光学识别技术中数字图像处理的运用,数字图像处理论文.docx
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1、光学识别技术中数字图像处理的运用,数字图像处理论文数字图像处理技术是在以计算机为基础发展而来的一种新型信息处理技术,在很多方面该技术均得到特别广泛的应用。在光学辨别中应用数字图像处理技术,可使光学处理及数字处理实现有效结合,进而能够使光学辨别能够得到愈加理想效果,能够使光学信息处理效率得到进一步提高,因而把握数字图像处理在光学相关辨别中的应用有着特别重要的作用及意义。 1 微分算子处理方式方法 在光学相关辨别经过中,为能够使辨别率得到进一步提高,可选择的一种比拟简单的方式方法就是微分相关或者梯度相关,该方式方法在联合变相相关中已经得到特别广泛应用,并且使辨别效率得到很大程度提高。为能够对类似图
2、像进行有效辨别,应当对图像之间所存在的具有不同特征信息进行利用,这一点属于边缘提取意义的重要具体表现出。从当下实际情况来看,应用比拟广泛的微分算子主要包括 Prewitt 算子、Roberts 算子以及 Sobel 算子。 对于离散图像而言,微分边缘检测算子即利用图像在垂直方向与水平方向上存在的差分向梯度算子接近。对 于 Roberts 算 子 而 言, 其 计 算 公 式 为: 其能够利用两个 2 2 模板共同作用得以实现: 对 于 较 复 杂 图 像 而 言, 单 纯 选 择 2 2 方 式 的Roberts 算子,则其所得到的边缘检测效果比拟差,若选择 3 3Prewitt 算子以及 S
3、obel 算子,则可使其检测效果得到较好改善,可获得比拟理想的结果。对于 Prewitt 算子而言,其实现可利用利用下面两个模板 对于上述两个矩阵而言,其所代表的内容分别为图像在水平方向上与垂直方向上的梯度。Sobel 算子与Prewitt 算子两者相比拟而言,其所存在差异就是选择不同模板: 2 群体特征边缘提取算法 根据数字图像本身所存在的特点,可将其看做数字生命存在空间,对于像素而言,可将其看作数字生存资源。数字生命之所以能够得到发展,其所根据的主要就是在图像中灰度值不同的各种像素。在本文研究中,对于特征像素,将将其作为有效资源,对于在图像环境中所存在的数字生命,可将其作为智能体。根据先前
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