数字图像处理中的图像识别
基于数字图像处理的障碍物识别
摘要数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工，以满足人的视觉心理或者应用需求。
图像识别所讨论的问题，是研究用计算机代替人〔1动地处理大量的物理信息，解决人类所不能识别的问题。
对于计算机来说，在实际匚作环境里，图像场景已有较大的变化。
因此要区分图像屈于哪一类，往往要通过一系列关键技术來实现。
由此产生的图像识别方法也有很多。
本文在较广泛地调研文献的基础上，对图像识别系统进行了较为全而的综述，并以较为大屋文字和具体的实例，通过使用常用的仿真语言和软件对基于数字图像处理的障碍物的识别进行了研究。
第一部分通过中值滤波、梯度法锐化和边缘检测进行处理后, 将目标图像与背景图像差分；第二部分再进行形态学膨胀、最小外接矩形特征计算后, 在分割的基础上选择需要提取的特征，对某些参数进行测最后，根据测量结果做分类和识别，通过对标记区域计算质心进行定位识别，最后通过MATLAB软件对其进行了仿真,获得了较理想的识别结果。
关键词：数字图像处理：图像识別；背景差分：膨胀处理：最小外接矩形ABSTRACTThe digital image processing is to use the computer to carry on the processing image iiifomiation, to meet the persoiVs visual psychology or application requirements. Tlie problems discussed image recognition, is the study used computer instead of people automatically with tlie amount of physical information, solve the problem of human beings can't identify. For computer speaking, the achial work environment, image scene for greater change. So to distinguish between image what kind, often to tluougli a series of key tecluiology. Tlie resulting image recognition method also has a lot of.Tliis paper in a widely research literature, and on the basis of image recognition system for a comprehensive review, and to be a lot of written and a specific example, tlirougli the use of common language and software simulation based on digital image processing of obstacles recognition. Tlie first part tluougli tlie median filtering, gradient method sharpen and edge detection after processing, will target image and the background image difference; The second part of moiphological inflation again^ niiiiiiiium circiunscribed rectangular feature calculation, in the division of the basis of the choice need to extract characteristic of some parameters for measiirement, the measmement results do classification and identification, tluougli to the marker areas calculation centroid localization recognition, the last tlirough the software MATLAB simulation, obtained a ideal recognition results.Keywords: Digital image processing; Image recognition; Backgiound diffeience;Expansion process; Minimum bounding rectangle目录摘要 (1)关键词 (1)ABSTRACT (2)Keywords (2)1绪论 (1)1.1数字图像处理简介 (1)1.2数字图像处理的特点 (2)1.3课题目的和意义 (3)1.4论文结构安排 (4)2图像识别系统简介 (5)2.1图像预处理 (5)2.1.1灰度化和二值化 (5)2.1.2光照补偿 (6)2.1.3图像差分 (9)2.1.4图像平滑 (11)2.1.5图像锐化 (12)2.1.6边缘检测 (14)2.2形态处理 (17)2.3图像的识别 (18)2.4小结 (18)3基于数字图像处理的障碍物识别 (19)3.1仿真环境简介 (19)3. 2预处理 (21)3.2.1灰度化 (21)3.2.2背景差分 (22)3.2.3 二值化 (24)3.2.4中值滤波 (25)3.2.5Robcrt梯度算子锐化和边缘检测 (25)3.3膨胀处理和目标识别 (28)3.3.1膨胀处理 (28)3.3.2目标识别 (28)3.4小结 (30)4总结与展望 (32)致谢 (34)参考文献 (35)附录一（程序代码） (36)附录二（程序运行结果） (38)1绪论1.1数字图像处理简介数字图像处理一般是利用计算机或其它含有微处理器的嵌入式数字设备对图像进行处理。
数字图像处理在指纹识别中的应用本科毕业设计
数字图像处理在指纹识别中的应用摘要指纹具有唯一性和稳定性，因此被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。
随着光学技术、化工技术、纳米技术等多种学科的快速发展．指纹显现和提取技术取得了较快的控展。
但有不少显现或提取得到的指纹效果较差，不易分辨指纹纹线与客体背景主间的差异或指纹纹线成像模糊等，主要表现为指纹纹统与客体背景的反差较弱。
指纹纹线受客体背景的干扰、两枚或多枚指纹相互重叠干扰、弯曲表面客体上的指数威像问题等。
但由于存在指纹图像的噪声和皮肤弹性等因素影响，指纹识别一直存在识别率不高、运算速度较慢的问题。
这时可利用数字图像处理技术对不易辨识的指纹进行增强处理．便于后续的指纹识别鉴定。
本文总结了基于小波变换的数字图像处理在指纹图像增强、指纹图像二值化、指纹图像压缩编码、指纹图像细化、指纹图像特征提取等方向的各种算法及技术。
另外本文还给出了基于matlab软件的指纹自动识别系统实现。
在指纹图像的预处理中，首先进行分块归一化，为后续处理提供统一的规格图像；在求方向图中，用沿着某个方向的灰度方差代替Metre方法中的灰度变化，相当于在求点方向图之前先进行了一次均滤波操作，这样得到的方向图更有鲁棒性；在二值化中，阀值的选取引入最大熵的概念，使图像具有抗噪性。
但对于部分噪声严重的指纹图像仍然无法识别，另外，算法的运行效率还有待提高。
在指纹图像的降噪中：应用中值滤波与小波包变换相结合去除图像随机噪。
关键词：数字图像，指纹处理，小波变换，matlab，指纹识别系统研究注：本设计（论文）题目来源于教师的国家级（或部级、省级、厅级、市级、校级、企业）科研项目，项目编号为：。
AbstractFingerprint is unique and stability, and therefore are used as main basis of personal identity. With the rapid development of optical technology, chemical technology, nanotechnology and other disciplines. Fingerprint and extraction technology has made rapid development. But many poor fingerprint effect appeared or extract, is not easy to distinguish the difference between background and object of the main ridge or fingerprint image blur, mainly for the contrast fingerprint system and object background of the weak. Interference, fingerprint by object background two or more fingerprints overlap interference, index Wei curved surface objects like problem etc.. But because of the existence of the fingerprint image noise and the elasticity of the skin and other factors, the fingerprint recognition has been the recognition rate is not high, the low speed problem. Then the difficult identification of fingerprint enhancement processing by using digital image processing technique for fingerprint identification later. This paper summarizes the wavelet transform of digital image processing in the fingerprint images enhancement, two values, fingerprint image compression coding, the fingerprint image thinning, fingerprint image feature extraction algorithm based on direction and technology. In addition the system of automatic fingerprint identification system based on MATLAB software. In the fingerprint image preprocessing, the first block normalization, image unified specifications for the subsequent processing; in the pattern of change, gray gray variance in one direction instead of the Metre method, the equivalent of before asking the direction of point to a mean filtering operation, robustness pattern more so obtained; in the two value, threshold selection by introducing the concept of maximum entropy, the image with noise immunity. But for the fingerprint image noise serious still not recognized, in addition, the efficiency of the algorithm is yet to be improved. In the noise of fingerprint image: application of median filtering and wavelet packet transform combined with random noise removal of images.KEY WORDS:digital image, fingerprint processing, wavelet transform, MATLAB, fingerprint recognition system目录本科毕业设计（论文） ......................................................................... 错误！未定义书签。
图像处理与计算机视觉技术
图像处理与计算机视觉技术近年来，图像处理和计算机视觉技术在各行各业得到了广泛应用。
从医学影像到自动驾驶，从安防监控到娱乐游戏，这些技术正在改变我们的生活方式和工作方式。
在本文中，将探讨这两种技术的应用和未来发展。
一、图像处理技术图像处理技术是数字图像处理、压缩、增强、修复和分析等技术的总称。
它主要包括以下几个方面：1. 数字图像处理数字图像处理是对数字图像进行操作和处理的技术，包括图像去噪、图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等。
数字图像处理技术广泛应用于医学影像、摄影以及工业检测等领域。
2. 图像识别图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理，从而实现对图像中对象、形状、轮廓等特征的识别。
图像识别技术在工厂质检、遥感影像分析、安防监控等领域有着广泛的应用。
3. 人脸识别人脸识别技术是指利用计算机对人脸图像进行处理，从而实现对人脸的识别、比对和辨认的技术。
人脸识别技术可以应用在安防监控、门禁考勤、公安案件侦破等领域。
二、计算机视觉技术计算机视觉技术是指利用计算机对视觉信息进行处理、分析、理解和获取的技术，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。
计算机视觉技术主要包括以下几个方面：1. 物体检测和跟踪物体检测和跟踪技术是指利用计算机对图像中的指定物体进行识别、定位和跟踪的技术。
这种技术可以应用于自动驾驶、无人机、安防监控等领域。
2. 模式识别模式识别技术是指对大量数据进行分析和处理，从而寻找数据中的模式和规律，以进行分类和识别。
这种技术可以应用于人脸识别、指纹识别、语音识别、股票分析等领域。
3. 机器学习机器学习技术是指让计算机根据大量的数据自主学习并改进模型和算法的技术。
这种技术可以应用于自然语言处理、图像识别、人工智能等领域。
三、图像处理和计算机视觉的未来发展随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，图像处理和计算机视觉技术将会在未来有更多的发展和应用：1. 智能制造智能制造是指利用数字化、网络化和智能化技术对制造业进行升级的过程。
数字图像处理技术在航空图像分析中的应用
数字图像处理技术在航空图像分析中的应用I. 前言航空图像分析是关于对航空图像进行处理与分析的学科，可以通过航空图像获取更准确的航空数据和图像信息，以便于飞行员、飞行工程师和其他行业从业人员进行决策和规划。
数字图像处理技术是对数字图像进行各种处理和分析的技术，已经广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习中。
数字图像处理技术在航空图像分析中也扮演着重要的角色。
II. 数字图像处理技术在航空图像分析中的应用1. 航空图像实时获取数字图像处理技术可以通过使用数字相机或其他图像设备实时获取航空图像。
这些设备可以将图像传输到计算机系统上进行处理。
使用数字图像处理细节技术，可以提高航空图片的质量和清晰度，改善从中提取信息的精度。
2. 航空图像的数据处理航空图片通常包含的信息和数据量很大，包括空中无人机和其他航空器的图像、地形和灾害数据。
数字图像处理技术可以处理这些数据，以获取航空图片中所需的相关信息。
例如，可以使用计算机视觉方法和模式识别技术，为航空图片的搜索和分类提供辅助。
3. 航空地图数字图像处理技术可用于航空地图的创建。
数字地图是一张在计算机屏幕上使用数字图像处理技术进行处理的地图，可用于飞行员、空管员和机场管理员的决策，并能够帮助将在飞行计划中发现的任何问题进行快速纠正。
4. 航空图像中的目标识别数字图像处理技术也用于在航空图像中进行目标检测和识别。
例如，计算机视觉算法和识别方法可以用于识别特定类型的目标，例如火灾或阵风，并将目标的位置标出来。
5. 航空图像的建模和仿真数字图像处理技术可以用于航空图像的建模和仿真。
这种方法涉及到对航空图片进行数值建模，通过数字图像处理技术来模拟不同的航空条件并生成仿真数据，以改善飞行器的性能和性质，以及更加准确地预测未来的航空路线。
6. 航空图像处理与机器学习的结合数字图像处理技术与机器学习的结合可以提高对飞行员、机场管理员和其他使用航空图片进行快速决策的人员的决策支持。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理ppt课件
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的分布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏感。
数字图像处理 ppt课件
contents
目录
• 数字图像处理简介 • 图像增强 • 图像分割 • 特征提取 • 图像识别 • 数字图像处理的发展趋势与挑战
01
CATALOGUE
数字图像处理简介
数字图像处理定义
01
02
03
数字图像处理
使用计算机对图像进行加 工和分析，以满足各种应 用需求的技术。
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对比度、能量和相关性等。该方法适用于描述图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
02
CATALOGUE
图像增强
对比度增强
提高图像的明暗对比度，使图像细 节更加清晰可见。
通过调整像素的亮度或对比度，使图 像的明暗区域更加明显，增强图像的 视觉效果。常用的方法包括直方图均 衡化、对比度拉伸等。
锐化处理
突出图像中的边缘和细节，增强图像的清晰度。
通过增强图像中的高频分量，突出显示图像中的边缘和细节，使图像看起来更加 清晰。常用的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等。
数学技术在图像处理中的应用
数学技术在图像处理中的应用图像处理是一门涉及数字图像的处理、分析和改善的学科，它在现代科学和技术中扮演着重要的角色。
而数学技术则是图像处理领域中不可或缺的工具之一。
本文将探讨数学技术在图像处理中的应用，并深入了解其背后的原理和方法。
一、数字图像的表示与处理在数字图像处理中，图像被表示为一个二维矩阵，其中每个元素代表图像中的一个像素点。
每个像素点的数值表示其亮度或颜色信息。
通过对这些像素点进行处理，可以实现图像的增强、去噪、分割等操作。
二、图像滤波与卷积图像滤波是图像处理中常用的一种技术，它通过对图像进行卷积操作，改变图像的频谱特性，从而实现图像的平滑、锐化等效果。
在数学中，卷积是一种数学运算，它将两个函数合并为一个新的函数。
在图像处理中，卷积操作可以通过滤波器（也称为卷积核）来实现。
滤波器是一个小的矩阵，其中的数值决定了卷积操作的效果。
常见的滤波器包括平均滤波器、高斯滤波器和锐化滤波器等。
三、图像压缩与编码图像压缩是图像处理中的重要任务之一，它可以减少图像占用的存储空间，并提高图像的传输效率。
数学技术在图像压缩中起到了重要的作用。
其中，离散余弦变换（DCT）是一种常用的图像压缩方法。
DCT将图像从空域转换为频域，通过对频域系数进行量化和编码，实现图像的压缩。
另外，小波变换也是一种常用的图像压缩方法，它将图像分解为不同尺度和方向的小波系数，通过对小波系数进行量化和编码，实现图像的压缩。
四、图像分割与边缘检测图像分割是图像处理中的一项重要任务，它将图像划分为不同的区域或对象。
数学技术在图像分割中起到了关键的作用。
其中，阈值分割是一种常用的图像分割方法，它通过设定一个阈值，将图像中的像素点分为不同的类别。
此外，基于边缘的图像分割方法也得到了广泛应用。
边缘是图像中亮度或颜色变化的地方，通过检测图像中的边缘，可以实现图像的分割。
数学技术中的梯度运算和边缘检测算法为图像分割提供了重要的数学基础。
五、图像识别与模式识别图像识别和模式识别是图像处理中的重要任务之一，它们通过对图像进行特征提取和分类，实现对图像中目标的自动识别和分类。
《数字图像处理》知识点汇总
《数字图像处理》知识点汇总1.什么是图像?“图”是物体投射或反射光的分布，“像”是⼈的视觉系统对图的接受在⼤脑中形成的印象或反映。
图像是客观和主观的结合。
2.数字图像是指由被称作象素的⼩块区域组成的⼆维矩阵。
将物理图象⾏列划分后，每个⼩块区域称为像素（pixel）。
对于单⾊即灰度图像⽽⾔，每个像素包括两个属性：位置和灰度。
灰度⼜称为亮度，灰度⽤⼀个数值来表⽰，通常数值范围在0到255之间，即可⽤⼀个字节来表⽰。
0表⽰⿊、255表⽰⽩。
3.彩⾊图象可以⽤红、绿、蓝三元组的⼆维矩阵来表⽰。
通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表⽰相应的基⾊在该象素中没有，⽽255则代表相应的基⾊在该象素中取得最⼤值，这种情况下每个象素可⽤三个字节来表⽰。
4.数字图像处理就是利⽤计算机系统对数字图像进⾏各种⽬的的处理。
5.对连续图像f(x,y)进⾏数字化需要在空间域和值域进⾏离散化。
空间上通过图像抽样进⾏空间离散，得到像素。
像素亮度需要通过灰度级量化实现灰度值离散。
数字图像常⽤矩阵来表⽰。
6.从计算机处理的⾓度可以由⾼到低将数字图像分为三个层次，分别为图像处理、图像分析和图像理解。
这三个层次覆盖了图像处理的所有应⽤领域。
(1). 图像处理指对图像进⾏各种加⼯，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进⾏的变换。
图像处理是⼀个从图像到图像的过程。
(2). 图像分析指对图像中感兴趣的⽬标进⾏提取和分割，获得⽬标的客观信息（特点或性质），建⽴对图像的描述；图像分析以观察者为中⼼研究客观世界，它是⼀个从图像到数据的过程。
(3). 图像理解指研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；图像理解以客观世界为中⼼，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于⾼层操作（符号运算）。
7.图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是⽐较低层的操作，它主要在图像像素级上进⾏处理，处理的数据量⾮常⼤。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数字图像处理中的图像识别
随着人工智能（AI）技术的不断发展和普及，图像识别已经成
为了其中一种最为热门的应用。当今世界上，图像识别已经可以
应用于人脸识别、无人驾驶、智能家居、医疗辅助诊断、智能安
防等诸多领域。而其中最核心的技术，就是数字图像处理。
一、数字图像处理的发展历程
数字图像处理是指利用计算机对数字影像进行处理，包括图像
获取、存储、处理、压缩和传输等各个方面。而数字图像处理的
发展，可以追溯至20世纪60年代末期，当时计算机技术刚刚开
始开发。其后，随着计算机硬件的加强、计算机存储器的提高、
计算机图像处理算法的不断提高等等，数字图像处理也得以不断
进步。
二、数字图像处理的基本概念
在数字图像处理中，有一些基本概念是我们需要知道的，如下：
1.像素（Pixel）： 像素是数字图像处理中最基本的单位。图像
是由像素点构成的，每一个像素点都有其特定的亮度和颜色值。
2.分辨率（Resolution）： 分辨率是一个数字图像所用像素总数
的表示。分辨率的大小取决于采集图像时所用的设备。
3.灰度值（Gray Value）： 灰度值是指每个像素点的亮度值，
灰度值一般范围从0到255。0表示黑色，255表示白色。
4.色彩空间（Color Space）： 色彩空间是指用来描述颜色的方
式。最常使用的色彩空间为RGB（红绿蓝）、CMYK（青、品红、
黄、黑）等。
三、1.简介
数字图像处理中的图像识别，是指利用计算机技术对数字图像
进行分析和处理，使计算机能够识别其中包含的信息、特征或对
象。通过图像识别，计算机可以识别人脸、物体、场景等等。
2. 常规步骤
图像识别的处理主要包括三个步骤：
1)特征提取： 对数字图像进行处理，从中提取出具有代表性的
特征。
2)模式分类： 将特征进行分类，找出与训练样本相似的模式。
3)结果分类： 根据模式分类的结果，将图像进行分类或识别。
3.分类方法
在数字图像处理中，主要有以下三种分类方法：
1)基于颜色的分类： 根据对象的颜色特征，将图像进行分类或
识别。
2)基于形状的分类： 根据对象的形状特征，将图像进行分类或
识别。
3)基于纹理的分类： 根据对象的纹理特征，将图像进行分类或
识别。
四、数字图像处理中的图像识别应用举例
1.人脸识别
人脸识别是一种基于数字图像处理的技术，旨在从照片或视频
中识别人脸。从技术上讲，人脸识别是通过摄像机捕捉到人脸图
像，并使用数字图像处理算法进行处理，从而实现识别操作。
2.无人驾驶
无人驾驶是一种基于数字图像处理的技术，它可以通过摄像头、
激光雷达以及其他传感器对周围环境进行扫描，通过数字图像处
理来分析和识别道路情况、交通标志、信号灯、行人、其他车辆
等等，从而实现自动化驾驶。
3.智能家居
智能家居是未来生活的一种趋势。通过数字图像处理技术，智
能家居可实现实时监控、智能安防、自动灯光控制、温度控制、
语音识别等功能。
4.医疗辅助诊断
数字图像处理技术在医疗辅助诊断中应用广泛。例如，通过对
医学图像进行数字图像处理，医生可以更准确地诊断和治疗疾病，
如乳腺癌、肺癌、脑卒中等等。
五、数字图像处理中的图像识别前景
数字图像处理技术是未来技术发展中的重要方向之一。随着AI
等技术的不断提升，数字图像处理中的图像识别也会日益成熟，
并进一步应用于各个领域。未来，图像识别不仅仅是实时智能化
的终端产品，而且可以为各个行业提供大量的数据分析，并帮助
人们更好地认知周围的事物，实现人与机器的平衡。