高图像的质量；图像增强是指增强图像的对比度、亮度等，使图像更加清晰；图像平滑是指去除图像中的毛刺和颗粒，使图像更加平滑；图像锐化是指增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
然后，图像分割是图像处理的关键步骤之一。
图像分割是指将图像分成若干个不同的区域，以便对每个区域进行单独的处理。
图像分割的方法有很多种，包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
图像分割的目的是提取出图像中的目标，为后续的处理和分析提供基础。
接着，特征提取是图像处理的重要环节之一。
在特征提取中，通常会提取图像的颜色、纹理、形状等特征，以描述图像中的信息。
特征提取的方法有很多种，包括直方图、小波变换、形状描述子等。
特征提取的目的是将图像转换成易于分析和识别的形式，为图像识别和分类提供基础。
最后，图像识别和分类是图像处理的最终目标。
在图像识别和分类中，通常会利用机器学习、模式识别等方法，对图像进行分析和判断，以实现对图像中目标的识别和分类。
图像识别和分类的应用非常广泛，包括人脸识别、车牌识别、医学影像识别等。
总之，图像处理流程包括图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取、图像识别和分类等步骤。
在实际应用中，根据具体的需求和目标，可以灵活选择和组合这些步骤，以实现对图像的有效处理和分析。
图像处理技术的不断发展和创新，将为各行各业带来更多的应用和机会。
利用AI技术进行图像识别的步骤
利用AI技术进行图像识别的步骤一、引言图像识别是人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域中的重要应用之一，它利用计算机算法和技术的发展，实现对图像内容的自动分析和识别。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，图像识别在许多领域得到了广泛应用，例如人脸识别、物体检测和医学影像分析等。
本文将介绍利用AI技术进行图像识别的步骤，希望为读者提供一个全面而清晰的指南。
二、数据采集与预处理1. 收集标注数据：首先需要收集一组包含已经标注好的图像数据集。
标注可以通过手动或半自动化方式完成，确保每个图像都有对应的正确标签。
2. 数据预处理：收集到的图像可能存在各种问题，如噪声、大小不统一或者光照差异。
因此，在进行训练之前需要对数据进行预处理。
这包括去噪、调整大小或裁剪以及增强对比度等操作。
三、模型选择与训练1. 选择适当的模型架构：根据需求和问题类型选择合适的神经网络模型架构。
常用的图像识别模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
2. 数据集划分：将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集。
通常采用70%的数据作为训练集，20%作为验证集，10%作为测试集。
3. 模型训练：使用训练集对选定的模型进行训练，并通过迭代优化模型参数来使得模型更准确地预测图像内容。
训练过程中需要选择合适的损失函数和优化算法，并设置合理的超参数。
4. 验证与调优：在每一轮迭代结束后，使用验证集评估当前模型的性能，并根据结果进行调优。
这可能涉及到调整学习率、正则化方法或者增加/减少网络深度等。
四、模型评估与调整1. 测试集评估：在完成模型训练后，使用测试集对最终生成的图像识别模型进行评估。
通过计算准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型性能。
2. 调整策略：如果发现模型在某些类别上表现不佳，需要进一步分析原因并进行调整。
如何利用图像处理技术进行目标识别
如何利用图像处理技术进行目标识别图像处理技术在当今社会中被广泛应用于各个领域，其中之一就是目标识别。
目标识别是指通过对图像或视频进行处理，自动地检测和识别出其中的目标物体。
本文将介绍如何利用图像处理技术进行目标识别，并探讨其在实际应用中的一些挑战和解决方案。
一、图像处理技术概述图像处理技术是指通过对图像进行数字化处理，提取和分析其中的信息，以达到对图像内容的理解和处理的技术。
图像处理技术主要包括图像获取、图像增强、特征提取、目标检测和目标识别等步骤。
图像获取是指通过摄像机、扫描仪等设备获取图像。
图像增强是指通过对图像进行滤波、增强对比度等处理，以提高图像质量。
特征提取是指通过对图像进行分析，提取出其中的特征信息。
目标检测是指通过对图像进行处理，检测出其中存在的目标物体。
目标识别是指通过对目标物体的特征进行匹配和比对，确定目标物体的身份。
二、目标识别的基本原理目标识别的基本原理是通过对图像进行处理和分析，提取出目标物体的特征信息，然后将这些特征与已知的目标特征进行比对，从而确定目标物体的身份。
目标识别的过程可以分为以下几个步骤：1. 图像获取：通过摄像机或其他设备获取图像。
2. 图像预处理：对图像进行去噪、增强对比度等处理，以提高图像质量。
3. 特征提取：对图像进行分析，提取出其中的特征信息，如颜色、纹理、形状等。
4. 特征匹配：将提取到的特征与已知的目标特征进行比对，确定目标物体的身份。
5. 目标识别：根据匹配结果，确定目标物体的身份，并进行相应的处理或判断。
三、目标识别的方法和技术目标识别的方法和技术有很多种，常用的包括模板匹配、特征匹配、神经网络等。
1. 模板匹配：模板匹配是一种简单直观的目标识别方法。
它首先将目标物体的特征提取出来，并生成一个模板。
然后将这个模板与待识别图像进行比对，找出最匹配的位置，从而确定目标物体的位置和身份。
2. 特征匹配：特征匹配是一种常用的目标识别方法。
它通过对图像进行特征提取，将特征转化为数值表示，然后将这些特征与已知的目标特征进行比对，找出最相似的特征，从而确定目标物体的位置和身份。
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图像处理即图像识别过程
图像处理(imageProcessing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。
图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。
这种处理大多数是依赖于软件实现的。
其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
l)图像采集
图像采集是数字图像数据提取的主要方式。
数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。
图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强
图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化,数字化后的图像视觉效果不是十分满意。
为了突出图像中感兴趣的部分,使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善,即图像增强。
通过图像增强,以减少图像中的图像的噪声,改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。
图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量,使图像中的物体的轮廓更加清晰,细节更加明显。
图像增强不考虑图像降质的原因,增强后的图像更加赏欣悦目,为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原
图像复原也称图像恢复,由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊,为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复,图像恢复主要采用滤波方法,从降质的图像恢复原始图。
图像复原的另一种特殊技术是图像重建,该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩
数字图像的显著特点是数据量庞大,需要占用相当大的存储空间。
但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。
为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频,那么必须对图像进行编码和压缩。
目前,图像压缩编码已形成国际标准,如比较著名的静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像,适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。
由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列,因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。
图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术
图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域,每一区域是像素的一个连续集,这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。
图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。
即对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后把目标从背景中分离出来。
目前,图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。
由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰,使得图像分割是会遇到困难。
在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。
图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
图像识别方法
图像识别的方法很多,基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。
1)统计法(StatisticMethod)
该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特征来进行图像识别的。
它以数学上的决策理论为基础,建立统计学识别模型,因而是一种分类误差最小的方法。
常用的图像统计模型有贝叶斯(Bayes)模型和马尔柯夫(Markow)随机场(MRF)模型。
但是,较为常用的贝叶斯决策规则虽然从理论上解决了最优分类器的设计问题,其应用却在很大程度受到了更为困难的概率密度估计问题的限制[7]。
同时,正是因为统计方法基于严格的数学基础,而忽略了被识别图像的空间结构关系,当图像非常复杂、类别数很多时,将导致特征数量的激增,给特征提取造成困难,也使分类难以实现。
尤其是当被识别图像(如指纹、染色体等)的主要特征是结构特征时,用统计法就很难进行识别。
2)句法识别法(Syntactic Recognition)
该方法是对统计识别方法的补充,在用统计法对图像进行识别时,图像的特征是用数值特征描述的,而句法方法则是用符号来描述图像特征的。
它模仿了语言学中句法的层次结构,采用分层描述的方法,把复杂图像分解为单层或多层的相对简单的子图像,主要突出被识别对象的空间结构关系信息。
模式识别源于统计方法,而句法方法则扩大了模式识别的能力,使其不仅能用于对图像的分类,而且可以用于对景物的分析与物体结构的识别。
但是,当存在较大的干扰和噪声时,句法识别方法抽取子图像(基元)困难,容易产生误判率,难以满足分类识别精度和可靠度的要求[8]。
3)神经网络方法(NeuralNetwork)
该方法是指用神经网络算法对图像进行识别的方法。
神经网络系统是由大量的,同时也是很简单的处理单元(称为神经元),通过广泛地按照某种方式相互连接而形成的复杂网络系统,虽然每个神经元的结构和功能十分简单,但由大量的神经元构成的网络系统的行为却是丰富多彩和十分复杂的。
它反映了人脑功能的许多基本特征,是人脑神经网络系统的简化、抽象和模拟。
句法方法侧重于模拟人的逻辑思维,而神经网络侧重于模拟和实现人的认知过程中的感知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习自组织过程,与符号处理是一种互补的关系。
由于神经网络具有非线性映射逼近、大规模并行分布式存储和综合优化处理、容错性强、独特的联想记忆及自组织、自适应和自学习能力,因而特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的问题以及信息不确定性(模糊或不精确)问题。
在实际应用中,由于神经网络法存在收敛速度慢、训练量大、训练时间长,且存在局部最小,识别
分类精度不够,难以适用于经常出现新模式的场合,因而其实用性有待进一步提高。
4)模板匹配法(TemplateMatching)
它是一种最基本的图像识别方法。
所谓模板是为了检测待识别图像的某些区域特征而设计的阵列,它既可以是数字量,也可以是符号串等,因此可以把它看为统计法或句法的一种特例。
所谓模板匹配法就是把已知物体的模板与图像中所有未知物体进行比较,如果某一未知物体与该模板匹配,则该物体被检测出来,并被认为是与模板相同的物体。
模板匹配法虽然简单方便,但其应用有一定的限制。
因为要表明所有物体的各种方向及尺寸,就需要较大数量的模板,且其匹配过程由于需要的存储量和计算量过大而不经济。
同时,该方法的识别率过多地依赖于已知物体的模板,如果已知物体的模板产生变形,会导致错误的识别[11]。
此外,由于图像存在噪声以及被检测物体形状和结构方面的不确定性,模板匹配法在较复杂的情况下往往得不到理想的效果,难以绝对精确,一般都要在图像的每一点上求模板与图像之间的匹配量度,凡是匹配量度达到某一阈值的地方,表示该图像中存在所要检测的物体。
经典的图像匹配方法利用互相关计算匹配量度,或用绝对差的平方和作为不匹配量度,但是这两种方法经常发生不匹配的情况,因此,利用几何变换的匹配方法有助于提高稳健性。
5)典型的几何变换方法主要有霍夫变换HT
(Hough Transform)[12]。
霍夫变换是一种快速形状匹配技术,它对图像进行某种形式的变换,把图像中给定形状曲线上的所有点变换到霍夫空间,而形成峰点,这样,给定形状的曲线检测问题就变换为霍夫空间中峰点的检测问题,可以用于有缺损形状的检测,是一种鲁棒性(Robust)很强的方法。
为了减少计算量和和内存空间以提高计算效率,又提出了改进的霍夫算法,如快速霍夫变换(FHT)、自适应霍夫变换(AHT)及随机霍夫变换(RHT)。
其中随机霍夫变换RHT(RandomizedHough Transform)是20世纪90年代提出的一种精巧的变换算法,其突出特点不仅能有效地减少计算量和内存容量,提高计算效率,而且能在有限的变换空间获得任意高的分辨率[13]。
图像获取系统
获取图像的方法很多,从最早的尼普科夫盘到现在的各种固体图像传感器(Solid State ImagingSensor),其基本原理都是把光信息变换为电信息,再进行A /D 转换。
固体图像传感器中发展最快、应用最广的是电荷耦合器件CCD(Charge Coupled De-vice)。
同电子束摄像管相比,CCD图像传感器具有尺寸小、工作电压低(DC: 7 -12V)、灵敏度高、使用寿命长、坚固耐冲击及电子自扫描且无扫描畸变、信息处理容易、与计算机接口简单、分辨率已达到或超过电子束摄像管等优点。
目前CCD固体摄像器件已广泛应用于航天、遥感、工业、农业、天文、通讯等各个领域[5]。
CCD图像获取系统的组成原理如图3所示。
图像获取系统主要由光学系统、CCD摄像机、图像采集卡、计算机系统及输出设备组成。
以上摘自：图像识别技术研究综述_徐彩云。