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...
现在，让我们使用图像识别技术将图像处理提升到一个新的水平。想象一下，您的计算机不仅可以处理图像，还可以识别其中的内容。这就是人工智能和机器学习的魔力发挥作用的地方。图像识别使计算机能够识别图像中的对象、模式和特征，并根据这种新发现的视觉理解做出决策。想想验证您身份的面部识别系统、检测行人和交通标志的...
本文将从图像的预处理、特征提取、分类器设计等方面介绍图像识别与处理技术的相关内容。 2.图像预处理 图像预处理是图像识别与处理的基础,它包括图像去噪、图像增强等操作。去噪是为了降低图像中的噪声干扰,常用的方法有中值滤波、均值滤波等。图像增强则是通过调整图像亮度、对比度等参数来提升图像品质,常用的方法有...
上图为Alexnet的详细结构,以第一层Conv1为例,输入数据首先经过conv卷积操作,然后依次经过Relu函数、池化操作以及局部归一化Lrn,最终得到数据输出作为第二层的数据输入。其中图像尺寸的大小变化仅与卷积和池化两个操作相关。2 尺寸计算与各层参数量的计算公式卷积尺寸的计算公式为: ...
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...
图像识别技术与图像处理技术的简述 从目的上可以将图像处理分为两类，分别是图像识别技术和图像处理技术。针对图像处理技术，可以是旋转、亮度、对比度、饱和度、RGB调节、调节图像尺寸等属性方面的处理技术和添加文字、图像增强、弱化、水印、特效、镂空等处理方法。甚至为了达到更精微的处理效果，一些软件还使用了图层。...
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...
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...