模式识别-图像分割
机器视觉与模式识别试题
机器视觉与模式识别试题一、简答题（每题10分，共10题）1. 请简要解释机器视觉的概念，并举例说明其在实际应用中的作用。
2. 什么是图像分割？请简要介绍常用的图像分割方法。
3. 请解释什么是特征提取，并描述至少两种常用的特征提取方法。
4. 什么是机器学习？简要描述监督学习和无监督学习的区别。
5. 请简要介绍常见的分类器，并说明它们的优缺点。
6. 什么是物体检测？请简要介绍常用的物体检测算法。
7. 请解释什么是模式识别，并举例说明其应用领域。
8. 简要介绍支持向量机（SVM）的原理及其应用。
9. 什么是深度学习？简要解释深度学习与传统机器学习的区别。
10. 简要介绍卷积神经网络（CNN）及其在图像分类中的应用。
二、分析题（共20分）1. 请分析图像分割的难点和挑战，并提出解决方案。
2. 请分析特征提取的关键问题，并探讨如何改进现有的特征提取方法。
3. 请分析支持向量机（SVM）的优势和不足，并提出使用SVM解决模式识别问题的注意事项。
4. 以人脸识别为例，分析深度学习模型相较于传统机器学习模型的优势和局限性。
三、应用题（共30分）1. 设计一个图像分类系统，能够将手写数字图像分为0~9十个类别。
请详细描述你的设计思路并给出实现代码。
2. 以目标检测为任务，设计一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测系统。
请详细描述你的设计思路并给出实现代码。
四、论述题（共40分）请综合所学的机器视觉与模式识别相关知识，自选一个课题进行深入探讨，并撰写一篇论文。
论文应包括问题定义、相关工作综述、解决方案设计和实验结果分析等内容。
请确保论文结构合理，逻辑清晰，表达准确。
以上是机器视觉与模式识别试题，根据题目要求，正文不再重复。
请根据试题内容自行判断和格式化撰写。
图像分割特征提取识别分类分析
Ostu, A threshold selection method from gray level histograms, IEEE Trans. Systems Man Cybernet 9, 62-66 (1979) 最小误差门限法
T. Pun, Entropic thresholding: a new approach, Computer Vision, Graphics, and Image Processing 16,210-239 (1981) 熵门限法
2. 图像分割
3. 形态学图像处理 4. 特征提取 5. 区域描述 6. 识别与分类
形态学图像处理 腐蚀与膨胀 开运算与闭运算 细化与粗化
形态学图像处理
二值图像的逻 辑运算
膨胀 dilation
形态学膨胀应用
腐蚀 erosion
形态学腐蚀应用
开操作与闭操作
轮廓光滑 开：断开狭窄的间断 和消除细的突出物 闭：消弥狭窄的间断 和长细的鸿沟，消除 小的孔洞，填补轮廓 线的断裂
S_任一图像点为目标事件；B_任一图像点为背景事件； P(S)= , P(B)=1-
目标和背景的概率分布密度为高斯分布p(z)和q(z), 则图像 的灰度概率分布密度为 d(z)= p(z)+(1- )q(z) 图像的数学期望和方差为 E= ms+(1- )mB 2= 2s+(1- ) 2B+ (1- ) (ms-mB)2
• 方向模板与统计模板
p204
• 最佳曲面拟合
型
p206
• 纹理检测－空间灰度层共生矩阵，Markov模型，Fractal模
边缘检测技术 • 经典主动边缘模型 （M. Kass, et al, 1988） • 测地线主动边缘模型 （V. Caselles, et al, ICCV, 1995） • 水平集方法（1996）
图像分割的概念
图像分割的概念
1、概念：“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。
2、意义︰它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
图像分割是图像处理与理解、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关键步骤。
图像分割应用在许多方面。
3、应用:汽车车型自动识别系统、检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测，处理卫星拍摄的地形地
貌照片等。
在所有这些应用领域中，最终结果很大程度上依赖于图像分割的结果。
计算机视觉的关键技术和方法
计算机视觉的关键技术和方法
计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和机器学习等多个
领域的交叉学科，它致力于让计算机具备类似甚至超越人类视觉的
能力。
在计算机视觉领域，有许多关键的技术和方法，以下是其中
一些重要的：
1. 特征提取与描述，特征提取是计算机视觉中的关键技术，它
指的是从图像或视频中提取出具有代表性的特征，比如边缘、角点、纹理等。
常用的特征描述方法包括SIFT、SURF和HOG等。
2. 目标检测与识别，目标检测与识别是计算机视觉中的重要任务，它指的是从图像或视频中识别出特定的目标，比如人脸、车辆、动物等。
常用的方法包括Haar特征级联、卷积神经网络（CNN）和
区域卷积神经网络（R-CNN）等。
3. 图像分割，图像分割是将图像分成若干个具有独立语义的区
域的过程，常用的方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长和基于
图论的分割方法等。
4. 三维重建，三维重建是利用多幅图像或视频恢复出场景的三
维结构，常用的方法包括立体视觉、结构光和激光扫描等。
5. 运动估计，运动估计是计算机视觉中的重要问题，它指的是从图像序列中估计出物体的运动状态，常用的方法包括光流法、稠密光流法和结构光法等。
除了上述技术和方法外，计算机视觉还涉及到深度学习、神经网络、图像生成、图像增强、图像分类、图像检索等多个方面。
随着人工智能和计算机视觉的不断发展，这些关键技术和方法也在不断演进和完善，为计算机视觉的应用提供了更广阔的发展空间。
图像处理中的图像分割算法比较分析
图像处理中的图像分割算法比较分析图像分割是图像处理中的一项重要任务，它旨在将图像划分为具有一定语义的区域。
图像分割在图像分析、计算机视觉和模式识别等领域有着广泛的应用。
随着技术的发展，越来越多的图像分割算法被提出，为了选择合适的算法进行应用，本文将对目前常用的图像分割算法进行比较分析，包括基于阈值、基于区域生长、基于边缘检测和基于深度学习的算法。
1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和最常用的方法之一。
该方法根据像素点的灰度值与设定的阈值进行比较，将图像分割成两个或多个区域。
对于灰度较为均匀的图像，基于阈值的方法能够得到较好的分割效果。
然而，对于灰度不均匀或存在噪声的图像，这种方法的效果较差。
2. 基于区域生长的图像分割算法基于区域生长的图像分割算法是一种基于连通性的方法。
该方法从一组种子像素出发，根据一定的生长准则逐步增长区域，直到达到停止条件为止。
区域生长方法能够处理一些复杂的图像，但对于具有相似颜色或纹理特征的区域容易产生错误的连续性。
3. 基于边缘检测的图像分割算法基于边缘检测的图像分割算法把图像中的边缘看作是区域之间的分界线。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。
这些算法通过检测图像中的灰度值变化或梯度变化，找到边缘的位置，并将图像分割成相应的区域。
基于边缘的方法对于边缘清晰的图像分割效果较好，但对于复杂的图像容易产生断裂或错误的边缘。
4. 基于深度学习的图像分割算法近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的图像分割算法成为研究热点之一。
深度学习方法利用卷积神经网络（CNN）或全卷积网络（FCN）等模型进行端到端的图像分割。
这些方法能够学习图像中的语义信息，并输出像素级别的分割结果。
深度学习方法在许多图像分割任务上取得了显著的效果，但需要大量的标注数据和计算资源。
综上所述，不同的图像分割算法适用于不同的场景和任务需求。
基于阈值的图像分割算法简单易用，适用于灰度较均匀的图像；基于区域生长的算法能够处理复杂的图像，但容易产生错误的连续性；基于边缘检测的算法对于边缘清晰的图像效果较好；基于深度学习的算法具有较强的泛化能力，可应用于多种场景。
模式识别及其在图像处理中的应用
模式识别及其在图像处理中的应用摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。
综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。
关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法Abstract: With the development of computer and artificial intelligence, pattern recognition is widely used in the image processing increasingly. The feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing, which include statistical decision, structural method, fuzzy method, artificial neural network are summarized. The support vector and bionic pattern recognition which are the new developments of the pattern recognition are also analyzed. At Last, the problems to be solved and development trends are discussed.Key words: pattern recognition; image processing; feature extraction; recognition methods模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工智能的发展，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。
图像处理与模式识别课程设计
01
02
03
人脸检测
通过图像处理技术，在输 入的图像中检测出人脸的 位置和大小。
特征提取
提取人脸的特征，如眼睛、 鼻子、嘴巴等部位的形状、 大小、位置等信息。
身份识别
将提取出的特征与已知人 脸特征进行比对，实现身 份的识别或验证。
文字识别系统
图像预处理
01
对输入的文字图像进行去噪、二值化、倾斜校正等操作，以提
03 颜色模型
常见的颜色模型有RGB、CMYK和灰度等，每种 模型都有自己的特点和适用场景。
图像的灰度化处理
01
灰度图像
灰度图像只有黑白两种颜色，通过调整像素的亮 度来模拟色彩。
02
灰度化处理方法
包括最大值法、平均值法和加权平均值法等，可 以改善图像的视觉效果。
图像的滤波与平滑
滤波器
滤波器用于减少图像中的噪声和细节，常见的滤 波器有高斯滤波器、中值滤波器和双边滤波器等。
本课程设计的收获与不足
培养了解决实际问题的能力和创新思维。 提高了团队协作和沟通能力。
本课程设计的收获与不足
不足
实践环节时间较短，未能充分掌握所有技 术。
部分理论知识较为抽象，难以理解。
缺乏实际应用案例，导致对知识理解不够 深入。
未来研究的方向与展望
研究方向 深度学习在图像处理与模式识别中的应用。 图像识别技术在医疗、安全等领域的应用研究。
人工智能将在未来成为图像处理与模式识别的重要研究方向。
THANKS
感谢观看
采用滤波器去除图像中的噪声和干扰。
实现方法与步骤
• 边缘检测：提取图像中的边缘信息，用于特征提取。
实现方法与步骤
特征提取
2. 使用特征选择算法，筛 选出对分类或检测任务最 有用的特征。
图论在计算机科学中的应用
图论在计算机科学中的应用图论，在计算机科学中是一门非常重要的基础学科，它主要研究图的基本概念、性质及其在计算机科学中的应用。
在计算机科学领域中，图论作为一门基础学科被广泛应用于计算机视觉、智能系统、信息安全、电子商务等众多领域，因此它具有非常广泛的应用前景。
本文将从计算机视觉、网络安全、数据分析和人工智能四个方面，探讨图论在计算机科学中的应用。
图论在计算机视觉中的应用计算机视觉是指让电脑能够理解和解释数字图像或视频的过程。
在计算机视觉的领域中，图论可用于解决模式识别、图像分割、目标跟踪、立体视觉等问题。
以图像分割为例，图像分割是将数字图像分割为若干个子区域，每个子区域具有相似的颜色、纹理或亮度等特征。
在图像分割中，通常会使用具有连通性的区域表示法，其中连通性可以用图（或者说拓扑）中的节点和边来描述。
同时，图中的节点和边还可以用于表示图像中的区域之间的相对位置和顺序关系，从而方便后续的图像处理和分析。
图论在网络安全中的应用网络安全是指保护计算机网络不被未获授权的访问、使用、披露、破坏、修改和盗窃等网络安全威胁的过程。
在网络安全的领域中，图论可用于解决网络拓扑分析、攻击检测与排查、入侵检测以及计算机病毒传播分析等问题。
以网络拓扑分析为例，网络拓扑使得计算机网络中的任何组件都能够与其他组件进行通信和互动。
因此，了解网络拓扑结构非常重要，以便更好地理解网络的所有成分及其间的相互作用。
在网络拓扑分析中，图论可用于描述网络间的拓扑关系，将网络中的所有组件表示为图中的节点，将所有的互联关系表示为图中的边，从而揭示网络中的拓扑结构和组织方式，为后续的网络安全分析提供了重要的基础。
图论在数据分析中的应用数据分析是指在数据中提取有价值的信息和洞见的过程。
在数据分析的领域中，图论可用于解决复杂的算法和模型，在各种应用领域中都能够有效地进行数据挖掘和处理。
以社交网络分析为例，社交网络是指具有不同受众的个人之间的实时相互作用。
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模式识别的一个例子
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5
DIP
红色程度
数字图像处理
樱桃
苹果
Digital Image Processing
决策分界线 葡萄 直径
柠檬
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测量水果的两个特点：直径和颜色，得到“直 径——颜色”分布图，其中颜色用红色程度来表示。 水果的属性在其进入摄像机的视野时被测量，得 到二维特征空间中的一个点。于是，根据这个点在特 征空间里的位臵，该水果便可被指定为四类中的某一 类，决策系统自动对应的启动机械挡板，将其拨入对 应的包装箱中。 每类水果在特征空间里产生了一个概率密度函数 分布PDF，决策分界线可以通过这些PDF的相互作用， 按尽可能减少误分类的原则加以确定。
x1 x 2 xN
“Bar”
输入图像
图像分割
物体图像
特征抽取
特征向量
分类
物体类型
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2
DIP
数字图像处理
Di测出各个物体，并把它
们的图像和其余景物分离。（MPEG-4所关心的核心问题 之一就是视频对象的分离）。 特征抽取阶段：对检测出的物体进行度量，得到某个 度量值（如尺寸、颜色、形状等），而特征则是一个或多 个度量的函数。通过计算，可以对物体的一些重要特征进 行定量化表示，形成一组特征，从而构成特征向量。实际 上，度量抽取的特征向量可以是n维的，引入n维空间的 概念，于是，任一特定物体都对应于特征空间中的一点。 分类阶段：以物体的特征向量为依据对物体进行分类 ，输出一种决策，也就是确定了每个物体应该归属的类别 。在这一阶段，每一个物体都会被指定属于若干预先定义 好的组（类）中的某一个组。出现分类错误的概率称为误 判率。
灰度值Bp(r)变半径r变
显然R(T)不是前述的轮廓函数， R(T)的逆才是轮廓函数。
由指定的灰度值T得到RT，而在半径为RT时的灰 度值Bp (RT)就是T。
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17
DIP
18.3.4.4
数字图像处理
Digital Image Processing
由周长函数导出的轮廓函数
P(T ) P(T ) 2 R(T ) R(T ) 2 因此轮廓函数也是上式的反函数（给T得RT，则给 RT就可得此时的T（即对应于RT的Bp值）。 因此，根据轮廓函数Bp(r)求得的是T值，即阈值。 根据T即可实现图像分割。
DIP
第18章
18.1
数字图像处理
Digital Image Processing
模式识别：图像分割
引言
模式识别可以从图像处理中分离出来， 也可以与计算机视觉相关。以下讨论模式识 别技术中最基本的内容，即统计模式识别。
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1
DIP
18.1.1 统计模式识别
数字图像处理
Digital Image Processing
一个所有像素都有 相邻或相接触像素 的集合（4连通与8 连通）。也就是说： 任意两个像素之间 存在一条完全由这 个集合的元素构成 的连通路径。
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8
DIP
数字图像处理
Digital Image Processing
图像分割采用三种不同的原理来实现： 区域分割：把具有同属性各像素划归到 各个物体或区域中。 边界分割：确定存在于区域间的边界。 边缘分割：先确定边缘像素并把它们连 接在一起以构成所需的边界。
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10
DIP
数字图像处理
18.3.1 18.3.2
全局阈值化 自适应阈值
Digital Image Processing
灰度阈值对整幅图像为常数，且所有物体与背景都 具有几乎相同的对比度。 在整个图像中，背景的灰度值不是常数，物体和背 景的对比度也有变化。则灰度阈值取为一个随图像中位 臵缓慢变化的函数。
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11
DIP
18.3.3
18.3.3.1
数字图像处理
Digital Image Processing
最佳阈值的选择
直方图技术
根据双峰直方图的谷点（见下图）。
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12
DIP
18.3.3.2 自适应阈值
数字图像处理
Digital Image Processing
二次处理，即先将图像分成100100的像素块，根据各 块的灰度直方图确定阈值（背景与主体的峰的中点） 第一次：由各块阈值定边界，目的是计算出物体内部的 平均灰度。
第二次：每个物体使用各自的阈值，如 A 浅一些而 B 深 一些。这个阈值由其内部灰度值和它的主块的背景灰度 值的中间值定义。 A的平均灰度 A主块的背景灰度
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21
DIP
18.3.7
物体1
数字图像处理
Digital Image Processing
分水岭算法
物体2
B
首先在低灰度值上二值化 ，可以把图像分割成正确数目 的物体。但此时边界偏向物体 内部（比实际物体小）。 随后阈值渐增，物体的边 界也就扩展，但当到达B点时 边界消失，但实际物体并没合 并。因此此时的B位臵为两个 物体的最终边界。
D D p ( D) B lim p ( D) lim H B ( D) D 0 r D 0 A
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DIP
18.3.6 一般形状的物体
数字图像处理
Digital Image Processing
有4种选T方法： 1)依据直方图的局部极小值选T 2)依据H-等价CCS轮廓函数中的转折点选T 3)选择使平均边界梯度最大的T 4)依据p-等价CCS轮廓函数的转折点选T
中间值即阈值
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13
DIP
数字图像处理 18.3.4
18.3.4.1
点状物体的分析
定义
Digital Image Processing
从背景中分离出圆形物体
假定图像B(x,y)中只包含一个点状物体，位于(x0,y0)， 有最大灰度值，则以该点为极坐标原点。图像可表示为 Bp(r,)。 半径小即离(x0,y0) Bp (r1, ) Bp (r2 , ) while r2 r1 近，因此灰度值高 若上式不取等号，则B(x,y)单调。 当单调点的外缘是以(x0,y0)为 圆心的圆，则此例即是同心圆点 (CCS，Concentric Circular Spot)
Digital Image Processing
假定一幅CCS图像B(x,y)的轮廓函数为Bp(r) 。
A r 2 (r r )2 2 rr
A D 0 D A / r 2 r 因此： H B ( D) lim D 0 D / r d Bp (r ) dr
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9
DIP
数字图像处理
Digital Image Processing
18.3 使用阈值进行图像分割
（参见第5章第5.2节直方图的用途），适合于物体 与背景有较强对比度的图像。（如果物体与背景的灰度
差不明显，但纹理差明显，应先转换为灰度，再用灰度 阈值进行分割。）
这种方法计算简单，因为总能用封闭且连通的边界 定义不交叠的区域。 当感兴趣的物体在其内部有均匀一致的灰度值并分 布在一个具有另一灰度值的均匀背景上，使用此法的效 果很好，如绿背景下白色的台球。
外圈的灰度值为T
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18
DIP
18.3.4.5
数字图像处理
Digital Image Processing
非圆形的或是有噪声的点状物体
用非圆形点状物的直方图获得它的H-等价CCS 的轮廓图，再选取边界斜率最大处的阈值灰度。 也可用其p-等价CCS。 当有噪声时，先进行平滑处理，由面积导出的 轮廓函数易计算，而周长的变数大些，精度差。 文献[10]“Evaluation of Automated Threshold Selection Methods for Accurately Sizing Microscopic Fluoprescent Cells by Image Analysis”列出了9种求T 的方法。
r
A 2 r r
而由定义： H B ( D) lim
A
上式是r的函数，而不是D的函数。由于Bp(r)单调，因此 有反函数，即：随r分布的灰度随灰度变化对应的r。
r(D) B (D)
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1 p
对Bp(r)微分后再求其反函数
16
2 r ( D) H B ( D) 1 ? Bp ( D)
人工智能（AI）领域——计算机视觉分支：关注 开发分析图像内容的算法，其中之一便是统计模式识 别。应用最广，也是理解其他模式识别过程的基础。 一幅图像可能包含一个或多个物体，并且每个物 体属于若干事先定义的类型、范畴或模式之一。 在给定一幅含有多个物体的数字图像的条件下， 模式识别过程由三个主要阶段组成：
6
DIP
18.1.3
步 骤 作
数字图像处理
Digital Image Processing
模式识别系统的设计
用
物体检测器 设计 特征选择 分类器设计 分类器训练 性能评估
选择能够将图像中各个物体分离开的景物分割算法 确定能够最好地辨别物体类型的物体性质以及如何度 量这些性质的方法 建立分类算法的数学基础并选择所使用的分类器的结 构类型 确定分类器中各种可调整的参数（决策界限等）使之 适应被分类的物体 估计各种可能的错分类率的预期值
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3
DIP
10cm Red