數(shù)字圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)研究

朱安琪（西北師范大學(xué)，甘肅蘭州，730070）

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數(shù)字圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)研究

朱安琪
（西北師范大學(xué)，甘肅蘭州，730070）

摘要：信息技術(shù)的快速發(fā)展為各行業(yè)領(lǐng)域注入新鮮的活力。以當(dāng)前數(shù)字圖像處理技術(shù)、識(shí)別技術(shù)等為例，其本身以計(jì)算機(jī)技術(shù)為依托，能夠完成信息傳輸、處理、存儲(chǔ)等工作，應(yīng)用范圍極廣。然而從現(xiàn)行計(jì)算機(jī)感知能力角度看，仍需將相關(guān)的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)作為指導(dǎo)，如人臉識(shí)別、紙幣識(shí)別等，要求做好圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)。本文將從數(shù)字圖像處理、圖像識(shí)別方法在人臉圖像識(shí)別中的應(yīng)用以及圖像識(shí)別系統(tǒng)在識(shí)別殘損紙幣中的應(yīng)用角度，對(duì)系統(tǒng)開發(fā)思路進(jìn)行探析。

關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別；數(shù)字圖像處理；系統(tǒng)開發(fā)

0 前言

區(qū)別于一般圖像處理，數(shù)字圖像處理強(qiáng)調(diào)在計(jì)算機(jī)運(yùn)用下，使圖像信息能夠進(jìn)行數(shù)字信息的轉(zhuǎn)化，在此基礎(chǔ)上完成一系列傳輸、處理與存儲(chǔ)等?，F(xiàn)行較多領(lǐng)域如醫(yī)療衛(wèi)生、軍事技術(shù)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及信息安全等，都有數(shù)字圖像處理引入其中，優(yōu)勢(shì)極為明顯。而該優(yōu)勢(shì)的實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵在于系統(tǒng)設(shè)計(jì)較為合理，包括顯示設(shè)備、數(shù)字化儀與計(jì)算機(jī)等。因此，本文處理與識(shí)別數(shù)字圖像的系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究，具有十分重要的意義。

1 數(shù)字圖像處理方法研究

系統(tǒng)開發(fā)過(guò)程中，對(duì)數(shù)字圖像處理要求較高，其涉及的方法集中表現(xiàn)在圖像增強(qiáng)、檢測(cè)方面。從圖像增強(qiáng)方式看，主要立足于圖像視覺(jué)效果改善，采取相應(yīng)的分析與處理圖像方法。該方式應(yīng)用下體現(xiàn)出明顯的效果明顯、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì)，可滿足圖像處理要求。一般圖像增強(qiáng)方法應(yīng)用中，首先應(yīng)做好灰度增強(qiáng)工作。以連續(xù)圖像f（x，y）為例，對(duì)該圖像數(shù)字化后會(huì)生成新的圖像f（m，n），對(duì)于新生成的圖像，灰度值不同，像素?cái)?shù)也存在一定差異，如在較大灰度值情況下，像素?cái)?shù)較多，此時(shí)圖像將表現(xiàn)出明亮特點(diǎn)。而灰度值小時(shí)，由于像素?cái)?shù)少，所以生成的圖像也較為偏暗。所以在灰度增強(qiáng)中，以相應(yīng)變換關(guān)系為依據(jù)，對(duì)圖像中像素灰度值進(jìn)行調(diào)整。假若對(duì)未處理的圖像，利用r=f（m，n）表示像素灰度值，而處理后的通過(guò)r’=g（m，n）表示，此時(shí)有r’=T（r）或g（m，n）=T（f（m，n）），利用這些變換關(guān)系式，便可使灰度增強(qiáng)目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)。完成灰度增強(qiáng)后，便需采取圖像銳化措施。通常攝像系統(tǒng)應(yīng)用下難以保證聚焦質(zhì)量，或因信道狹窄問(wèn)題，很容易導(dǎo)致目標(biāo)輪廓不清晰，此時(shí)要求利用銳化，使圖像輪廓加重，獲取更為精確的圖像。需注意的是銳化中對(duì)于灰度值調(diào)整僅集中的在目標(biāo)輪廓上，而輪廓外像素不會(huì)發(fā)生改變。另外，圖像增強(qiáng)中也需考慮圖像噪聲控制問(wèn)題，主要通過(guò)非線性處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)，該技術(shù)可被叫做中值濾波。實(shí)際應(yīng)用中，中值濾波可以二維窗口形式展現(xiàn)出來(lái)，相比1×L與L×1濾波器，在L×L二維中值濾波器運(yùn)用下，更能使噪聲被抑制。

處理數(shù)字圖像中，在圖像增強(qiáng)方法應(yīng)用的同時(shí)，也要求在圖像檢測(cè)方面進(jìn)行強(qiáng)化。其涉及的內(nèi)容首先表現(xiàn)在邊緣檢測(cè)上，其中的邊緣主要指圖像紋理結(jié)構(gòu)、顏色或灰度級(jí)發(fā)生突變，整個(gè)圖像特征不具備連續(xù)性，所以在圖像分析中應(yīng)對(duì)邊緣信息給予足夠重視。從數(shù)字圖像中的邊緣看，主要表現(xiàn)在幅度、方向兩個(gè)特性層面，若以邊緣走向?yàn)橹?，此時(shí)灰度將出現(xiàn)平緩變化，而在與邊緣走向垂直的情況下，灰度變化極為明顯。因此，實(shí)際檢測(cè)邊緣過(guò)程中可從一階、二階導(dǎo)數(shù)著手，進(jìn)行圖像灰度的計(jì)算，可達(dá)到檢目的。另外，檢測(cè)過(guò)程中也可將形狀匹配技術(shù)引入其中，以Hough變換為例，其可通過(guò)坐標(biāo)變換，在變換空間中將曲線點(diǎn)進(jìn)行固定，可形成峰點(diǎn)。此時(shí)僅需從空間中峰點(diǎn)著手，便能完成形狀曲線檢測(cè)過(guò)程。

2 圖像識(shí)別方法在人臉圖像識(shí)別中的應(yīng)用

本文在研究圖像識(shí)別中，主要從人臉圖像識(shí)別方面著手，這一識(shí)別過(guò)程極為復(fù)雜，需在計(jì)算機(jī)中執(zhí)行一系列圖像采集、人臉檢測(cè)、人臉定位、人臉跟蹤等，這樣提取出的人臉信息便可用于識(shí)別。對(duì)于識(shí)別過(guò)程中涉及的技術(shù)主要以檢測(cè)定位、識(shí)別算法為主。其中在檢測(cè)定位中，常用的主要以顯式、隱式特征兩種方式為主。顯式特征可理解為在肉眼觀察下，完成臉部結(jié)構(gòu)、輪廓以及膚色的判斷等，如基于知識(shí)的方法、模板匹配或膚色模型等，這些都可作為顯式特征識(shí)別方法。而在隱式特征方式上，主要利用相關(guān)的人臉樣本對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)，如積分圖像、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或特征臉?lè)ǖ龋伎勺鳛殡[式特征檢測(cè)方式。而在識(shí)別算法中，若以人臉表征方式為依據(jù)，可細(xì)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、特征臉?lè)?、模板匹配以及基于幾何特征方式等，這些方法應(yīng)用下對(duì)人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)可起到明顯作用。以其中基于幾何特征方式為例，其將人臉中下巴、嘴巴、鼻子與眼睛利用幾何描述，與人類識(shí)別人臉機(jī)理相吻合。但應(yīng)用中也存在一定不足之處，如在對(duì)人臉結(jié)構(gòu)描述時(shí)難以對(duì)細(xì)微特征進(jìn)行判斷，可能導(dǎo)致信息丟失。同樣，其他幾種識(shí)別方法運(yùn)用下也都存在一定的優(yōu)勢(shì)與弊端，要求在選擇中結(jié)合實(shí)際需要。

在圖像識(shí)別中，保證圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，還應(yīng)做好采集圖像與提取人臉等工作。其中的圖像采集部分，一般可將攝像頭、采集卡同時(shí)裝設(shè)于采集設(shè)備中，尤其采集卡選用時(shí)，應(yīng)保證其能滿足色空變換、剪裁、比例縮放、數(shù)字解碼等要求，保證最終獲取的信號(hào)較為精準(zhǔn)。而對(duì)于人臉提取部分，其過(guò)程較為復(fù)雜，通常需在膚色空間構(gòu)建的基礎(chǔ)上，進(jìn)行RGB的確定，使其與膚色空間保持對(duì)應(yīng)，這樣便可定位人臉區(qū)域。除此之外，圖像系統(tǒng)開發(fā)中，還需保證將人工神經(jīng)元引入其中，保證整個(gè)系統(tǒng)應(yīng)用下可對(duì)人臉模式進(jìn)行分類。且注意系統(tǒng)構(gòu)建后，要求對(duì)系統(tǒng)性能以及其中的算法進(jìn)行測(cè)試，盡可能將其中影響識(shí)別結(jié)果的因素剔除，以此達(dá)到圖像識(shí)別的目標(biāo)。

3 圖像識(shí)別系統(tǒng)在識(shí)別殘損紙幣中的應(yīng)用

圖像識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用在許多行業(yè)領(lǐng)域中都有所涉及，本文研究中以殘損紙幣為實(shí)例。系統(tǒng)應(yīng)用中首先需對(duì)識(shí)別流程進(jìn)行明確，主要包括：①使紙幣在掃描儀運(yùn)用下完成數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換過(guò)程，且文件形式以BMP為主，能夠滿足存儲(chǔ)要求；②對(duì)掃描后的圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以灰度圖像取代彩色圖像；③對(duì)紙幣殘缺情況、污漬或粘補(bǔ)等進(jìn)行判定；③對(duì)紙幣票面圖案分析，若圖案過(guò)于模糊，應(yīng)將其界定為殘幣。識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用中，主要運(yùn)用到邊緣檢測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別以及線性判別等方式。對(duì)幾種方式對(duì)比，可發(fā)現(xiàn)在識(shí)別率上都較高，優(yōu)勢(shì)較為明顯，但也存在一定不足之處，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法運(yùn)用下的內(nèi)存較大、計(jì)算量多等。因此，實(shí)際開展識(shí)別工作中，可考慮融合三種方式，使其各自缺點(diǎn)得以彌補(bǔ)，保證優(yōu)勢(shì)充分發(fā)揮出來(lái)。

4 結(jié)論

數(shù)字圖像識(shí)別與處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)是提升圖像處理與識(shí)別水平的關(guān)鍵所在。實(shí)際設(shè)計(jì)中應(yīng)正確認(rèn)識(shí)處理與識(shí)別數(shù)字圖像的基本內(nèi)涵，使處理過(guò)程中圖像增強(qiáng)、檢測(cè)等方法落到實(shí)處，且在圖像識(shí)別中做好檢測(cè)定位、識(shí)別以及人臉提取等工作，這樣才可使整個(gè)系統(tǒng)性能進(jìn)一步提高。

參考文獻(xiàn)

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Research and development of digital image processing and recognition system

Zhu Anqi
（Northwest Normal University，Lanzhou Gansu，730070）

Abstract：In this paper，the digital image processing，image recognition method in face recognition applications，image recognition system in a disused paper money recognition application point of view，the development ideas of system analysis.

Keywords：face recognition；digital image processing；system development

作者簡(jiǎn)介

朱安琪（1996.05-）性別：男，籍貫：江蘇省鹽城人，學(xué)歷：本科，就讀于西北師范大學(xué)，現(xiàn)有職稱：本科在讀，研究方向：電子信息類。