摘要:图像识别是利用电脑指对图片进行一些列的处理,来识别在各种情况下的对象的技术。随着时代的进步,一些基本的识别图像的工作再也不用人工识别,取而代之则是机器的识别,是用照相机采图后将图片输入计算机,进行相应的步骤进行识别处理,并进行其他操作。并且对图像识别进行了以下的一些研究,大致分为三个步骤:对图像进行预处理(例如二值化等),图像特征提取(例如方向梯度直方图特征提取法),图像识别。同时matlab是用来验证我们的想法是否正确的重要工具。本文是对麻将进行识别,对原图进行读取,在原图的基础上裁剪模板,并且对原图和模板分别进行傅里叶转换,使得原图与模板的矩阵一样大小。在将所得矩阵进行傅里叶反变换,再找出对反变换后的最大的行与列,该位置则为最佳匹配位置,若没有,则为没有匹配点。
关键词:图像识别;傅里叶变换;模板法;傅里叶反变换。
目录
摘要
Abstract
1 绪论-1
1.2 匹配的原理-2
1.2.1模板匹配算法的类别-3
2 傅里叶变换-4
2.1一般函数的傅里叶变换-4
2.2二维DFT及其变换-6
2.3傅里叶变换性质-6
3 卷积技术的应用-11
3.1 基于模板匹配的图像识别-12
3.2 基于灰度图像的匹配算法-12
3.2.1 均绝对差算法算法-12
3.2.2 归一化乘积算法-13
3.2.3 SSAD算法-13
3.2.4 互相关算法-14
3.3 基于特征匹配方法-15
3.3.1. 有关于不变矩匹配算法-15
3.3.2.有关于圆投影的匹配算法-16
4.实验具体过程-17
4.1 建立目标模板-17
4.2 相关联的知识-20
5、总结-20
致谢-21
参考文献-21