圖像識別與跟蹤演算法

Ⅰ 計算機視覺與圖像識別的內容簡介

計算機書籍
《計算機視覺與圖像識別》綜合了作者多年從事計算機視覺和圖像識別領域研究的成果，詳細地闡述了計算機視覺和圖像識別技術的理論，結合實際應用介紹了相應的演算法。全書共分5章。第1章介紹了計算機視覺marr理論和攝像機透視投影的原理；第2章詳細論述了三種立體匹配演算法；第3章闡述了支持向量機的基本原理和求解方法，並介紹了四種類型的支持向量機演算法；第4章對人臉檢測、識別和跟蹤演算法進行了深入的探討研究，並論述了支持向量機人臉識別方法；第5章總結了障礙物檢測的一般方法，並論述了基於視覺的障礙物檢測演算法。
《計算機視覺與圖像識別》可作為計算機視覺、模式識別、人工智慧、圖像處理等領域研究工作者的參考資料。

Ⅱ 在圖像處理中有哪些演算法

1、圖像變換：

由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。

壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。

圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5、圖像描述：

圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。

一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。

6、圖像分類：

圖像分類屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。

圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。

(2)圖像識別與跟蹤演算法擴展閱讀：

圖像處理主要應用在攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別、特徵識別、顯微圖像處理和汽車障礙識別等。

數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，

但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

Ⅲ 圖像處理的演算法有哪些

圖像處理基本演算法操作從處理對象的多少可以有如下劃分：
一）點運算：處理點單元信息的運算
二）群運算：處理群單元 （若干個相鄰點的集合）的運算
1.二值化操作
圖像二值化是圖像處理中十分常見且重要的操作，它是將灰度圖像轉換為二值圖像或灰度圖像的過程。二值化操作有很多種，例如一般二值化、翻轉二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉二值化。
2.直方圖處理
直方圖是圖像處理中另一重要處理過程，它反映圖像中不同像素值的統計信息。從這句話我們可以了解到直方圖信息僅反映灰度統計信息，與像素具體位置沒有關系。這一重要特性在許多識別類演算法中直方圖處理起到關鍵作用。
3.模板卷積運算
模板運算是圖像處理中使用頻率相當高的一種運算，很多操作可以歸結為模板運算，例如平滑處理，濾波處理以及邊緣特徵提取處理等。這里需要說明的是模板運算所使用的模板通常說來就是NXN的矩陣（N一般為奇數如3,5,7,...），如果這個矩陣是對稱矩陣那麼這個模板也稱為卷積模板，如果不對稱則是一般的運算模板。我們通常使用的模板一般都是卷積模板。如邊緣提取中的Sobel運算元模板。

Ⅳ 圖像識別演算法

圖像雖好，盤子太大啊。 以前一直對用的演算法不太滿意，前天晚上居然發現以前演算法裡面的一個錯誤。可惜這是我最得意自認為最完美的演算法，結果盯著看了十來個小時也沒有發現演算法的漏 洞，但結果就是不對。最終還是沒有找出自己演算法的bug，無奈之下換了一個很簡單的演算法，雖然速度慢不那麼精確但基本夠用-_- show一下我的處理結果，嘿嘿。基本驅除所有的其他區域，真是干凈啊。識別率也有快100%了。並且不需要用戶調整任何參數。我就非常暴力地隱藏了所有參數，魯棒性似乎還很高。不管了，用戶說要傻瓜化的，這下夠傻瓜了。 目的就是識別我貼在電梯限速器試驗台上的四個標志，求四個標志之間連線的銳角（夾角隨著速度而變化），目的就是求出張角隨速度的變化規律。 限速器在以一定的加速度旋轉，圖像是通過旋轉編碼器的脈沖控制外觸發來進行圖像採集的。最快大約200fps。限速器節圓速度大約最快2m/s

Ⅳ 求一篇：圖像識別的主要方法及其特點的比較的開題報告。速度！！十萬火急，就這么多分！！

利用計算機進行遙感信息的自動提取則必須使用數字圖像，由於地物在同一波段、同一地物在不同波段都具有不同的波譜特徵，通過對某種地物在各波段的波譜曲線進行分析，根據其特點進行相應的增強處理後，可以在遙感影像上識別並提取同類目標物。早期的自動分類和圖像分割主要是基於光譜特徵，後來發展為結合光譜特徵、紋理特徵、形狀特徵、空間關系特徵等綜合因素的計算機信息提取。
常用的信息提取方法是遙感影像計算機自動分類。首先，對遙感影像室內預判讀，然後進行野外調查，旨在建立各種類型的地物與影像特徵之間的對應關系並對室內預判結果進行驗證。工作轉入室內後，選擇訓練樣本並對其進行統計分析，用適當的分類器對遙感數據分類，對分類結果進行後處理，最後進行精度評價。遙感影像的分類一般是基於地物光譜特徵、地物形狀特徵、空間關系特徵等方面特徵，目前大多數研究還是基於地物光譜特徵。
在計算機分類之前，往往要做些預處理，如校正、增強、濾波等，以突出目標物特徵或消除同一類型目標的不同部位因照射條件不同、地形變化、掃描觀測角的不同而造成的亮度差異等。
利用遙感圖像進行分類，就是對單個像元或比較勻質的像元組給出對應其特徵的名稱，其原理是利用圖像識別技術實現對遙感圖像的自動分類。計算機用以識別和分類的主要標志是物體的光譜特性，圖像上的其它信息如大小、形狀、紋理等標志尚未充分利用。
計算機圖像分類方法，常見的有兩種，即監督分類和非監督分類。監督分類，首先要從欲分類的圖像區域中選定一些訓練樣區，在這樣訓練區中地物的類別是已知的，用它建立分類標准，然後計算機將按同樣的標准對整個圖像進行識別和分類。它是一種由已知樣本，外推未知區域類別的方法；非監督分類是一種無先驗（已知）類別標準的分類方法。對於待研究的對象和區域，沒有已知類別或訓練樣本作標准，而是利用圖像數據本身能在特徵測量空間中聚集成群的特點，先形成各個數據集，然後再核對這些數據集所代表的物體類別。
與監督分類相比，非監督分類具有下列優點：不需要對被研究的地區有事先的了解，對分類的結果與精度要求相同的條件下，在時間和成本上較為節省，但實際上，非監督分類不如監督分類的精度高，所以監督分類使用的更為廣泛。
細小地物在影像上有規律地重復出現，它反映了色調變化的頻率，紋理形式很多，包括點、斑、格、壠、柵。在這些形式的基礎上根據粗細、疏密、寬窄、長短、直斜和隱顯等條件還可再細分為更多的類型。每種類型的地物在影像上都有本身的紋理圖案，因此，可以從影像的這一特徵識別地物。紋理反映的是亮度（灰度）的空間變化情況，有三個主要標志：某種局部的序列性在比該序列更大的區域內不斷重復；序列由基本部分非隨機排列組成；各部分大致都是均勻的統一體，在紋理區域內的任何地方都有大致相同的結構尺寸。這個序列的基本部分通常稱為紋理基元。因此可以認為紋理是由基元按某種確定性的規律或統計性的規律排列組成的，前者稱為確定性紋理（如人工紋理），後者呈隨機性紋理（或自然紋理）。對紋理的描述可通過紋理的粗細度、平滑性、顆粒性、隨機性、方向性、直線性、周期性、重復性等這些定性或定量的概念特徵來表徵。
相應的眾多紋理特徵提取演算法也可歸納為兩大類，即結構法和統計法。結構法把紋理視為由基本紋理元按特定的排列規則構成的周期性重復模式，因此常採用基於傳統的Fourier頻譜分析方法以確定紋理元及其排列規律。此外結構元統計法和文法紋理分析也是常用的提取方法。結構法在提取自然景觀中不規則紋理時就遇到困難，這些紋理很難通過紋理元的重復出現來表示，而且紋理元的抽取和排列規則的表達本身就是一個極其困難的問題。在遙感影像中紋理絕大部分屬隨機性，服從統計分布，一般採用統計法紋理分析。目前用得比較多的方法包括：共生矩陣法、分形維方法、馬爾可夫隨機場方法等。共生矩陣是一比較傳統的紋理描述方法，它可從多個側面描述影像紋理特徵。
圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區域並提取出感興趣目標的技術和過程，此處特性可以是像素的灰度、顏色、紋理等預先定義的目標可以對應單個區域，也可以對應多個區域。
圖像分割是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟，在圖像工程中占據重要的位置。一方面，它是目標表達的基礎，對特徵測量有重要的影響；另一方面，因為圖像分割及其基於分割的目標表達、特徵抽取和參數測量的將原始圖像轉化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層的圖像分析和理解成為可能。
圖像分割是圖像理解的基礎，而在理論上圖像分割又依賴圖像理解，彼此是緊密關聯的。圖像分割在一般意義下是十分困難的問題，目前的圖像分割一般作為圖像的前期處理階段，是針對分割對象的技術，是與問題相關的，如最常用到的利用閾值化處理進行的圖像分割。
圖像分割有三種不同的途徑，其一是將各象素劃歸到相應物體或區域的象素聚類方法即區域法，其二是通過直接確定區域間的邊界來實現分割的邊界方法，其三是首先檢測邊緣象素再將邊緣象素連接起來構成邊界形成分割。
閾值是在分割時作為區分物體與背景象素的門限，大於或等於閾值的象素屬於物體，而其它屬於背景。這種方法對於在物體與背景之間存在明顯差別（對比）的景物分割十分有效。實際上，在任何實際應用的圖像處理系統中，都要用到閾值化技術。為了有效地分割物體與背景，人們發展了各種各樣的閾值處理技術，包括全局閾值、自適應閾值、最佳閾值等等。
當物體與背景有明顯對比度時，物體的邊界處於圖像梯度最高的點上，通過跟蹤圖像中具有最高梯度的點的方式獲得物體的邊界，可以實現圖像分割。這種方法容易受到雜訊的影響而偏離物體邊界，通常需要在跟蹤前對梯度圖像進行平滑等處理，再採用邊界搜索跟蹤演算法來實現。
為了獲得圖像的邊緣人們提出了多種邊緣檢測方法，如Sobel, Canny edge, LoG。在邊緣圖像的基礎上，需要通過平滑、形態學等處理去除雜訊點、毛刺、空洞等不需要的部分，再通過細化、邊緣連接和跟蹤等方法獲得物體的輪廓邊界。
對於圖像中某些符合參數模型的主導特徵，如直線、圓、橢圓等，可以通過對其參數進行聚類的方法，抽取相應的特徵。
區域增長方法是根據同一物體區域內象素的相似性質來聚集象素點的方法，從初始區域（如小鄰域或甚至於每個象素）開始，將相鄰的具有同樣性質的象素或其它區域歸並到目前的區域中從而逐步增長區域，直至沒有可以歸並的點或其它小區域為止。區域內象素的相似性度量可以包括平均灰度值、紋理、顏色等信息。
區域增長方法是一種比較普遍的方法，在沒有先驗知識可以利用時，可以取得最佳的性能，可以用來分割比較復雜的圖像，如自然景物。但是，區域增長方法是一種迭代的方法，空間和時間開銷都比較大。
基於像素級別的信息提取以單個像素為單位,過於著眼於局部而忽略了附近整片圖斑的幾何結構情況，從而嚴重製約了信息提取的精度，而面向對象的遙感信息提取，綜合考慮了光譜統計特徵、形狀、大小、紋理、相鄰關系等一系列因素，因而具有更高精度的分類結果。面向對象的遙感影像分析技術進行影像的分類和信息提取的方法如下：
首先對圖像數據進行影像分割，從二維化了的圖像信息陣列中恢復出圖像所反映的景觀場景中的目標地物的空間形狀及組合方式。影像的最小單元不再是單個的像素，而是一個個對象，後續的影像分析和處理也都基於對象進行。
然後採用決策支持的模糊分類演算法，並不簡單地將每個對象簡單地分到某一類，而是給出每個對象隸屬於某一類的概率，便於用戶根據實際情況進行調整，同時，也可以按照最大概率產生確定分類結果。在建立專家決策支持系統時，建立不同尺度的分類層次，在每一層次上分別定義對象的光譜特徵、形狀特徵、紋理特徵和相鄰關系特徵。其中，光譜特徵包括均值、方差、灰度比值；形狀特徵包括面積、長度、寬度、邊界長度、長寬比、形狀因子、密度、主方向、對稱性，位置，對於線狀地物包括線長、線寬、線長寬比、曲率、曲率與長度之比等，對於面狀地物包括面積、周長、緊湊度、多邊形邊數、各邊長度的方差、各邊的平均長度、最長邊的長度；紋理特徵包括對象方差、面積、密度、對稱性、主方向的均值和方差等。通過定義多種特徵並指定不同權重，建立分類標准，然後對影像分類。分類時先在大尺度上分出"父類"，再根據實際需要對感興趣的地物在小尺度上定義特徵，分出"子類"。

Ⅵ 圖像識別演算法有幾種

從模式特徵選擇及判別決策方法的不同可將圖像模式識別方法大致歸納為兩類:統計模式(決策理論)識別方法和句法(結構)模式識別方法。此外，近些年隨著對模式識別技術研究的進一步深入，公司模糊模式識別方法和神經網路模式識別方法也開始得到廣泛的應用。江蘇視圖科技演算法提供商。

Ⅶ 圖像識別有什麼樣的方法

演算法么？建議你站在巨人的手膀子上，用 opencv 吧，我也研究過圖形識別，目標跟蹤，感覺都是坑

Ⅷ 圖像識別的演算法

圖片識別是一個很大的領域，識別也要分很多場景的，有的識別紋理、有的識別顏色、有的識別大小等，都不一樣的。識別之前也有先進行聚類和分類的。

Ⅸ 圖像識別系統有幾種方式具體是什麼

圖片識別的實現基礎是由圖像處理、計算機視覺和模糊識別等多學科實現的，現階段市面上已經有很多像圖普科技成熟大廠可以提供智能審核的軟體。
在人工智慧中，實現圖像識別有一種演算法是基於深度學習多層神經網路實現的，主要是基於模仿人的神經網路，以神經元為單位，演算法包含輸入層，多個節點輸出層，以及權重值，需要大量的訓練樣本去調整模型以達到誤差值最小。
圖像處理具體包括編碼、壓縮、增強、分割；圖像識別包括特徵提取、特徵選擇和分類分析，對圖像類別和結構進行分析；圖像理解包括機器學習和深度學習，即是對圖像描述和解釋。

Ⅹ 圖像識別演算法都有哪些

圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。一般工業使用中，採用工業相機拍攝圖片，然後再利用軟體根據圖片灰階差做進一步識別處理，圖像識別軟體國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。