图像辨认概述

一、图像辨认流程：

1、图像辨认的流程：

图像辨认流程

2、根据本人的了解，运用人工智能停止图像辨认次要分两阶段：

1）样例训练阶段：对样例图片停止图像预处理à分割à特征提取à生成辨认模型。辨认模型是这个阶段的最终成果，也是后续模型运用的基础。
2）运用阶段：对于要运用上述模型停止辨认的图片，异样需求对图片停止图像预处理、分割、特征提取流程。根据提取的特征，选择适当的分类器，如KNN，贝叶斯、CNN等，运用上述辨认模型对图片停止分类等。


二、图像预处理

1、预处理的次要目的：

1）加强有用信息的可检测性：消弭图像中有关的信息（去噪音），恢复有用的真实信息，加强有用信息的可检测性。
2）提升处理效率：最大限制地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、婚配和辨认的牢靠性。



2、预处理的方法：

1）灰度化：在RGB模型中，假如R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值。因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值）。对彩色图像停止处理时，我们往往需求对三个通道依次停止处理，工夫开支将会很大。因此，为了达到提高整个运用系统的处理速度的目的，需求减少所需处理的数据量。

常用的灰度化算法：
u 分量法
u 最大值法
u 平均值法
u 加权平均法

2）几何变换:

图像几何变换又称为图像空间变换，经过平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换对采集的图像停止处理，用于改正图像采集系统的系统误差和仪器地位（成像角度、透视关系乃至镜头本身缘由）的随机误差。

常用的几何变换算法：
u 灰度插值算法
u 最近邻插值
u 双线性插值
u 双三次插值。

3）图像加强
加强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，将原来不明晰的图像变得明晰或强调某些感兴味的特征，扩展图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴味的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和辨认效果。


3、 图像加强算法可分成两大类：
1）空间域法： 空间域法是一种直接图像加强算法，分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换（又叫对比度拉伸）和直方图修正等。邻域加强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑常用算法有均值滤波、中值滤波、空域滤波。锐化常用算法有梯度算子法、二阶导数算子法、高通滤波、掩模婚配法等。
2）频率域法：频率域法是一种间接图像加强算法，常用的频域加强方法有低通滤波器和高通滤波器。低频滤波器有理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、指数滤波器等。高通滤波器有理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯高通滤波器、指数滤波器。

三、图像分割：
1、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味目的的技术和过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相反的编号。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。

图像分割前后

2、常用的图像分割方法次要分以下几类：

1）基于阈值的分割方法。

2）基于区域的分割方法。

3）基于边缘的分割方法。

4）基于特定实际的分割方法，如直方图法等。

图像分割是图像辨认和计算机视觉至关重要的预处理。没有正确的分割就不能够有正确的辨认。

四、图像特征提取：

1、定义：

1）特征是一个数字图像中“风趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的终点。因此一个算法能否成功往往由它运用和定义的特征决议。因此特征提取最重要的一个特性是“可反复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相反的。
2）特征提取：将原始特征转换为一组具有分明物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征。
3）特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征，达到降维的目的。

2、特征类型：

1）边缘：是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。

2）角：是图像中点似的特征，在部分它有两维结构。
3）区域：描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也能够仅由一个像素组成。
4）脊：长条形的物体被称为脊。

3、特征提取常用算法：
1）SIFT（尺度不变特征变换）
2）HOG（方向梯度直方图）
3）神经网络
4） 其他传统特征提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）

参考材料：

1.https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86/5786684?fr=aladdin

2.https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2/10986705?fr=aladdin

3.https://baike.baidu.com/item/%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8F%90%E5%8F%96/8827539?fr=Aladdin
4.https://blog.csdn.net/joaming/article/details/82146604

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