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一、圖像識別流程：
1、圖像識別的流程：
圖像識別流程
2、根據(jù)本人的理解，使用人工智能進(jìn)行圖像識別主要分兩階段：
1）樣例訓(xùn)練階段：對樣例圖片進(jìn)行圖像預(yù)處理à分割à特征提取à生成識別模型。識別模型是這個(gè)階段的最終成果，也是后續(xù)模型應(yīng)用的基礎(chǔ) 。
2）應(yīng)用階段：對于要使用上述模型進(jìn)行識別的圖片，同樣需要對圖片進(jìn)行圖像預(yù)處理、分割、特征提取流程。根據(jù)提取的特征，選擇適當(dāng)?shù)姆诸惼鳎鏚NN ，貝葉斯、CNN等，使用上述識別模型對圖片進(jìn)行分類等。
二、圖像預(yù)處理
1、預(yù)處理的主要目的：
1）增強(qiáng)有用信息的可檢測性：消除圖像中無關(guān)的信息（去噪音），恢復(fù)有用的真實(shí)信息人工智能圖像識別技術(shù) ，增強(qiáng)有用信息的可檢測性。
2）提升處理效率：最大限度地簡化數(shù)據(jù)，從而改進(jìn)特征抽取、圖像分割、匹配和識別的可靠性。
2、預(yù)處理的方法：
1）灰度化：在RGB模型中，如果R=G=B時(shí)，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫灰度值。因此，灰度圖像每個(gè)像素只需一個(gè)字節(jié)存放灰度值（又稱強(qiáng)度值、亮度值）。對彩色圖像進(jìn)行處理時(shí)人工智能圖像識別技術(shù) ，我們往往需要對三個(gè)通道依次進(jìn)行處理，時(shí)間開銷將會很大。因此，為了達(dá)到提高整個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的處理速度的目的，需要減少所需處理的數(shù)據(jù)量。
常用的灰度化算法：
u 分量法
u 最大值法
u 平均值法
u 加權(quán)平均法
2）幾何變換:
圖像幾何變換又稱為圖像空間變換，通過平移、轉(zhuǎn)置、鏡像、旋轉(zhuǎn)、縮放等幾何變換對采集的圖像進(jìn)行處理，用于改正圖像采集系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差和儀器位置（成像角度、透視關(guān)系乃至鏡頭自身原因）的隨機(jī)誤差。
常用的幾何變換算法：
u 灰度插值算法
u 最近鄰插值
【圖像識別概述】u 雙線性插值
u 雙三次插值。
3）圖像增強(qiáng)
增強(qiáng)圖像中的有用信息，它可以是一個(gè)失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識別效果。
3、圖像增強(qiáng)算法可分成兩大類：
1）空間域法：空間域法是一種直接圖像增強(qiáng)算法，分為點(diǎn)運(yùn)算算法和鄰域去噪算法。點(diǎn)運(yùn)算算法即灰度級校正、灰度變換（又叫對比度拉伸）和直方圖修正等。鄰域增強(qiáng)算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑常用算法有均值濾波、中值濾波、空域?yàn)V波。銳化常用算法有梯度算子法、二階導(dǎo)數(shù)算子法、高通濾波、掩模匹配法等。
2）頻率域法：頻率域法是一種間接圖像增強(qiáng)算法，常用的頻域增強(qiáng)方法有低通濾波器和高通濾波器。低頻濾波器有理想低通濾波器、巴特沃斯低通濾波器、高斯低通濾波器、指數(shù)濾波器等。高通濾波器有理想高通濾波器、巴特沃斯高通濾波器、高斯高通濾波器、指數(shù)濾波器。
三、圖像分割：
1、圖像分割就是把圖像分成若干個(gè)特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。圖像分割的過程也是一個(gè)標(biāo)記過程，即把屬于同一區(qū)域的像素賦予相同的編號。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。
圖像分割前后
2、常用的圖像分割方法主要分以下幾類：
1）基于閾值的分割方法。
2）基于區(qū)域的分割方法。
3）基于邊緣的分割方法。
4）基于特定理論的分割方法，如直方圖法等。
圖像分割是圖像識別和計(jì)算機(jī)視覺至關(guān)重要的預(yù)處理。沒有正確的分割就不可能有正確的識別。
四、圖像特征提?。?
1、定義：
1）特征是一個(gè)數(shù)字圖像中“有趣”的部分，它是許多計(jì)算機(jī)圖像分析算法的起點(diǎn) 。因此一個(gè)算法是否成功往往由它使用和定義的特征決定。因此特征提取最重要的一個(gè)特性是“可重復(fù)性”：同一場景的不同圖像所提取的特征應(yīng)該是相同的。
2）特征提?。航??繼卣髯?晃?蛔榫哂忻饗暈錮硪庖澹℅abor、幾何特征[角點(diǎn)、不變量]、紋理[LBP HOG]）或者統(tǒng)計(jì)意義或核的特征。
3）特征選擇：從特征集合中挑選一組最具統(tǒng)計(jì)意義的特征，達(dá)到降維的目的。
2、特征類型：
1）邊緣：是組成兩個(gè)圖像區(qū)域之間邊界（或邊緣）的像素。
2）角：是圖像中點(diǎn)似的特征，在局部它有兩維結(jié)構(gòu) 。
3）區(qū)域：描寫一個(gè)圖像中的一個(gè)區(qū)域性的結(jié)構(gòu)，但是區(qū)域也可能僅由一個(gè)像素組成。
4）脊：長條形的物體被稱為脊。
3、特征提取常用算法：
1）SIFT（尺度不變特征變換）
2）HOG（方向梯度直方圖）
3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4）其他傳統(tǒng)特征提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）
參考資料：
1.%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86/?fr=
2.%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2/?fr=
3.%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8F%90%E5%8F%96/?fr=
4.
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