图像分析与识别新技术研究与应用9787576902136

第1章图像分析与识别概述

1.1图像识别概述

1.2图像识别原理

1.3图像识别应用

1.4图像识别面临的问题

1.5图像识别的发展阶段和趋势第2章图像预处理与边缘检测

2.1图像预处理

2.2图像滤波，

2.3图像形态学处理・

2.4图像的锐化

2.5边缘检测

2.6图像增强

第3章不同遥感图像的融合与应用

3.1案例背景・

3.1.1数据融合技术.

3.1.2不同遥感图像的特点，

3.1.3不同遥感图像融合及应用的意义3.2遥感图像融合效果评定方法的研究3.2.1主观融合效果评定法

3.2.2客观融合效果评定法

3.2.3实验分析

3.3多源遥感图像的直接融合方法

3.3.1遥感图像的预处理

3.3.2灰度图像之间的融合方法・

3.3.3多光谱图像的融合方法

第4章基于改进深度网络模型的棉花特征提取及分割方法研究......46

4.1案例背景

4.1.1研究背景及意义・

4.1.2国内外发展和研究现状

4.2相关工作及数据集介绍

4.2.1基于手工设计的特征提取算法

4.2.2基于卷积神经网络的特征提取

4.2.3实地棉田棉花图像数据集・

4.3基于多尺度融合的田间棉花特征提取

4.3.1手工设计提取棉花特征.

4.3.2棉花深度卷积的特征提取

4.3.3特征融合

4.3.4实验结果及分析

第5章面向火灾早期预警系统的研究

5.1案例背景

5.1.1研究背景及意义

5.1.2国内外发展和研究现状

5.1.3视频火灾检测技术的优势

5.2烟雾图像的疑烟区识别

5.2.1疑烟区的检测方法

5.2.2图像滤波

5.2.3图像形态学处理

5.3烟雾的特征分析

5.3.1颜色特征分析方法

5.3.2小波变换特征分析

5.4面向火灾早期预警的系统实现

……

7.3.2特征选择

7.3.3基于增强算法(Boosting)和决策树的强分类器的训练

7.3.4实验结果

第8章基于图像融合的目标识别与检测技术的应用研究

8.1案例背景

8.1.1目标识别研究意义

8.1.2目标识别技术的研究现状及前景

8.2遥感图像融合效果评价方法的研究

8.2.1图像融合方法.

8.2.2主观融合效果评定法

8.2.3客观融合效果评定法

8.2.4实验分析

8.3基于图像融合的目标识别与应用研究

IL8.3.1产生融合图像

bll8.3.2数学形态学及其图像检测算法

8.3.3基于图像融合的目标检测及实验

参考文献

第1章图像分析与识别概述

1.1图像识别概述

图像识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是人工智能领域的重要应用之一。它旨在让计算机能够像人类一样理解和分析图像，从而实现对图像内容的自动识别、分类和分析。

图像识别的目标是通过计算机算法和技术,使计算机能够从数字图像中提取出有用的信息,并将其与预先定义的类别进行匹配。这样的识别过程使得计算机能够理解图像的内容,从而实现各种实际应用。图像识别技术在医学、安防、自动驾驶、智能手机、人脸识别、农业等领域都有广泛的应用，

图像识别的基本流程通常包括图像获取、图像预处理、特征提取、图像分类和结果输出等步骤。第一,通过摄像头、扫描仪等设备获取图像并将其转换成数字形式。第二,对图像进行预处理，去除噪声、增强图像质量，以便后续处理。第三，从图像中提取特征，这些特征可以是图像的颜色、纹理、形状等信息。特征提取的质量直接影响着识别的准确性。第四,利用机器学习算法或深度学习方法对提取的特征进行分类,将图像归入预先定义好的类别中。第五,将识别的结果输出给用户或应用程序。

图像识别技术的发展离不开计算机视觉和人工智能的进步。特别是深度学习的兴起,使得图像识别取得了突破性的进展。深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNN),在图像识别方面取得了优异的成绩，甚至超过了人类的水平。深度学习通过多层次的抽象和表示学习,能够从大规模数据中自动学习图像的特征,避免了传统方法中手动设计特征的烦琐过程。

尽管图像识别取得了显著的进展，但仍然面临一些挑战。例如,真实世界中的图像具有多样性和复杂性，光照变化、巡挡、视角变化等因素都可能影响识别结果。此外,小样木学习问题也是一个挑战,特别是在某些场景下可用于训练的样本数量有限时。鲁棒性、数据隐私和计算资源等方面也是需要解决的问题。

未来，图像识别技术有望在更广泛的领域得到应用,并取得更加优异的成绩。随着硬件技术的进步,计算资源的增加和更大规模数据集的建立，图像识别的性能和效率将不断提高。同时,结合其他技术,如自然语言处理和增强现实,图像识别在更多应用场景中将发挥更大的作用。

1.2图像识别原理

图像识别是计算机视觉领域的重要分支,旨在使计算机能够理解和解释图像内容。其原理是通过将图像转换为数字数据,并利用算法和模型对这些数据进行分析和处理，从而实现对图像内容的识别和理解。计算机进行图像识别时，首先会通过图像分类来筛选出重要信息并排除冗余内容。计算机根据这一分类结果，结合自身的记忆存储和相关要求进行图像的识别。这一过程本质上与人脑对图像的识别并不存在本质差异。对于图像识别技术而言,提取的图像特征直接影响着识别结果的准确性与满意程度。

计算机进行图像识别的过程类似于人类识别图像的思维过程。人类通过视觉感知图像,辨别其中的特征并进行分类，然后将分类结果与之前积累的记忆和经验进行比对,从而识别图像。计算机也是通过算法和技术,从图像中提取特征并进行分类，然后结合存储的知识和数据来进行图像识别。图像识别的关键在于图像特征的提取。计算机需要将图像中的关键信息提取出来,例如颜色、形状、纹理等特征,并根据这些特征来进行分类和识别。因此,图像识别技术的精度和准确性很大程度上取决于特征提取的质量和有效性。

图像识别原理主要是需处理具有一定复杂性的信息,处理技术并不是随意出现在计算机中,结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现。图像识别的过程归纳起来主要包括4个步骤,如图1.1所示。

图像预处理:在得到源图像后,通常需要对其进行预处理。预处理是为了去除图像中的噪声、增强图像的对比度和亮度，以及对图像进行滤波等操……

本书就数字图像处理以及图像的分析与识别方面的最新技术开展了研究与实践。重点关注高层次特征提取技术，还涉及与图像获取、采样理论、运算和不同层次特征提取相关的问题和技术，构成了一个明确连贯的知识体系。还重点开展了图像识别方面最前沿领域的研究，不仅开展了静态的图像识别，还开展了视频理解方面的研究与实践，采用机器学习、深度学习等方法，突出了人工智能技术在图像理解方面的应用。研究了采彩基于嵌入式平台系统的深度学习，用最快的深度检测、跟踪算法，减少运算量和检测空间。