什么是图像识别，图像识别技术简介（新手必看）

图像识别是指利用信息处理与计算机技术，采用数学方法，对图像进行处理、分析和理解的过程，它是近 20 年发展起来的一门新兴技术科学。

由于计算机技术和信息技术的不断发展，图像识别技术的使用领域越来越广泛，如指纹识别、虹膜识别、手写汉字识别、交通标志识别、手势识别、人脸识别、机器人视觉等，并且随着实践活动社会化的需要，需要分类识别的事物种类越来越丰富，而且被识别对象的内容也越来越复杂。例如：

• 在交通管理系统中，通过使用车牌的自动识别来记录车辆的违章行为；
• 在医学图像中，根据细胞的形状和颜色等分析是否发生了病变；
• 通过植物的颜色和形态长势判断何时需要浇水、施肥；
• 通过气象观测的数据或利用卫星照片来进行天气预报等。

总而言之，图像识别技术不但在农业、工业、医学和高科技产业等各个领域发挥着非常重要的作用，而且已经越来越多地渗透到了我们的日常生活中。

图像识别过程

图像识别过程大致分为两个阶段：

• 样本训练阶段，对大量样本图像进行预处理、提取图像特征、进行模式分类，从而获得一个样本图像特征库；
• 图像识别阶段，对输入图像进行预处理、进行图像分析、分割并提取图像中关注部分的图像特征、利用模式识别方法对特征与图像特征库中的特征进行相关处理，以确定输入图像是否匹配。当图像匹配失败时，将其特征作为新的模式分类并入图像特征库。

图像预处理

图像预处理的目的是让图像更好地为识别图像服务。在预处理过程中：

• 为了方便分析图像内容，常用的方法是对彩色图像进行灰度处理；
• 为了减轻图像在成像过程中受到的噪声污染，对图像进行直方图归一化、低通滤波、均值滤波和中值滤波等平滑处理；
• 为了突出图像的细节特征（如图像边缘和轮廓），对图像进行高通滤波器处理，利用梯度算子和拉普拉斯算子处理图像等；
• 为了能够找到关注部分的图像，对图像进行边缘检测、边界检测、区域连接和门限等技术处理，最终分割图像。

图像特征提取

图像特征提取关键是保证图像的大小、位移及旋转的不变性，以提取到唯一标识图像特性的特征来为图像识别服务。

图像特征提取实际上是图像表示问题。它的目的是减轻图像在识别过程中的负担。因为原始图像的数据维数非常高，通过特征提取给数据降维，从而提高识别效率和识别率，为节省资源、构造和设计特征分类器带来益处。