《人工智能算法》課程教案教學(xué)目的、要求：1.掌握圖像的概念，了解圖像的變換2.掌握圖像分析與處理3.了解圖像識別技術(shù)4.掌握圖像處理和識別的matlab實戰(zhàn)教學(xué)重點及難點：重點：圖像的變換難點：圖像的分析與處理教學(xué)基本內(nèi)容教學(xué)過程設(shè)計§7圖像處理與識別技術(shù)§7.1圖像基本概念圖像格式是指存儲圖像采用的格式，不同的系統(tǒng)、不同的圖像處理軟件，所支持的圖像格式都有可能不同。在實際應(yīng)用中經(jīng)常遇到的圖像格式有bmp、gif、tiff、jpeg、pcx、psd和wmf等。圖像類型可分索引圖像、灰度圖像、二值圖像、RGB圖像和多幀圖像等5種基本類型。圖像處理過程主要涉及以下技術(shù)：數(shù)字圖像、圖像采集、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像編碼與壓縮、圖像分割技術(shù)、圖像識別?！?.2圖像變換為了快速有效地對圖像進(jìn)行處理和分析，常常需要對圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將某個圖像空間的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換到另外的空間，并利用這些空間特有的性質(zhì)進(jìn)行一定的加工，最后再轉(zhuǎn)換回圖像空間以得到需要的效果。常用的圖像變換技術(shù)有傅里葉變換、離散余弦變換、Radon變換、小波變換?！?.3圖像分析與處理圖像數(shù)字化：常見圖像是連續(xù)的，即圖像灰度的值可以是任意實數(shù)。為了能用計算機(jī)對圖像進(jìn)行加工，需要把連續(xù)的圖像進(jìn)行空間域的采樣和幅度值域的量化，即所謂的離散化。這種離散化了的圖像是數(shù)字圖像。圖像運算：圖像的代數(shù)運算基于圖像的標(biāo)準(zhǔn)算術(shù)運算（如加、減、乘、除），以產(chǎn)生有增加效果的圖像。圖像代數(shù)運算是一種比較簡單和有效的增強(qiáng)處理，常用于遙感圖像的處理。圖像調(diào)整：圖像調(diào)整主要是指通過提高圖像的信噪比、修正圖像的顏色和強(qiáng)度等措施，使圖像的質(zhì)量得到改善。圖像復(fù)原：由于成像系統(tǒng)的散焦、設(shè)備與物體間的相對運動、隨機(jī)大氣湍流、光學(xué)系統(tǒng)的像差等各種原因，圖像的質(zhì)量有時會出現(xiàn)模糊、失真、噪聲等瑕疵，此時就需要對圖像質(zhì)量進(jìn)行復(fù)原，包括輻射校正、大氣校正、條帶噪聲消除、幾何消除等內(nèi)容。圖像復(fù)原是圖像處理中的一個重要問題。解決該問題的關(guān)鍵是對圖像的退化過程建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，然后通過求解該逆問題獲得圖像的復(fù)原模型并對原始圖像進(jìn)行合理估計。由于引起圖像退化的因素眾多，且性質(zhì)各不相同，目前沒有統(tǒng)一的復(fù)原方法，根據(jù)不同的應(yīng)用物理環(huán)境，采用不同的退化模型、處理技巧和估計準(zhǔn)則就可以得到不同的復(fù)原方法。圖像特征分析：圖像特征主要有圖像的顏色特征、紋理特征、形狀特性和空間關(guān)系特征。圖像區(qū)域分割：圖像區(qū)域分割的目的是從圖像中劃分出某個物體的區(qū)域，即找出那些對應(yīng)于物體或物體表面的像元集合，其目的是為了便于提取可區(qū)別性、可靠性、獨立性好的少量特征。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種應(yīng)用于圖像處理和模式識別領(lǐng)域的新方法，其基本思想是用表達(dá)和描述區(qū)域形狀的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對應(yīng)形狀，以達(dá)到對圖像分析和識別的目的。§7.4圖像識別圖像識別是指對圖像進(jìn)行對象識別，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。文字識別的研究是從1950年開始的，一般是識別字母、數(shù)字和符號，從印刷文字識別到手寫文字識別，應(yīng)用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢，這些都為圖像識別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動力。物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識，屬于高級的計算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測機(jī)器人上?，F(xiàn)代圖像識別技術(shù)的一個不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或是目標(biāo)圖像有較大殘缺往往就得不出理想的結(jié)果。§7.5圖像處理和識別的matlab實戰(zhàn)圖像處理和識別的matlab實戰(zhàn)舉例。引入：通過對現(xiàn)實生活圖像的廣泛應(yīng)用引入。內(nèi)容設(shè)計思路：對課堂內(nèi)容進(jìn)行分析，引導(dǎo)學(xué)生了解內(nèi)容之間的相互聯(lián)系，并指出本節(jié)課的重點難點以及教學(xué)目的。核心是給學(xué)員講清楚圖像分析與處理技術(shù)強(qiáng)調(diào)：引導(dǎo)學(xué)生思考模擬的原理，觸類旁通。課堂互動：對先修的基礎(chǔ)知識進(jìn)行提問、回顧、引導(dǎo)。分析：圖像識別的發(fā)展應(yīng)用。舉例分析