處理與識別數(shù)字圖像的應用探析
數(shù)字圖像識別與處理系統(tǒng)設計是提升圖像處理與識別水平的關鍵所在，以下是小編搜集整理的一篇探究處理與識別數(shù)字圖像應用的論文范文，歡迎閱讀參考。
摘要 :信息技術的快速發(fā)展為各行業(yè)領域注入新鮮的活力。以當前數(shù)字圖像處理技術、識別技術等為例，其本身以計算機技術為依托，能夠完成信息傳輸、處理、存儲等工作，應用范圍極廣。然而從現(xiàn)行計算機感知能力角度看，仍需將相關的理論與實踐經(jīng)驗作為指導，如人臉識別、紙幣識別等，要求做好圖像處理與識別系統(tǒng)設計。本文將從數(shù)字圖像處理、圖像識別方法在人臉圖像識別中的應用以及圖像識別系統(tǒng)在識別殘損紙幣中的應用角度，對系統(tǒng)開發(fā)思路進行探析。
關鍵詞 :人臉識別 ;數(shù)字圖像處理 ;系統(tǒng)開發(fā)
前言
區(qū)別于一般圖像處理，數(shù)字圖像處理強調在計算機運用下，使圖像信息能夠進行數(shù)字信息的轉化，在此基礎上完成一系列傳輸、處理與存儲等�，F(xiàn)行較多領域如醫(yī)療衛(wèi)生、軍事技術、工農業(yè)生產(chǎn)以及信息安全等，都有數(shù)字圖像處理引入其中，優(yōu)勢極為明顯。而該優(yōu)勢的實現(xiàn)關鍵在于系統(tǒng)設計較為合理，包括顯示設備、數(shù)字化儀與計算機等。因此，本文處理與識別數(shù)字圖像的系統(tǒng)設計研究，具有十分重要的意義。
1 數(shù)字圖像處理方法研究
系統(tǒng)開發(fā)過程中，對數(shù)字圖像處理要求較高，其涉及的方法集中表現(xiàn)在圖像增強、檢測方面。從圖像增強方式看，主要立足于圖像視覺效果改善，采取相應的分析與處理圖像方法。該方式應用下體現(xiàn)出明顯的效果明顯、操作簡單等優(yōu)勢，可滿足圖像處理要求。一般圖像增強方法應用中，首先應做好灰度增強工作。以連續(xù)圖像 f(x,y)為例，對該圖像數(shù)字化后會生成新的圖像 f(m,n)，對于新生成的圖像，灰度值不同，像素數(shù)也存在一定差異，如在較大灰度值情況下，像素數(shù)較多，此時圖像將表現(xiàn)出明亮特點。而灰度值小時，由于像素數(shù)少，所以生成的圖像也較為偏暗。所以在灰度增強中，以相應變換關系為依據(jù)，對圖像中像素灰度值進行調整。假若對未處理的圖像，利用 r=f(m,n)表示像素灰度值，而處理后的通過 r'=g(m,n)表示，此時有 r'=T(r)或 g(m,n)=T(f(m,n))，利用這些變換關系式，便可使灰度增強目標得以實現(xiàn)。完成灰度增強后，便需采取圖像銳化措施。通常攝像系統(tǒng)應用下難以保證聚焦質量，或因信道狹窄問題，很容易導致目標輪廓不清晰，此時要求利用銳化，使圖像輪廓加重，獲取更為精確的圖像。需注意的是銳化中對于灰度值調整僅集中的在目標輪廓上，而輪廓外像素不會發(fā)生改變。另外，圖像增強中也需考慮圖像噪聲控制問題，主要通過非線性處理技術實現(xiàn)，該技術可被叫做中值濾波。實際應用中，中值濾波可以二維窗口形式展現(xiàn)出來，相比 1×L 與L×1 濾波器，在 L×L 二維中值濾波器運用下，更能使噪聲被抑制。
處理數(shù)字圖像中，在圖像增強方法應用的同時，也要求在圖像檢測方面進行強化。其涉及的內容首先表現(xiàn)在邊緣檢測上，其中的邊緣主要指圖像紋理結構、顏色或灰度級發(fā)生突變，整個圖像特征不具備連續(xù)性，所以在圖像分析中應對邊緣信息給予足夠重視。從數(shù)字圖像中的邊緣看，主要表現(xiàn)在幅度、方向兩個特性層面，若以邊緣走向為主，此時灰度將出現(xiàn)平緩變化，而在與邊緣走向垂直的情況下，灰度變化極為明顯。因此，實際檢測邊緣過程中可從一階、二階導數(shù)著手，進行圖像灰度的計算，可達到檢目的。另外，檢測過程中也可將形狀匹配技術引入其中，以 Hough 變換為例，其可通過坐標變換，在變換空間中將曲線點進行固定，可形成峰點。此時僅需從空間中峰點著手，便能完成形狀曲線檢測過程。
2 圖像識別方法在人臉圖像識別中的應用
本文在研究圖像識別中，主要從人臉圖像識別方面著手，這一識別過程極為復雜，需在計算機中執(zhí)行一系列圖像采集、人臉檢測、人臉定位、人臉跟蹤等，這樣提取出的人臉信息便可用于識別。對于識別過程中涉及的技術主要以檢測定位、識別算法為主。其中在檢測定位中，常用的主要以顯式、隱式特征兩種方式為主。顯式特征可理解為在肉眼觀察下，完成臉部結構、輪廓以及膚色的.判斷等，如基于知識的方法、模板匹配或膚色模型等，這些都可作為顯式特征識別方法。而在隱式特征方式上，主要利用相關的人臉樣本對圖像進行檢測，如積分圖像、支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡或特征臉法等，都可作為隱式特征檢測方式。而在識別算法中，若以人臉表征方式為依據(jù)，可細化為神經(jīng)網(wǎng)絡、特征臉法、模板匹配以及基于幾何特征方式等，這些方法應用下對人臉識別實現(xiàn)可起到明顯作用。以其中基于幾何特征方式為例，其將人臉中下巴、嘴巴、鼻子與眼睛利用幾何描述，與人類識別人臉機理相吻合。但應用中也存在一定不足之處，如在對人臉結構描述時難以對細微特征進行判斷，可能導致信息丟失。同樣，其他幾種識別方法運用下也都存在一定的優(yōu)勢與弊端，要求在選擇中結合實際需要。
在圖像識別中，保證圖像識別技術應用的基礎上，還應做好采集圖像與提取人臉等工作。其中的圖像采集部分，一般可將攝像頭、采集卡同時裝設于采集設備中，尤其采集卡選用時，應保證其能滿足色空變換、剪裁、比例縮放、數(shù)字解碼等要求，保證最終獲取的信號較為精準。而對于人臉提取部分，其過程較為復雜，通常需在膚色空間構建的基礎上，進行 RGB 的確定，使其與膚色空間保持對應，這樣便可定位人臉區(qū)域。除此之外，圖像系統(tǒng)開發(fā)中，還需保證將人工神經(jīng)元引入其中，保證整個系統(tǒng)應用下可對人臉模式進行分類。且注意系統(tǒng)構建后，要求對系統(tǒng)性能以及其中的算法進行測試，盡可能將其中影響識別結果的因素剔除，以此達到圖像識別的目標。
3 圖像識別系統(tǒng)在識別殘損紙幣中的應用
圖像識別系統(tǒng)的應用在許多行業(yè)領域中都有所涉及，本文研究中以殘損紙幣為實例。系統(tǒng)應用中首先需對識別流程進行明確，主要包括：①使紙幣在掃描儀運用下完成數(shù)字圖像轉換過程，且文件形式以 BMP 為主，能夠滿足存儲要求 ;②對掃描后的圖像進行轉換，以灰度圖像取代彩色圖像 ;③對紙幣殘缺情況、污漬或粘補等進行判定 ;③對紙幣票面圖案分析，若圖案過于模糊，應將其界定為殘幣。識別系統(tǒng)應用中，主要運用到邊緣檢測、神經(jīng)網(wǎng)絡識別以及線性判別等方式。對幾種方式對比，可發(fā)現(xiàn)在識別率上都較高，優(yōu)勢較為明顯，但也存在一定不足之處，如神經(jīng)網(wǎng)絡方法運用下的內存較大、計算量多等。因此，實際開展識別工作中，可考慮融合三種方式，使其各自缺點得以彌補，保證優(yōu)勢充分發(fā)揮出來。
4 結論
數(shù)字圖像識別與處理系統(tǒng)設計是提升圖像處理與識別水平的關鍵所在。實際設計中應正確認識處理與識別數(shù)字圖像的基本內涵，使處理過程中圖像增強、檢測等方法落到實處，且在圖像識別中做好檢測定位、識別以及人臉提取等工作，這樣才可使整個系統(tǒng)性能進一步提高。
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