图像识别技术的研究现状
计算机图像识别技术的现状和改进建议
计算机图像识别技术的现状和改进建议计算机图像识别技术是近年来快速发展起来的技术之一，它已经在生产、医疗、安防等众多领域得到了广泛应用。
但是，当前的计算机图像识别技术还存在着一些问题，这些问题主要表现为准确度不高、鲁棒性差等方面，需要进一步加强改进。
首先，计算机图像识别技术目前的准确度仍然存在着不足。
尽管随着人工神经网络和深度学习技术的兴起，大大提升了识别效果，但是在特殊场景下，如图像分辨率较低、光线条件不好等情况下，计算机识别的准确率仍然很低。
为此，我们可以通过更多样化的数据集来训练识别模型，提高识别能力，同时可以考虑结合传统的计算机视觉技术，提高图像处理的能力和精度。
其次，计算机图像识别技术还需要提高其鲁棒性。
当前的图像识别技术主要依赖于特征提取和分类算法，并且容易受到噪声、照明等因素的影响，导致了识别错误率较高。
因此，我们可以通过继续改进特征提取和分类算法，应用更加灵活的机器学习方法，调整训练集来提高算法鲁棒性。
除此之外，深度学习等算法的学习过程中，也需要更多的数据来提高有效性和鲁棒性。
最后，为了进一步提高计算机图像识别技术的性能，我们还需要不断拓展它的应用领域。
除了医疗、安防和电商之外，还可以考虑将这一技术应用到农业、交通、环境监测等领域。
这些领域的识别需求更加特殊和多样化，可以从识别中获取更多有用的信息和数据。
同时，不断拓展应用领域还可以促进技术创新和发展，打开更多的商业机会。
综上所述，计算机图像识别技术在发展过程中，任重而道远。
在克服上述问题的同时，我们还需要加强算法研究，提高硬件设施的可用性，拓展应用领域，才能让计算机图像识别技术真正发挥出它所具备的优势。
图像识别技术的研究现状论文
图像识别技术研究现状综述简介：图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验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。
图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。
在人类图像识别系统中，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了。
这种由孤立的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。
图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。
随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。
它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。
图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。
图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。
过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。
计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。
物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。
基于深度学习的图像识别技术研究
基于深度学习的图像识别技术研究图像识别技术已经成为如今人工智能领域中的研究热点之一。
其中，基于深度学习的图像识别技术更是备受关注，因其能够实现更为准确、高效的图像识别与分类。
本文将围绕基于深度学习的图像识别技术展开讨论，探讨其研究现状、发展趋势及未来展望。
1. 深度学习技术在图像识别领域的应用现状深度学习技术是近年来人工智能领域中最为热门的技术之一，其在图像识别领域的应用也越来越广泛。
深度学习技术的兴起得益于神经网络的发展，尤其是卷积神经网络（CNN），它被广泛应用于图像识别领域。
如今，在图像分类、目标检测、人脸识别、自然语言处理等领域，深度学习技术都取得了显著的成绩。
其中，在图像识别领域，深度学习技术已经超越了传统的机器学习方法，取得了更为精确的结果。
比如，2017年ImageNet数据集的图像分类比赛中，各个团队都采用了深度学习技术，并在取得了很高的分类正确率。
2. 深度学习图像识别技术的研究进展基于深度学习的图像识别技术发展迅速，一系列方法和技术已经被提出和实践。
在深度学习图像识别技术的研究中，有四种最为重要的技术，分别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）和深度强化学习（DRL）。
其中，最为重要的当属卷积神经网络（CNN）。
CNN最初是由Yann LeCun等人提出，是一种具有深度结构、局部连接和权值共享特性的神经网络。
该技术主要用于图像识别、语音识别等领域，并在图像识别方面取得了巨大的成功。
此外，生成对抗网络（GAN）也是当前深度学习图像识别技术中的重要技术之一。
该技术由Ian Goodfellow等人提出，其主要思想是通过一个生成器网络与一个判别器网络对抗地训练，让生成器网络逐渐生成更加逼真的图像。
GAN在图像生成与重建方面发挥重要作用，如图像去噪、图像增强等。
3. 基于深度学习的图像识别技术的未来展望随着深度学习技术在图像识别领域的不断推广与应用，其未来发展前景广阔。
基于图像识别的物体识别技术研究
基于图像识别的物体识别技术研究随着人工智能的迅速发展，图像识别技术作为其核心技术之一备受关注。
而在图像识别技术中，物体识别作为一个重要的研究领域，正逐渐展现出其潜力和应用价值。
本文将探讨基于图像识别的物体识别技术的研究现状和未来发展趋势。
一、物体识别技术的背景和意义在日常生活中，我们经常需要对物体进行识别，以便更好地与周围环境进行交互。
而传统的物体识别依赖于人类的视觉感知和认知能力，受限于主观因素和个体差异。
而基于图像识别的物体识别技术则可以通过计算机自动分析和处理图像数据，实现对物体的准确识别和分类，从而提高人们的生活效率和体验。
二、基于图像识别的物体识别技术的研究现状1. 物体检测技术物体检测是物体识别的前提和基础。
该技术旨在从图像中定位和标记出感兴趣的物体，并生成物体边界框。
多年来，研究者们提出了许多物体检测算法，如基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的物体检测方法，如R-CNN、Faster R-CNN和YOLO等，具有较高的准确率和实时性，被广泛应用于各个领域。
2. 物体识别算法物体识别算法旨在对检测到的物体进行分类和识别。
该领域的研究主要集中在特征提取和分类器设计方面。
传统的物体识别算法通过手动设计特征来表示物体的视觉特征，如SIFT、HOG等。
而基于深度学习的物体识别算法，则通过神经网络自动学习物体的特征表示，如卷积神经网络（CNN）等。
这些算法在大规模图像数据集上取得了显著的性能提升。
3. 物体识别应用基于图像识别的物体识别技术已经在多个领域得到应用。
例如，智能交通系统可以通过识别车辆、行人等物体来实现智能监控和交通管理；智能家居可以通过识别家具、电器等物体来实现智能化控制；医疗行业可以通过识别人体器官、病理标本等物体来辅助诊断和治疗。
这些应用不仅提高了生活效率，还为人们带来了更多便利和安全。
三、基于图像识别的物体识别技术的未来发展趋势1. 深度学习和强化学习的结合随着深度学习和强化学习的不断发展，将两者结合应用于物体识别领域将成为未来的趋势。
细粒度图像分析与识别技术研究
细粒度图像分析与识别技术研究细粒度图像分析与识别技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
相比于传统的图像分类任务，细粒度图像分析更关注于对图像中细微差异的识别，例如对同一类别的不同个体进行区分。
这项技术对于许多领域具有重要意义，如动物识别、车辆识别、植物识别等。
本文将介绍细粒度图像分析与识别技术的研究现状、挑战以及未来发展方向。
一、细粒度图像分析与识别技术的研究现状目前，细粒度图像分析与识别技术已经取得了显著的进展。
其中最重要的进展就是深度学习的兴起，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的应用。
CNN通过多层卷积和池化操作，可以提取图像的局部特征，并通过全连接层进行细分析和分类。
在细粒度图像分析中，研究者们利用CNN网络进行特征提取，并结合一些细粒度的特定技术，如局部注意力机制、关键部位检测等，来强化对细微差异的识别能力。
此外，基于部位的方法也被广泛应用于细粒度图像分析。
这种方法将图像划分为多个局部部位，并针对每个部位分别提取特征。
通过对不同部位的特征进行融合和分类，可以更准确地区分细粒度类别。
例如，在动物识别任务中，研究者们会将动物图像划分为头部、身体、尾部等部位，并使用CNN网络分别对每个部位进行特征提取。
二、细粒度图像分析与识别技术的挑战尽管细粒度图像分析与识别技术已经有了重要的突破，但仍然存在一些挑战需要克服。
首先，细粒度的类别之间差异较小，特征提取十分困难。
传统的图像特征提取方法在此时往往效果不佳，因此需要设计更加高效的特征提取方法。
其次，细粒度图像中具有大量的细微差异需要进行识别，这就要求模型具有强大的判别能力。
除了深度学习模型，如何利用其他的机器学习方法来提高细粒度图像分析的准确性也是一个重要问题。
另外，标注数据的获取和标注过程也是研究中的难点。
相比于普通图像分类任务，细粒度图像需要更加详细的标注信息，例如对不同动物种类的身体部位进行标注。
关于人工智能的图像识别技术分析
关于人工智能的图像识别技术分析人工智能的快速发展正在改变我们的生活方式，其中图像识别技术作为人工智能的一个重要应用领域，正在得到越来越广泛的应用。
图像识别技术是利用计算机对图像进行分析和识别的一种技术手段，它可以实现对图像中的各种元素进行识别和分类，从而实现对图像所含信息的理解和分析。
本文将针对图像识别技术进行分析，探讨其发展现状、技术原理以及未来发展方向。
一、图像识别技术的发展现状图像识别技术是人工智能领域的重要分支之一，随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，图像识别技术也在不断取得突破性进展。
目前，图像识别技术已经应用到各个领域，例如人脸识别、车牌识别、物体识别等。
随着深度学习技术的不断成熟和发展，图像识别技术的准确性和稳定性不断提升，使其在实际应用中更加可靠和高效。
当前，图像识别技术已经在日常生活中得到了广泛应用，例如手机的人脸识别解锁、自动驾驶汽车的道路识别、工业机器人的零件识别等。
图像识别技术也被应用于医疗诊断、安防监控、智能家居等各个领域，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
二、图像识别技术的技术原理图像识别技术的主要技术原理是利用计算机对图像进行特征提取和分类识别。
具体来说，图像识别技术包括以下几个关键步骤：1. 图像采集：首先需要对待识别的图像进行采集和获取，可以通过摄像头、扫描仪等设备获取图像数据。
2. 图像预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作，以提高图像的质量和准确性。
3. 特征提取：利用图像处理和模式识别技术，对图像中的各种特征进行提取和描述，例如颜色、形状、纹理等特征。
4. 特征匹配：将提取到的特征与事先建立的模型进行匹配，以实现对图像中的目标物体进行识别和分类。
5. 输出结果：根据匹配结果输出相应的识别结果和分类信息，实现对图像中的目标物体进行识别和分析。
图像识别技术通过对图像中的特征进行提取和匹配，实现了对图像中的目标物体进行自动识别和分类，从而为后续的决策和应用提供了基础数据。
图像识别技术的发展现状与未来应用
图像识别技术的发展现状与未来应用在当代科技领域中，图像识别技术的迅猛发展引起了全球的高度关注。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像识别技术正孕育着无限的潜力和广阔的应用前景。
本文将探讨图像识别技术的发展现状以及未来的应用领域。
一、图像识别技术的发展现状随着计算机计算能力的增强和数据存储技术的飞速发展，图像识别技术取得了突破性进展。
当前，图像识别技术主要基于深度学习和卷积神经网络，能够处理大量的图像数据，并从中提取特征信息。
图像识别技术不仅能够识别物体、场景、文字等基本元素，还能进行人脸识别、表情识别、光照识别等高级图像分析。
例如，人脸识别技术已广泛应用于安防领域。
通过图像识别技术，计算机可以识别出图像中的人脸，并与数据库中的信息进行比对，实现人脸身份的快速验证。
此外，图像识别技术还在医疗、交通、金融等行业中得到了广泛应用。
在医疗领域，图像识别技术可以帮助医生进行早期癌症检测；在交通领域，图像识别技术可以监控路况、车牌识别等；在金融领域，图像识别技术可以用于银行卡的识别和支付验证。
二、图像识别技术的未来应用随着科技的不断进步和社会的快速发展，图像识别技术的应用领域将不断拓展，未来的发展潜力巨大。
首先，图像识别技术在智能交通领域的应用前景广阔。
目前，许多国家正积极推进无人驾驶技术的研发和应用。
图像识别技术可以通过感知设备识别道路、交通标志和其他车辆，实现自动驾驶汽车的智能决策和行驶。
同时，图像识别技术还可以应用于交通事故监测、拥堵预测等方面，为城市交通管理和安全保障提供有效的技术支持。
其次，图像识别技术在医疗领域的应用也具有广阔前景。
随着人口老龄化的加剧和医疗资源的不均衡分布，图像识别技术可以帮助解决医疗领域的难题。
通过图像识别技术，医生可以对大量的医学影像数据进行自动分析和诊断，提高诊断准确率和效率。
此外，图像识别技术还可以应用于手术辅助、疾病预警等方面，为健康管理和疾病防控提供有力支持。
再次，图像识别技术在智能家居和智能工业领域也有广泛应用的前景。
基于图像识别技术的行人检测研究
基于图像识别技术的行人检测研究近年来，随着科技的不断发展，图像识别技术愈加成熟，行人检测成为其中一个重要的应用领域。
行人检测在智能监控、自动驾驶、智能安防等方面具有广泛的应用价值。
本文将探讨基于图像识别技术的行人检测研究现状以及未来的发展方向。
一、行人检测技术的现状1.传统行人检测方法传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征和分类器，如Haar特征、HOG特征等。
这些特征针对行人的颜色、纹理、形状等特征进行提取，然后再通过分类器进行建模和识别。
虽然这种方法在人工检测系统中有较好的性能和效果，但是在实际应用中由于行人的特征和变化多样，以及背景噪声的影响等因素，传统的行人检测方法在准确率、鲁棒性等方面存在一定的问题。
2.深度学习技术随着深度学习技术的兴起，基于深度神经网络的行人检测方法的准确率和鲁棒性得到了很大的提高。
目前，最常用的深度学习模型是卷积神经网络（CNN）。
卷积神经网络通过多次卷积运算和池化运算提取图像中的特征，并采用softmax分类器对图像进行分类。
深度学习技术在行人检测领域的应用取得了显著的成果，已经成为当前行人检测技术研究的主流方向。
二、基于图像识别技术的行人检测发展方向1.多模态融合技术当前，行人检测技术主要依靠视觉传感器，如摄像头等。
但是在实际应用中，行人检测存在一些限制，如光照、天气等环境因素的影响。
为了克服这些问题，多模态融合技术或许是一个有前途的方向，它可以通过融合不同的传感器数据，提高行人检测的准确率和鲁棒性。
例如，可以将视觉传感器和雷达传感器融合，通过多源数据的融合提高行人检测的鲁棒性。
2.端到端的训练方法目前的行人检测技术主要采用分阶段训练法，即首先利用CNN网络进行特征提取，然后通过SVM等分类器进行分类。
这种方法需要手动设计多个模块，并分别进行训练，难度较大。
因此，端到端的训练方法也成为研究热点之一。
端到端的训练方法是将特征提取和分类器直接结合为一个神经网络，自动完成特征提取和分类任务，并可以通过梯度下降法进行联合优化。
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图像识别技术研究现状综述简介：图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验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。
图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。
在人类图像识别系统中，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了。
这种由孤立的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。
图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。
随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。
它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。
图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。
图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。
过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。
计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。
物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。
在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。
进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向图像识别与图像处理的关系：在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。
图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。
对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。
图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。
图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以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，然后根据测量结果做出分类。
为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。
故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特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。
因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则是对图像做描述，以获得对图像的重要信息的解释。
下图是图像处理（图1）和图像识别（图2）的示意图：图像获取技术的研究：图像获取系统在整个图像处理系统中具有重要的作用。
它负责将现实中的物体图像通过输入设备采集下来，将图像的模拟信号转换为数字信号，最终输入计算机，为计算机处理程序库提供准备处理的现场采集的实时数据，并在输出设备中显示出来。
图像获取系统直接影响采集到的图像品质和后续的图像处理效果。
目前，有很多传感技术已经运用到该领域中，如光学传感器、固态传感器、超声波传感器。
光学传感器是用的最普遍的传感器，光学传感器采集的图像质量好、成本低，比较耐用；缺点是采集设备体积大，图像的质量容易受到影响。
固态传感器体积小，耗电量低，但容易受到静电的影响，容易破坏，成本比光学传感器高。
超声波传感器利用超声波扫描图像表面并获取反射信号，根据反射信号绘制指纹图像，采集的图像质量较好，但成本很高。
目前，随着数码相机和CCD 技术的成熟和价格的下降，已经被广泛应用在图像获取方面。
而基于DSP 的嵌入式高速数字图像获取技术，因其体积小、处理速度快、精度高，具有广泛的应用前景。
图像预处理的研究：为了保证特征提取的准确性，必须对图像进行预处理来去除噪声干扰，做几何、彩色校正等改善图像，这样才能准确的进行后续的特征提取和匹配等操作。
在采集技术相同的条件下，特征提取技术的好坏直接影响识别效果的好坏，而特征提取的好坏又直接受图像预处理好坏的影响，图像预处理可以减少低质量图像对识别效果的影响，所以研究图像的预处理技术是十分重要的。
图像的预处理一般包括：图像分割、图像增强、图像压缩、图像复原、图像细化、二值化等。
目前的图像处理一般指的是对于数字图像的处理。
（1）图像分割：图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
现有的图像分割方法如下：⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧小波分析和变换遗传算法人工神经网络模糊理论数字形态学理论基于特定理论的分割模型）几何可变模型法（如模型）参数可变模型法（如基于可变模型的分割合并—分裂区域分裂区域生长基于区域的分割基于边界曲线拟合方法多分辨方法多尺度方法边缘检测基于边缘的分割均值化误差法最小误差法最大类空间方差法直方图变换法直方图法基于阈值的分割图像分割LevelSet Snake Canny在这几种算法中前四种算法最为基础和成熟，阈值分割与边缘检测方法处理方法简单速度快，比较适合处理较小图像，而对于较大的图像基于区域的方法较适合。
对于后两种算法都属于前沿方法，还有待于实验检验。
（2）图像增强图像增强就是通过选择适当的滤波算法对原始图像进行滤波处理，滤掉图像中不必要的高频部分，其主要目的是在尽量保持图像中纹线边缘完好的前提下，去掉图像中的粘连、断点及模糊的部分，以改善图像的质量，便于细化和特征提取。
图像增强的方法主要有纹理滤波、傅里叶分析、小波分析等LinHong 等人提出了一种基于Gabor 滤波器的指纹增强方法，同时利用了Gabor 函数的方向和频率选择特性。
但该方法存在块效应和方向效应，并且对不同频率的图像有不同的增强程度。
李小白等研究了一种改进的Gabor 小波的指纹增强方法，通过分析Gabor 小波的原理，结合指纹图像的特点对Gabor 小波的参数进行选择，选择一个均衡的频率对图像进行Gabor 滤波，该方法在对指纹纹线方向提取算法进行研究的基础上，改进了纹线频率的提取方法，提取使Gabor 滤波器的频率方差平方和最小的频率作为过滤频率，消除了指纹图像增强过程中的出现的块效应。
并且将Gabor 函数制成模板，用模板来拟合Gabor 函数，并将矩形模板变为两条相交的线段模板，运算量减少了很多。
（3）图像细化对图像进行细化的主要目的是去掉不必要的纹线宽度信息，减少图像的数据量，使连接结构变得简单明了，便于从图像中提取细节特征，从而大大提高图像的处理速度和效掣。
细化算法有很多种，按照细化顺序来看主要分为3类：串行细化、并行细化和混合细化。
改进的OPTA 算法是目前使用频率很高的一种细化算法。
改进的OPTA 算法是串行细化算法，这种算法能够保证脊线宽度为单像素，但是细化后会产生很多毛刺，并且对纹线上的孔洞效果较差，导致出现很多的伪特征点，影响了指纹识别的准确性。
为了解决这些问题，《残缺指纹识别的算法研究》研究采用一种基于数学形态学的查表细化算法，实验证明，改进的OPTA 算法整体效果还可以，不过在三角点附近的细化不准确，粘连较多，与原图有较大差异；（4）二值化图像的二值化是指通过设定阈值把灰度图像变成只用两个值来表示图像的目标和背景的二值图像。
算法的关键在阈值T 的选择，如果指纹图像的像素点的灰度值大于等于阈值T,则设为1；小于阈值T 的像素点设为0，如下面公式所示：⎩⎨⎧<≥=T j i f T j i f j i f ),(,0),(,1),(阈值主要分为两类：全局阈值和局部阈值。
全局阈值是对整个指纹图像采用一个阈值来进行二值化，常用基于扶度直方图的阈值法；局部阈值是将图像分为若干个小块，对每个小块选择一个适合的阈值。
由于全局阈值二极化不能处理复杂图像，为了提高二值化后图像的质量，就提出了局部阈值二极化，就是每一个或者每一块像素的阈值的确定是同周围像素有关而与其他位置的像素无关。
此法处理图像的效果好，适用范围广，但是处理速度较低。
目前比较简单、高效的局部阈值方法有以下几种：Yasuda 法，Niblack 法，J.M.White 法（非线性动态窗口阈值法）。
（5）图像压缩在实际处理中，由于图像信息量非常大，在存储及传送时，需要对图像信息进行压缩。
图像压缩已研究了几十年，提出了诸如DPCM 、DCT 、VQ 等压缩方法，并已出台了基于DCT 等技术的国际压缩标准，如JPEG 、MPEG 等。
人们逐渐发现了这些方法的许多缺点：比如高压缩比时图像 出现严重的方块效应、人眼视觉系统的特性不易被引入到压缩算法中等等。
目前，许多人正在致力于第二代图像编码技术的研究。
第二代图像编码技术是指不局限于SHANN0N信息论的框架，要求充分利用人的视觉生理心理特性和图像信源的各种特性，能获得高压缩比的一类编码技术。
这其中以小波变换编码、分形编码和模型基编码最具有代表性，也很有可能成为新一代国际图像压缩标准的核心理论。
（6）图像复原在获取数字图像过程中经常发生图像质量下降或者退化,为了给观察者以清晰的图像，还要对图像进行改善，即进行复原处理，它是把已经退化了的图像加以重建或者恢复的过程，以便改进图像的保真度。
比较古老的数字图像处理技术有逆滤波图像复原和维纳滤波图像复原。
退化图像中小噪声的干扰会对逆滤波恢复的图像产生很大的影响，直接求逆法一般用于信噪比较高的图像。
维纳滤波图像复原数学表达式简单，但当图像的信噪比较低时，处理结果不能令人满意。
小波分析是近年来发展起来的一种新的时频分方法，在图像处理中有非常重要的作用，Mallat和Meyer对小波分析做了相应的究和搜索，提出了多分辨分析的理论框架,人利用小波变换具有对信号自适应的特点将小波分析用于图像复原，能够及时地反馈图像特征值来指导复原操作，研究表明基于小波的图像复原算法具有良好的复原性能，在时域和频域具有很好的局部化性质。