基于频谱分析的匀速运动模糊图像模糊方向识别

运动模糊图像

目录 第1章绪论 ....................................................................... 错误!未定义书签。选题目的及背景 ........................................................................... 错误!未定义书签。国内外发展和现状 ....................................................................... 错误!未定义书签。数字图像恢复技术的应用领域 ................................................... 错误!未定义书签。论文的内容与基本结构 ............................................................... 错误!未定义书签。第2章运动模糊图像退化模型 .......................................... 错误!未定义书签。图像噪声 ....................................................................................... 错误!未定义书签。噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。噪声的分类................................................................................ 错误!未定义书签。图像退化模型 ............................................................................... 错误!未定义书签。退化模型.................................................................................... 错误!未定义书签。论文的内容与基本结构 ............................................................... 错误!未定义书签。第3章图像复原 .................................................................... 错误!未定义书签。退化模型 ....................................................................................... 错误!未定义书签。噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。噪声的分类................................................................................ 错误!未定义书签。退化模型 ....................................................................................... 错误!未定义书签。噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。噪声的分类................................................................................ 错误!未定义书签。结论与展望 ............................................................................. 错误!未定义书签。致谢 ...................................................................................... 错误!未定义书签。参考文献................................................................................. 错误!未定义书签。

视觉检测原理介绍

技术细节 本项目应用了嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术，基于CCD/CMOS与DSP/FPGA的图像识别与处理技术，成功建立了光电检测系统。应用模糊控制的精选参数自整定技术，使系统具有对精确检测的自适应调整,实现产品的自动分选功能。 图1 控制系统流程图 光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数(灰度分布,RGB分值等)，从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来，通过后续的系统进行下一步操作，主要分为以下几部分 CCD/CMOS图像采集部分 系统图像数据采集处理板中光信号检测元件CCD/CMOS采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、保证实际数据输出速率为320MB/s的面阵CCD/CMOS。像素分别为4000*3000和1600*1200，帧率达到10FPS。使用CCD/CMOS 作为输入图像传感器，从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。为了保证所需的检测精度，需要确定合理的分辨率。根据被检测产品的大小,初步确定系统设计分辨率为像素为0.2mm。将CCD/CMOS接收的光强信号转换成电压幅值，再经过A/D转换后由DSP/ FPGA芯片进行信号采集，即视频信号的量化处理过程，图像采集处理过程如图所示：

图2 图像采集处理过程 数据处理部分 在自动检测中，是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域，每一个区域都满足特定区域的一致性，且是连通的，不同的区域有某种显著的差异性。分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配，基于特征的匹配方法一般分为四个步骤：特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。 算法基本步骤如下: 1)利用图像的色彩、灰度、边缘、纹理等信息对异源图像分别进行分割，提取区域特征； 2)进行搜索匹配，在每一匹配位置将实时图与基准图的分割结果进行融合，得到综合分割结果； 3)利用分割相似度描述或最小新增边缘准则找出正确匹配位置。 设实时图像分割为m个区域，用符号{A1，A2，… Am}表示，其异源基准图像分割为n个区域，用符号{B1，B2，…Bn}表示。分割结果融合方法如下: 在每一个匹配位置，即假设的图像点对应关系成立时，图像点既位于实时图中，又位于其异源基准图像中，则融合后区域点的标识记为：（A1B1，A1B2，…，A2B1，A2B2，…）。标识AiBj表示该点在实时图中位于区域i，在基准图中位于区域j。算法匹配过程如下图所示：

《图形的运动》的教学分析

《图形的运动》的教学分析 教材分析： 本单元包括三部分内容：认识轴对称、平移和旋转、剪一剪等。这些内容都是学习空间与图形知识的必要基础，对于帮助学生建立空间观念，培养学生的空间想象能力都有着不可忽视的作用。教师应该充分利用学生已有的生活经验，随时引导学生把所学的数学知识应用到生活中去，解决身边的数学问题，了解数学在现实生活中的作用，体会学习数学的重要性。 学情分析： 轴对称、平移和旋转都是学生在日常生活中经常看到的现象，是两种基本的图形变换。二年级学生的能力差别比较大，学习态度、学习兴趣和学习习惯也有不同的层次，对空间图形的理解水平参差不平，针对这一实际情况，对不同的学生课时目标也应有不同的要求。本单元的平移、旋转和轴对称知识的综合运用，有利于学生进一步认识图形的变换，发展他们的空间观念。教学时，可以采用小组合作学习的形式，让学生观察日常生活中所熟悉的物体，注重实践活动的丰富多样性，帮助学生发展空间观念，使学生能在不同数学活动的过程中真正理解和掌握基本的数学知识与技能、数学思想和方法，同时可以获得广泛的活动经验。 教学目标： 1、知识技能：使学生学会辨认轴对称图形；结合实例，初步感知平移、旋转现象。 2、数学思考：通过观察、操作、想象，经历一个简单图形经过平移、旋转或轴对称制作复杂图形的过程，能有条理地表达图形的变换过程，发展空间观念。 3、问题解决：经历运用平移、旋转或轴对称进行图案设计的过程，能灵活运用平移、旋转和轴对称在方格纸上设计图案。 4、情感态度：通过观察、操作活动，发展学生的空间观念，培养学生的观察能力和动手操作能力，学会欣赏数学美。 教学重难点：

教学重点：从实物对称抽象出轴对称图形，感知旋转与平移现象。 教学难点：正确判断、区别旋转与平移现象，培养学生的形象思维能力和逻辑思维能力。

(完整word版)运动学图像专题(含答案)

图像专题： 在运动学中的图像，主要是S-T 图像和V-T 图像。 题目给我们一个图像，我们首先要看这个图像是描述什么物理量跟什么物理量之间的关系，也就是看横坐标和纵坐标分别表示什么。这一点非常重要，如果这一步错了，那接下来所有你做的判断很有可能都是错的！ 我们一定要学会从图像中尽可能多的读取到多一点信息。给我们一个图像，我们除了要看横纵坐标外，还要看什么呢？ 1、看变化趋势，看走势。比如S-T 图像中，S 是随时间变大了，还是变小了，还是先变大后变小，等等。 2、看起点，也就是看截距。比如S-T 图像中T=0时的位移，就代表物体的出发点离O 点多远。再比如，V-T 图像中T=0时的速度就代表物体的初速度。 3.看斜率，弄懂图像中斜率代表的物理含义。一般的，纵轴的单位除以横轴的单位得出来一个单位，这个单位是谁的单位，那么图像中曲线的切线斜率，它的物理含义就代表谁（不信，你试试）。比如，从S-T 图像中切线的斜率就代表速度，切线的倾斜程度就代表物体速度的大小，越倾斜，速度就越大。这里，还要注意速度的正负。同样，V-T 图像中切线的斜率就代表加速度，切线的倾斜程度就代表物体加速度的大小，越倾斜，加速度就越大。这里，要注意加速度的正负。 4.看面积，弄清图像中横纵轴围成的面积代表的物理含义。一般的，纵轴的单位乘以横轴的单位得出来一个单位，这个单位是谁的单位，那么面积的物理含义就代表谁（不信，你试试）。比如，V-T 图像中的面积就代表位移。在这里，试卷对我们的要求就更高了，要求我们还要定量算出位移的大小。追及、相遇问题常有以图像题出现的。 5.看交点。如果时间为t1时，两曲线有交点，那就说明，这时候两物体有相同的物理量，这个物理量就是纵轴。比如，S-T 图中如果图像有交点，那就说明那个时刻有相同的位移。 【练习题】 1 某同学从学校匀速向东去邮局，邮寄信后返回学校,在图中能够正确反映该同学运动情况s-t 图像应是图应是 ( ) 2.图为P 、Q 两物体沿同一直线作直线运动的s-t 图， 下列说法中正确的有( ) A. t 1前，P 在Q 的前面 B. 0～t 1，Q 的路程比P 的大 C. 0～t 1，P 、Q 的平均速度大小相等，方向相同 D. P 做匀变速直线运动，Q 做非匀变速直线运动 3.物体A 、B 的s-t 图像如图所示，由右图可知 ( ) A.从第3s 起，两物体运动方向相同，且vA>vB B.两物体由同一位置开始运动，但物体A 比B 迟3s 才开始运动 C.在5s 内物体的位移相同，5s 末A 、B 相遇 D.5s 内A 、B 的加速度相等 4. A 、 B 、 C 三质点同时同地沿一直线运动，其s －t 图象如图所示， 则在0～t 0这段时间内，下列说法中正确的是 ( ) A ．质点A 的位移最大 B ．质点 C 的平均速度最小 C ．三质点的位移大小相等 D ．三质点平均速度不相等 S A B C

2019年中考物理试题分类汇编——运动和力图像分析专题(word版包含答案)

2019年中考物理试题分类汇编 ——运动和力图像分析专题 1.（2019泸州，19）一遥控小电动车在平直的路面上做直线运动，其速度v随时间t变化的图象如图所示。已知在4s～8s内小车受到的牵引力恒为10N，则在4s～8s内小车受到的合力为______N，运动的路程为______m；在0～4s内小车受到的摩擦力______10N（选填“大于”“等于”或“小于”）。 2.（2019株洲，21）立定跳高可分解为下蹲、蹬伸和腾空三个过程。图为某运动员下蹲后在蹬伸过程中所受地面支持力F随时间t变化的关系。据图可知，该运动员受到的重力为N；他在（填“t1”“t2”或“t3”）时刻获得向上的最大速度。 3.（2019菏泽，16）阅读并计算：作用于同一点的两个力的合成符合平行四边形定则（线段的长短表示力的大小，箭头方向表示力的方向），如图甲、乙所示，以表示F1和F2这两个力的线段为邻边作平行四边形，这两个邻边之间的对角线就代表合力F的大小和方向。请计算丙图中F1和F2合力的大小_________N。 4.（2019安顺，2）质量相等的甲、乙两个小车同时同地沿同一直线匀速直线运动，它们的

s﹣t图象分别如图所示，根据图象分析正确的是（） A．V甲＝0.6m/s，V乙＝0.2m/s，甲车的惯性大于乙车的惯性 B．经过6s两小车一定相距6.0m，运动过程中，甲车的动能等于乙车的动能 C．经过6s两小车一定相距4.8m，运动过程中，甲车的动能小于乙车的动能 D．经过6s两小车可能相距2.4m，运动过程中，甲车的动能大于乙车的动能 5.（2019大庆，9）汽车在平直公路上以速度V0匀速行驶，发动机功率为P0，牵引力为F0，t1时刻开始，司机减小了油门，使汽车保持恒定功率P行驶，到t2时刻，汽车又开始做匀速直线运动，速度为v，已知运动过程中汽车所受阻力f恒定不变，汽车牵引力F随时间变化的图象如图所示，则（） A．t1至t2时间内，汽车做加速运动 B．F0＝2f C．t2时刻之后，汽车将保持功率P0行驶 D．v＝v0 6.（2019随州，10）一只木箱放在水平地面上，地面上各处粗糙程度相同。对木箱施加一个方向不变的水平推力F（如图甲）；F的大小与时间t的关系、木箱的运动速度v与时间t的关系图象如图乙所示。以下说法正确的是（）

运动模糊图像复原算法实现及应用

任务书 1、课程设计目的： 1）提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。 2）熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。 2、课程设计的题目：运动模糊图像复原算法实现及应用 1）创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择原理）。 2）针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原（复原的方法自定）。 3）对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。 3、课程设计方案制定： 1）程序运行环境是Windows 平台。 2）开发工具选用matlab、VC++、VB、C#等，建议选用matlab作为编程开发工具，可以达到事半功倍的效果、并降低编程难度。 3）以组件化的思想构建整个软件系统，具体的功能模块根据选定的不同题目做合理的划分。 4、课程设计的一般步骤： 1）选题与搜集资料：选择课题，进行系统调查，搜集资料。 2）分析与设计：根据搜集的资料，进行功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。 3）程序设计：掌握的语言，编写程序，实现所设计的功能。 4）调试与测试：自行调试程序，同学之间交叉测试程序，并记录测试情况。 5）验收与评分：指导教师对每个成员开发对的程序进行综合验收，综合设计报告，根据课程设计成绩的判定方法，评出成绩。 5、要求

1）理解各种图像处理方法确切意义。 2）独立进行方案的制定，系统结构设计合理。 3）程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时做适当的注释。 目录 摘要 (2) 一、概述 (3) 1.1选题背景 (3) 1.2课程设计目的 (4) 1.3设计内容 (5) 二、图像退化与复原 (6) 2.1图像退化与复原的定义 (6) 2.2图像退化模型 (7) 2.3运动模糊图像复原的方法 (7) 2.3.1逆滤波复原法 (8) 2.3.2维纳滤波的原理 (9) 三、运动模糊图象复原的matlab实现 (10) 3.1维纳滤波复原 (10) 3.2约束最小二乘滤波复原 (10) 3.3 运动模糊图像复原实例 (11) 四、课程设计总结与体会 (14)

高考物理专题复习--21运动学图像专题知识要点

运动学图像专题 主标题：运动学图像专题 副标题：剖析考点规律，明确高考考查重点，为学生备考提供简洁有效的备考策略。 关键词：匀变速直线运动，图像 难度：3 重要程度：3 内容： 1、考点剖析：运动图像是高考中的热点，多以选择题出现（在计算题中也有应用），难度中等。高考较注重学生对图像的理解，有些题目利用图像分析求解能使问题简化，深刻理解运动图像的物理意义，能从图像中获得有效信息，灵活运用运动学规律公式是解决此类问题的关键。 2、知识点：利用图像法可直观地反映物理规律，分析物理问题。图像法是物理研究中常用的一种重要方法，运动学中常用的图像为v－t图像。在理解图像物理意义的基础上，用图像法分析解决有关问题（如往返运动、定性分析等）会显示出独特的优越性，解题既直观又方便。 3、题型分类：（主要讨论v-t图像和s-t图像，其他图像的意义在例题中说明） 点：即图像的各种交点；v-t图像中表示该时刻两物体的速度相同；s-t图像中表示该时刻两物体的位移相同 线：即图像的斜率；v-t图像中表示该时刻物体的加速度；s-t图像中表示该时刻物体的速度 面：即图像的面积；v-t图像中表示一段时间内的位移；s-t图像中无意义； 例1、如图所示是某质点做直线运动的v－t图像，由图可知这个质点的运动情况是( ) A、前5s做的是匀速运动 B、5s～15s内做匀加速运动，加速度为1m/s2 C、15s～20s内做匀减速运动，加速度为3.2m/s2 D、质点15s末离出发点最远，20秒末回到出发点 【解析】由图像可知前5s做的是匀速运动，选项A正确；5～15s内做匀加速度运动，加速度为0.8m/s2，选项B错误；15s～20s做匀减速运动，加速度为－3.2m/s2，选项C错，质点一直做单方向的直线运动，在20s末离出发点最远，选项D错误。 【答案】A 例2、如图所示是甲、乙两物体从同一点出发的位移－时间(x－t)图像，由图像可以看出在0～4s这段时间内( )

模糊车牌识别

模糊车牌识别思路 ------ by:吴谚神，张伟，向刚随着计算机和视频技术的发展，车牌自动识别系统己成为智能交通系统的重要组成部分，并已广泛应用于车辆追查和跟踪、车辆出入控制、公路收费监控等领域。完整的车牌自动识别系统由图像釆集、图像处理、模糊识别等模块组成，其中对一幅已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、二值转换、车牌分类、车牌分割、字符识别、结果优化的过程简称车牌模糊识别。目前国内已有众多单位开展了车牌识别技术研发，虽然各家都取得一定的成功，但车牌识别技术本身毕竟要符合实战要求，为此笔者综观各家实际车牌识别系统后提出了车牌识别系统的几点不足之处和改进方法，供该领域的专业人士和领导参考。 一、图像预处理 根据三基色原理，世界上任何色彩都可以由红绿蓝(RGB)三色不同比例的混合来表示，如果红绿蓝(RGB)三个信号分别由一个字节表示，则该图像颜色位数就达到二十四位真彩，也就是说在二十四位真彩的数字图像中每个像素点由三个字节来表示，根据数字图像水平和垂直方向像素点数(即图像分辨率)可计算出一幅图像实际位图大小。事实上，在车牌自动识别系统中车辆图像是通过图像采集卡将运动的车辆图像抓拍下来，并以位图的格式存放在系统内存中。这时的车辆数字图像虽然没有被人为损伤过，但在实际道路上行驶的车辆常会因为各种各样的原因使得所拍摄的车辆图像效果不理想，如外界光线对车牌的不均匀反射、极强阳光形成的车牌处阴影、摄像机快门值设置过大而引起的车辆图像拖影、摄像头聚焦或后背焦没有调整到位而形成的车辆图像不清晰、由于视频传输线而引起的图 像质量下降、所拍摄图像中存在的噪声干扰、所安装的车牌不规范或车辆行驶变形等等。这些都给车牌的模糊识别增加了难度，在现有的技术条件下任何优秀、先进的车牌识别软件也是无法达到百分之百车牌正确识别率。但我们可以对车辆 图像根据不同应用特点进行识别前的预处理，尽最大可能提高车牌正确识别率，这些图像预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有

专题02 运动学图像(解析版)-2021届高考物理热点题型归纳与变式演练

2021届高考物理一轮复习热点题型归纳与变式演练 专题02 运动学图像 【专题导航】 目录 热点题型一运动图象的理解 (1) （一）t x-图像的理解及应用 (3) （二）t v-图像的理解 (4) 热点题型二两类常规运动图象的区分 (7) 热点题型三运动学图像在实际问题中的应用 (8) 类型一根据题目情景选择运动图象 (9) 类型二根据图象信息分析物体的运动规律 (9) 类型三图像的转换 (12) 热点题型四“四类非常规运动学图像”的理解与应用 (14) 类型一a－t图象 (14) 类型二x t－t图象 (15) 类型三v2－x图象或x－v2图象 (17) 类型四x－v图象 (18) 【题型归纳】 热点题型一运动图象的理解 【题型要点】1．运动学图象主要有x－t、v－t、a－t图象，应用图象解题时主要看图象中的“轴”“线”“斜率”“点”“面积”“截距”六要素：

2.三点说明 (1)x－t图象与v－t图象都只能描述直线运动，且均不表示物体运动的轨迹； (2)分析图象要充分利用图象与其所对应的物理量的函数关系； (3)识图方法：一轴、二线、三斜率、四面积、五截距、六交点． 3.x－t图象、v－t图象、a－t图象是如何描述物体的运动性质的 （1）x－t图象中，若图线平行于横轴，表示物体静止，若图线是一条倾斜的直线，则表示物体做匀速直线运动，图线的斜率表示速度； （2）v－t图象中，若图线平行于横轴，表示物体做匀速直线运动，若图线是一条倾斜的直线，则表示物体做匀变速直线运动，图线的斜率表示加速度； （3）a－t图象中，若图线平行于横轴，表示物体做匀变速直线运动，若图线与横轴重合，则表示物体做匀速直线运动． 【解题方法】运动学图象问题常见的是x－t和v－t图象，在处理特殊图象的相关问题时，可以把处理常见图象的思想以及方法加以迁移，通过物理情境遵循的规律，从图象中提取有用的信息，根据相应的物理规律或物理公式解答相关问题．处理图象问题可参考如下操作流程：

一种基于模糊理论的图像识别方法

技 术创新 图像处理 一种基于模糊理论的图像识别方法 ＡＩｍａｇｅｓＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＴｈｅｏｒｙ （１．济源职业技术学院；２．河南工业大学）刘秋菊 １ 赵冬玲 １ 刘素华 ２ Ｌｉｕ，ＱｉｕｊｕＺｈａｏ，ＤｏｎｇＬｉｎｇＬｉｕ，Ｓｕｈｕａ 摘要：文章针对模糊模式识别的原理，根据图像的特征，采用模糊理论，提出了一种图像的识别方法。研究结果表明：该方法 具有简单、快速、有效的特点，从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。关键词：模式识别；，模糊聚类，贴近度，择近原则 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：ＢＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｒｔｉｃｌｅａｉｍｓｔｏｆｕｚｚｙｐａｔｔｅｒｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｍａｇｅｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ，ｕｓｅｓｔｈｅｆｕｚｚｙｐｒｉｎｃｉｐｌｅｔｏｐｒｏｐｏｓｅｏｎｅ ｋｉｎｄｏｆｉｍａｇｅｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄ。Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｆｒｕｉｔｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｆａｓｔ、ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｅｘｔｅｎｄｔｈｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｆｕｚｚｙｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ。 Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｆｕｚｚｙｐａｔｔｅｒｎｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，Ｆｕｚｚｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，Ｓｅｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｎｅａｒｐｒｉｎｃｉｐｌｅ 文章编号：１００８－０５７０（２００６）０１－１－０２１３－０２ １引言 随着计算机与通信网络的蓬勃发展，电子商务的不断推广应用，需要有一个更可靠的系统来进行身份认证。安全方便的生物识别系统现已广泛应用于刑事侦察、交通、ＡＴＭ提款机、 考勤系统、门禁控制以及Ｉｎ－ｔｅｒｎｅｔ电子商务安全系统，遍及银行、 保险、公安、边防检查、医疗卫生及网络接入等各个领域。作为生物识别系统关键部分的图像识别技术也随之得到了更大的发展。目前，图像识别已有了广泛的应用前景。用于门禁系统的人脸识别算法，用于特定物体跟踪的目标识别与跟踪算法，用于军事上的地形匹配算法，以及用于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ图像检索的图像数据挖掘技术和数码相 机系统中按图像特定内容在数字相册检索照片的技术。所有的这些应用都基于一个核心技术：复杂背景下的目标识别。随着计算机技术应用领域的不断扩展，计算机自动模式识别方法也取得了令人满意的结果。数字图像处理技术、模式识别的数学运算方法都取得了突破性进展。论文是在利用计算机对图像特征进行自动提取的基础上，首先根据其特征进行自动分类，然后对图像进行识别。 ２模糊模式识别的原理 模糊模式识别可分为两大类型：①元素或个体对 标准模糊集的识别，即待识别的对象是明确的元素，而标准类型是模糊的。这种情况下，可采用隶属原则进行归类（直接法）；②模糊集对模糊集的识别，即待识别的对象是模糊的，标准类型也是模糊的，这时要考虑的是模糊集和模糊集之间的贴近关系，可采用择近原则进行分类（间接法）。 ２．１模糊模式识别直接方法（用最大隶属原则）用直接方法时，识别对象往往不会绝对属于某一种标准类型及绝对不属于其它标准类型，也就是说它对各种标准类型的隶属度取值范围不是｛０，１｝，而是［０ ，１］。人们处理这种性质的问题时，常常是择其大而从之，即按上述最大隶属原则来识别。 ２．２模糊模式识别间接方法（贴近度与择近原则）两个模糊集之间按某种特性进行比较时，可以使用的数量指标有：模糊距离和贴近度。前者表示两个模糊集之间的差异程度，而后者则反映了两个模糊集接近的程度。本文研究的图像模糊模式识别用的就是间接识别方法，即要考察一个模糊集与哪一种已知模糊集最“贴近”，此类问题可通过以下原则来解决。 （１）贴近度 贴近度是用于刻画两个模糊集的相似程度，它是一个数量指标，有很多具体的表示形式（参见文献）。贴近度在实际应用中占有很重要的地位，而且不同的贴近度各有优缺点，由于它们应用的范围和场合不同，因而所体现的作用也不相同。因此，应根据具体情况选用合适的贴近度。如下是几种常用的贴近度表达式： ①海明贴近度 （１） ②欧氏贴近度 （２）③模糊贴近度 （３）刘秋菊：讲师 基金项目：河南省科技攻关项目（编号：０２２４０１００１１） 1(,)1|()()|á ????A B u x u x n ρ==??∑á1 (,)1(()())á ????A B u x u x n ρ==??∑1 (,)(1) 2 A B A B A B ρ=+?⊕

(完整word版)运动模糊图像复原开题报告

数字图像处理大作业 - 运动模糊图像复原 开题报告 小组成员：张博文、范桂峰、笪腾飞 一、研究意义 相机对物体成像时 ,由于平台的颤振,在曝光时间内成像器件与物体之间往往存在着相对运动 ,在像面上产生像移 ,因此拍出来的图像是被运动模糊后的图像。这种图像质量较差 ,对比度和分辨率均降低 ,需要进行恢复。 二、研究现状 如果这种相对运动属于平动,则可以把模糊过程看作一个线性位移不变的系统。因此 ,如果知道了系统的冲激响应 ,在这里是点扩展函数 ( PSF) ,就可以用来恢复图像。但是 ,模糊过程的点扩展函数往往是不知道的,因此图像恢复的关键就变成了如何推导点扩展函数。如 Marius Tico 从图像序列入手 ,通过一帧快速曝光未被运动模糊,但却因曝光不足而信噪比很低的图像,以及一帧曝光充足但被运动模糊了的图像来计算点扩展函数,然后恢复。但更多的研究还是集中在如何从单帧被模糊了的图像中找出点扩展函数,主要有2类 ,一类从空域直接入手,利用差分、相关等等各种方法计算,另一种则是通过图像变换后的频谱域中的零值点来计算,这些方法往往只能计算特殊运动形式的点扩展函数 ,主要是匀速直线运动,而且受噪声影响精度比较低。相机的振动通常比较复杂 ,这些方法的适用性受到限制,因此 ,需要找到一种能够不受运动形式和运动方向限制的计算模糊过程点扩展函数的方法。 一种方法是利用了利用经阈值化处理的Radon 变换估计模糊方法，通过微分自相关法估计模糊长度，最后应用带最优窗的维纳滤波进行图像复原，该算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参数并取得了较好的恢复效果，提升了图像恢复的抗噪性能，具有实际参考价值。这是属于第一种空域处理方法。 另一种方法是运动模糊图像经傅立叶变换后在频域有频谱零点进行参数估计，通过霍夫变换初步求得运动模糊图像的点扩展函数，当估计出运动模糊图像的点扩展函数的参数后，用神经网络方法进行恢复。这种恢复模型可以对任意角

微专题三 运动学图像的理解和应用

微专题三 运动学图像的理解和应用 [方法点拨] (1)x －t 图象描述了位移的大小和方向、速度的大小和方向及出发点等信息，注意x －t 图象不是运动轨迹．(2)v －t 图象能描述物体运动的速度大小和方向，加速度大小和方向，位移大小和方向，但没有出发点．(3)遇到特殊图象根据图象形状确定纵坐标与横坐标的函数关系，写出函数关系式，转化为常见的形式，从而确定运动情况． 1．(x －t 图象)(多选)一条东西方向的平直公路边上有两块路牌A 、B ，A 在西B 在东，一辆匀速行驶的 汽车自东向西经过B 路牌时，一只小鸟恰自A 路牌向B 匀速飞去，小鸟飞到汽车正上方立即折返，以 原速率飞回A ，过一段时间后，汽车也行驶到A .以向东为正方向，它们的位移－时间图象如图1所示， 图中t 2＝2t 1，由图可知( ) 图1 A ．小鸟的速率是汽车速率的两倍 B ．第一次相遇时小鸟与汽车位移的大小之比是3∶1 C ．小鸟飞行的总路程是汽车的1.5倍 D ．小鸟和汽车在0～t 2时间内位移相等 2．(v －t 图象)一物体以某一初速度冲上光滑且足够长的斜面，并做直线运动，则下列描述该物体在斜面上运动的速度—时间图象可能正确的是( ) 图2 3．(特殊图象)t ＝0时刻一质点开始做初速度为零的直线运动，时间t 内相对初始位置的位移为x .如图2所示，x t 与t 的关系图线为一条过原点的倾斜直线．则t ＝2 s 时质点的速度大小为( ) A ．8 m/s B ．6 m/s 2 C ．4 m/s D ．2 m/s 4．(a －t 图象)一物体由静止开始沿直线运动，其加速度随时间变化的规律如图3所示，取物体开始运动的方向为正方向，则下列关于物体运动的v －t 图象正确的是( ) 图3 5．如图4是一做匀变速直线运动的质点的位移—时间图象，P (t 1，x 1)为图象上一点．PQ 为过P 点的切线，与x 轴交于点Q (0，x 2)．则下列说法正确的是( )

《图形的运动》教材分析

《图形的运动（三）》教材分析 浙江省诸暨市枫桥镇第二完全小学冯昊卿（初稿） 浙江省诸暨市教育局教研室汤骥（统稿） 在本单元教学之前，学生已经初步感知了生活中的对称、平移和旋转现象，认识了图形的轴对称，探索图形成轴对称的特征和性质，能在方格纸上将一个轴对称图形补充完整，会在方格纸上画出一个简单图形沿水平方向、垂直方向平移后的图形。本单元将进一步认识图形的旋转，探索图形旋转的特征和性质，能在方格纸上画出一个简单图形旋转90°后的图形，能从对称、平移和旋转的角度欣赏生活中的图案，并运用它们在方格纸上设计简单的图案，进一步感受图形变化带来的美感以及在生活中的应用。本单元的学习内容起着承上启下的重要作用，教师在教学时既要关注新旧知识的连接点，用原有知识推动新知识的学习，又要为中学的学习打下坚实的基础。要切实把握好“图形旋转”的具体目标及其要求的“度”。 一、与实验教材（《义务教育课程标准实验教科书数学五年级》，下同）的主要区别 1．与实验教材相比，修订后的教材将轴对称的内容安排在四年级下册，这样的编排更能体现螺旋上升式的递进。探索图形成轴对称的特征和性质，能画出图形的轴对称图形和在方格纸上画出一个简单图形旋转90°后的图形虽然都是第二学段的内容，但对于学生来说，轴对称相较于旋转来说更简单易懂，因此把内容提前到四年级下册，学生也能接受和理解。而五年级下册主要编排图形旋转的内容，这样更加有针对性和统一性。 2．与实验教材相比，修订后的教材更加注重联系生活实际，让学生在具体情境中认识图形的旋转。比如让学生回忆风车、道闸挡车杆的起落、荡秋千等熟

悉的实例作为研究旋转现象的素材，引出图形的旋转运动，感受数学的应用价值、文化价值和美学价值。 3．与实验教材相比，在学习例3（在方格纸上画出简单图形旋转90°后的图形）前编排了例2（借助三角尺在方格纸上的旋转），让学生初步感知旋转的特征，为例3的教学做好准备。 4．与实验教材相比，修订后的教材将原本的“欣赏设计”改为例4（用七巧板拼出一个小鱼图案）的活动，让学生探索多个图形拼租的运动变化。使学生经历“阅读与理解”“分析与解答”“回顾与反思”这样解决问题的一般过程，从而培养学生的推理能力。 二、教材例题分析 例1：旋转的含义 例1借助钟面指针的运动，明确旋转的三要素：旋转中心、旋转方向与旋转角度。教学中要注意通过观察、想象、操作、描述等多种活动帮助学生认识旋转变化。比如，先让学生观察钟表的指针，独立思考如何准确地描述指针从“12”到“1”的旋转过程，然后再通过交流，使学生明确顺时针和逆时针的含义，明确要想表述清楚指针的旋转，一定要说清“指针是绕哪个点旋转”“是向什么方向旋转”“转动了多少度”这几点。也可以将操作和描述结合起来，让学生在钟表上边拨指针边用三要素描述其运动过程，体会旋转的含义。 例2：认识图形旋转的特点 例2让学生观察图中旋转前后的三角尺位置变化，明确图形旋转的特征：旋转中心的位置不变，三角形的边都绕O点逆时针旋转了90°。还要让学生知道

【精选】运动模糊图像复原

数字图象处理实验报告 2011年5月5日 目录 1 绪论 (3) 2、图像退化与复原 (4) 2.1 图像降质的数学模型 (4) 2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (5) 2.3点扩散函数的确定 (7)

2.3.1典型的点扩散函数 (7) 2.3.2运动模糊点扩散函数的离散化 (8) 3、运动模糊图象的复原方法及原理 (9) 3.1逆滤波复原原理 (9) 3.2维纳滤波复原原理 (10) 3.3 有约束最小二乘复原原理 (11) 4、运动模糊图像复原的实现 (12) 4.1 运动模糊图像复原的MATLAB实现 (13) 4.2 复原结果比较 (16) 实验小结 (16) 参考文献 (17) 前言 在图象成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。 图象复原就是研究如何从所得的变质图象中复原出真实图象，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图象变质或者说使图象模糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动

而造成的图象模糊则称为运动模糊。所得到图象中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图象。运动模糊图象在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。作为一个实用的图象复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。 图象复原关键是要知道图象退化的过程，即要知道图象退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)象。由于图象中往往伴随着噪声，噪声的存在不仅使图象质量下降，而且也会影响了图象的复原效果。从上面论述可以知道，运动造成图象的退化是非常普遍的现象，所以对于退化后的图象进行复原处理非常具有现实意义。图象复原的目的就是根据图象退化的先验知识，找到一种相应的反过程方法来处理图象，从而尽量得到原来图象的质量，以满足人类视觉系统的要求，以便观赏、识别或者其他应用的需要。 1、绪论 数字图象处理研究有很大部分是在图象恢复方面进行的，包括对算法的研究和针对特定问题的图象处理程序的编写。数字图象处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。 在图象成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。此外还有数字化、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。总之，使图象发生退化的原因很多，但这些退化现象都可用卷积来描述，图象的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于采集图象受噪声的影响，最后对于图象的复原结果可能偏离真实图象非常远。由于以上的这些特性，图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。 本次实验主要在PSF对图像进行运动模糊退化处理的基础上，采用逆滤波、维纳滤波和最小二乘滤波来实现图像的复原。

初中物理运动图象专题(练习+知识点)

§3 物质的简单运动 [知识要点] （一）机械运动 1．机械运动：一个物体相对于另一个物体（参照物）位置的改变。 2．如何判断物体的运动情况： （1）明确要研究的对象A （如车上的人）； （2）选择参照物B （如地面）； （3）判断A 和B （参照物）之间的位置是否有改变。 若位置有改变，说明A 相对于B 在运动，如果位置没有改变，则A 相对B 是静止的。 *注：同一物体相对于不同的参照物，其运动状态一般是不同的。 （二）速度（V ） 1．比较物体运动快慢的方法（控制变量法）： ① 相同时间比路程（观众的方法）；② 相同路程比时间（裁判的方法）。 2．速度（v ） （1）物理意义：描述物体的运动快慢。速度大，运动快；速度小，运动慢。 （2）定义：单位时间通过的路程。（类似于观众的方法） （3）公式：v=s/t s:路程 t:时间 （4）国际单位：m/s ， 读作“米每秒”。1m/s=3.6km/h 3．匀速直线运动：速度大小不变的直线运动。 *根据v=s/t 可以得到： 当速度一定时，路程随着时间的增加而增加，即路程和时间成正比。 当时间一定时，速度越大，通过的路程越长，即路程和速度成正比。 当路程一定时，速度越大，所用的时间越少，即时间和速度成反比。 （三）平均速度（V ）和瞬时速度 1.平均速度：描述物体在某一段路程或某一段时间内运动的平均快慢 公式：v=s/t *物体在某一段路程或某一段时间内的平均速度=该段的总路程/该段的总时间 *总时间包括兔子睡觉的时间等。 2．瞬时速度：物体在某一时刻或某一位置的速度 速度计（速度表）、子弹炮弹出膛口、探头检测到的汽车速度等都是瞬时速度。 *一般情况下（物体做变速运动），平均速度不等于速度的平均值。 *做匀速直线运动的物体，它的速度等于平均速度等于任意时刻的瞬时速度。 S/m O V(m/s)

图像理解-识别

图像理解与模式识别 1．模式识别的基本概念以及模式识别在图像识别中的位置 什么是模式呢?广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。模式识别就是根据观察到的事物的模式对事物进行分类的过程。在图像识别技术中，模式识别占有核心的地位。所以的图像处理技术都是为了更好地进行模式识别做准备。模式识别是图像识别的实质性阶段。 有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法，与此相应的模式识别系统都由两个过程所组成，即设计和实现。设计是指用一定数量的样本(叫做训练集或学习集)进行分类器的设计。实现是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。 图 6-2 模式识别系统的基本构成 模式识别系统（如图6-2）中，信息获取和预处理部分大致可以与图像的获取与处理对应。一般情况下，模式识别技术主要包含“特征提取和选择”和“分类器的设计”。 近几十年来，模式识别技术发展很快。然而，发展较成熟、应用较广泛的主要是统计模式识别技术。本节将主要介绍统计模式识别技术主要内容，并对其它模式识别技术如结构模式识别、模糊模式识别方法、神经网络识别方法加以概述。2. 统计模式识别 从一个广义的角度看，模式识别可以看成是一种机器学习的过程。按照机器学习过程的性质，可以将模式识别方法分成有监督的模式识别方法和非监督的模式识别方法，后者又称为聚类分析方法。这两种方法在图像识别中都有广泛的应用。 （1）有监督的模式识别方法 从识别技术的基本思路和方法看，有监督的模式识别可以分成两类：基于模型的方法和直接分类的方法。基于模型的方法的基础是贝叶斯(Bayes)决策理论方法，它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义，是统计模式识别中的一个基本方法，用这个方法进行分类时要求： ①各类别总体的概率分布（即所谓的先验概率和类条件概率）是已知的；②要决策分类的