图像处理与识别技术是指把外部世界的一种映像转换成计算机可存取的数据并进行识别的技术。图像处理的目的是为了便于图像的存储、传送和提供识别时剔除噪声而突出有用信息，主要的技术手段包括图像编码、图像增强和图像复原。图像识别分为学习和识别两部分，学习的目的是形成识别所需要的各种图像特征，识别是根据这些特征，...
图像识别与处理技术是指通过计算机视觉和深度学习等方法，对图像进行自动分析、处理和理解的技术。该技术在安防监控、自动驾驶、医学影像等领域有广泛应用。随着计算能力的提升和大数据的发展，图像识别与处理技术正不断取得新的突破。▪图像识别与处理技术的发展历程 从早期的边缘检测、形态学变换到现在的深度学习，图像...
图像处理与模式识别利用计算机技术与数学方法对图像、视频信息的表示，编解码，图像分割，图像质量评价，目标检测与识别以及立体视觉等方面开展科学研究。主要研究内容包括：图像、视频的模式识别和安全监控、医学和材料图像处理、演化算法、人工智能、粗糙集和数据挖掘等。在人脸识别、指纹识别、光学字符识别、自然语言处理...
共分九章，内容包括计算机图像处理与识别技术综述、MATLAB编程语言、图像预处理、图像分割、图像恢复与校正、图像特征提取、图像识别、图像数据压缩编码以及图像工程技术在工业自动检测、智能机器人视觉检测、智能交通监控与管理、卫星遥感图像识别等方面的应用实例，并附有MATLAB图像处理函数库和图像工程技术领域专业词汇的汉英...
特征提取与识别是计算机视觉中的关键技术之一,旨在提取图像中的特征并进行识别。它通过对图像进行预处理、特征提取和分类器设计等步骤,实现目标的自动识别和分类。特征提取与识别技术在人脸识别、物体识别等领域具有广泛的应用。 九、三维视觉 三维视觉是计算机视觉领域的一个重要分支,旨在从二维图像中恢复出三维场景信息。
纹理特征生成涉及了图像特征提取和表示、图像特征统计分析和图像风格迁移等机器学习技术,参与该项目研究的同学可以全面地学习图像处理和模式识别方面的知识,了解最新的机器学习技术,增加知识面,扩展研究工作能力。 石材纹理生成是一种特别的图像纹理生成技术,它主要用于模拟自然环境下石材的纹理图案。石材广泛地用于建筑的...
图像处理深度识别是指使用深度学习技术对预处理后的图像进行识别和分类的过程。常见的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 卷积神经网络(CNN)CNN是一种专门用于处理图像的深度学习模型。它通过卷积操作、池化操作等对输入的图像进行逐层抽象和特征提取,最终输出分类结果。CNN在图像识别、分类、...
《图像处理与识别技术：应用与实践》是2019年哈尔滨工业大学出版社出版的图书。内容简介 本书共9章:第1章介绍BMP图像文件的格式及如何显示BMP图像;第2章介绍常见的图像点运算包括灰度线性变换、灰度非线性变换、灰度均衡等;第3章介绍常见的邻域运算,包括平滑滤波、边缘检测等:第4章介绍图像的几何变换,包括图像缩放...
一、图像识别与处理技术原理 1. 特征提取和分类 图像识别与处理最基础的技术是特征提取和分类。特征提取是将图像中的不同物体或场景特征进行提取,这些特征可以是颜色、纹理、形状等不同方面的属性。通过学习这些特征,机器可以对图片的不同部分进行感知和分析。而分类则是对这些特征进行归纳整理,从而达到区分不同物体或...
在机器人领域,图像识别技术可以通过对环境中的图像进行分析和识别,来实现机器人的目标导航和操作。 总结起来,计算机应用中的图像处理与识别技术在现代社会中发挥着重要的作用。通过图像处理技术,我们可以改善图像的质量和信息,使得图像更加直观清晰。通过图像识别技术,我们可以让计算机学会理解和识别图像中的内容和模式,...