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詳情介紹:圖片物體識別——圖像識別的研究現(xiàn)狀圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段:文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。文字識別的研究是從1950年開始的,一般是識別字母、數(shù)字和符號,從印刷文字識別到手寫文字識別,應(yīng)用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲,傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢,這些都為圖像識別技術(shù)的發(fā)展提供了強大的動力。物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認識,屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向,其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測機器人上。現(xiàn)代圖像識別技術(shù)的一個不足就是自適應(yīng)性能差,一旦目標圖像被較強的噪聲污染或是目標圖像有較大殘缺往往就得不出理想的結(jié)果。圖像識別問題的數(shù)學(xué)本質(zhì)屬于模式空間到類別空間的映射問題。目前,在圖像識別的發(fā)展中,主要有三種識別方法:統(tǒng)計模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別、模糊模式識別。圖像分割是圖像處理中的一項關(guān)鍵技術(shù),自20世紀70年代,其研究已經(jīng)有幾十年的歷史,一直都受到人們的高度重視,至今借助于各種理論提出了數(shù)以千計的分割算法,而且這方面的研究仍然在積極地進行著?,F(xiàn)有的圖像分割的方法有許多種,有閾值分割方法,邊緣檢測方法,區(qū)域提取方法,結(jié)合特定理論工具的分割方法等。從圖像的類型來分有:灰度圖像分割、彩色圖像分割和紋理圖像分割等。早在1965年就有人提出了檢測邊緣算子,使得邊緣檢測產(chǎn)生了不少經(jīng)典算法。但在近二十年間,隨著基于直方圖和小波變換的圖像分割方法的研究計算技術(shù)、VLSI技術(shù)的迅速發(fā)展,有關(guān)圖像處理方面的研究取得了很大的進展。圖像分割方法結(jié)合了一些特定理論、方法和工具,如基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割、基于小波變換的分割、基于遺傳算法的分割等。
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