图像模式识别(一)

关于图像模式识别的几种分类方法概述 1.基于概率统计的Bayes分类器      因为在实际分类中由于考虑的侧重点不同或者关心的点不一样导致不能使用同一决策去解决所有的事件的分类,所以需要根据不同的准测函数选择不同的分类决策(基于最小错误率的Bayes决策,基于最小风险的Bayes决策)进行分类,在Bayes分类器中将不同的侧重分为错误率和风险俩个方面,最终通过取舍选择不同决策以求达到自己最理想的分类。先验概率P(w)      即... 阅读详情

一、模式识别(Pattern Recognition)就是机器识别、计算机识别或机器自动识别,目的在于让机器自动识别事物。模式识识别的研究内容是利用计算机对客观物体进行分类,在错误概率最小的条件下,使识别的结果尽量与客观事物符合。

模式的描述方法

在模式识别技术中,被观测的每个对象称为样品。通过对样品部识别有关的因素作为研究的根据,每一个因素称为一个特征。模式就是样品所具有的特征描述。模式的特征集由处于同一个特征空间的特征向量表示,例如:如果一个样品X有n个特征,则可把X看做一个n维向量,该向量X称为特征向量记:

x1

x2

…

xn

 

 

X=   

图像处理与模式识别作业一:直方图均衡与灰度拉伸 算法原理1.直方图均衡直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式。这样增加了灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果。算法步骤:1)计算图像f(x,y)的各灰度级中像素出现的概率p(i)。 p(i)=nin,i=0,1,...,L−1(L:灰度级个数)p(i)=\frac{n_i}{n},i=0,1,...,L-1 (L:灰度级个 阅读详情

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liner0607
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