《人工智能控制技术》 课件 chap10-图像处理案例.pptx

《人工智能控制技术》图像优化处理实例

图像处理概述图像处理技术属于模式识别和优化控制的交叉，许多图像处理算法都用到优化算法，特别是处理对象特征对比不明显图像，对优化控制的要求更加提高。本章以图像分割为例，采用遗传算法和粒子群算法对图像进行优化处理，给出了完成的处理过程，说明进化算法在优化控制中的应用。依托计算机技术的发展，自20世纪60年代开始，人们不断利用计算机对图像的质量进行改善，逐渐形成了图像处理这一学科。数字图像处理（DigitalImageProcessing）又被称作计算机图像处理，是一种将图像信号进行数字化后，利用计算机处理的过程。随着计算机科学、电子学和光学研究的逐渐深入，该技术在诸多领域之中的应用越来越广泛，比如人脸识别技术的广泛应用。另外，在工业现场中，作为大型控制系统的一部分，许多其他传感器不能处理的情况也广泛应用图像处理技术，比如港口或码头的装卸、矿山的矿石识别、大型设备的焊接等都用到图像识别技术。

图像处理概述在对图像的研究过程中，人们往往会对其中的某些部分产生兴趣，我们一般称之为目标或前景，而图像当中的其他部分则被称为背景，例如人脸识别中的人脸、矿石分拣中矿石等都是目标或前景。目标通常对应于图像中特定的、具有独特性质的区域。为了更好识别和分析目标，我们就需要将与目标有关的区域分离出来，排除背景区域的干扰，以便在此基础上对目标进行特征提取或测量等。图像边缘能够反映图像的结构特征信息，并将图像分成不同区域，因此图像边缘检测是所有基于边界的图像分割方法的基础；由于图像中的目标与背景往往在灰度上有较大的差异，因此可利用它们在不同区域上灰度值的不同提取阈值来分离出目标。图像分割依据其中各区域的不同性质，如颜色、灰度等，将图像划分成若干具有相同或相似性质的子区域，以便提取对整幅图像的描述信息。本章介绍了有关数字图像处理的基本知识，对多种图像分割方法进行了举例说明，并结合进化算法与图像分割技术进行了实例分析。

数字图像处理技术简介

图像处理基本概念图像是三维世界在二维平面内的可视化表示，其包含了它所表达事物的大部分信息。“图”是物体反射或透射电磁波的分布，而“像”是视觉系统在接收到“图”信息后，在大脑中形成的认识。根据属性不同，可以对图像进行分类。从颜色上看，图像分为彩色图像、灰度图像和黑白图像等；从获取途径上看，图像分为拍摄类图像和绘制类图像；从内容上看，图像分为人物图像、风景图像等；从功能上看，图像又分为流程图、结构图、电路图和设计图等。对景物的图像作处理，主要有三步：首先需要用相应的设备或技术将景物转换成数字图像﹐常用的两种获取方式为利用数字摄像机直接把景物转换成计算机可以接收的数字图像，或是通过数字扫描仪的扫描，把纸质相片或其他材质上的图像转换成计算机可以接收的数字图像。然后，利用计算机对数字图像进行处理，将景物转换成计算机可以接收的数字图像的这一过程称为图像的感知与获取。在这一步骤中，根据应用目的的不同，可以选择高性能的超级计算机，也可以使用普通的PC。最后选用相应的设备输出处理结果，目前常用的输出设备是彩色显示器，根据应用目的的不同，也可以将处理结果进行打印输出或存储在记录设备上。

图像处理研究内容1.图像运算：图像基本运算的思路是通过对图像中的所有像素实施相同的运算，包括点运算、代数运算以及逻辑运算，或对两幅图像进行点对点的灰度值运算，来实现对图像的某种处理和分析。例如对图像灰度值的变换、对图像进行消噪处理、对图像整体形状的改变等。2.图像变换：图像变换的基本思路是通过对图像实施某种变换，来改变像素的空间关系，以此来改变图像的空间结构，为提高图像处理的效果奠定基础。3.图像增强：图像增强的基本思路是简单地突出图像中我们所感兴趣的特征，或寻找途径来显现图像中模糊的细节，使图像更清晰地被显示出来，最终达到适宜处理与分析的效果。4.图像恢复：图像恢复的基本思路是从退化图像的数学模型出发，对图像的外观进行改进，从而使恢复后的图像尽可能地反映出图像的原貌，其目的是获得与目标真实面貌相像的图像5.图像分割：图像分割的基本思路是根据图像的某种特征或某种相似性测度，把一幅图像划分成若干个互不交迭且具有相同或相近特征的区域，以便于进一步提取出感兴趣的目标，以便于对图像进行进一步分析和描述。

图像处理研究内容6.图像压缩编码：图像压缩编码的基本思路是在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，通过对图像的重新编码，尽可能地减少表示该图像的字节数量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。7.图像特征提取：图像特征提取的基本思路是通过检测和提取出图像的自然特征，如图像的边缘、纹理和形状等，或通过计算出图像的人为特征，比如方差、均值和熵等，为进一步的图像目标识别、图像特征分析和机器视觉应用奠定基础。8.小波图像处理：小波图像