基于改进多尺度采样算法的模糊图像识别方法研究

本文为了提高模糊图像识别结果的准确率,引进改进多尺度采样算法,根据模糊图像的多维度采样机理,对此类图像识别方法展开设计研究。对多尺度算法的改进,设定一个识别符号模式,根据改进的结果,细致化提取模糊图像的特征与纹理细节信息;为保留在进行图像去噪处理过程中图像的真实性,可根据图像在空间映射后的维度,对其进行5×5的分解,调节模糊区域进行中值,直到终端显示三维曲面图像已十分平滑,完成模糊图像的去噪处理;引进差影法,空间映射图像边缘信息,融合关键信息后将其与原始图像匹配,匹配成功后,输出映射空间中对应的模糊图像,以此实现对模糊图像的有效识别。对比实验证明,设计的识别方法,可实现对不同模糊程度图像的有效识别,识别率超过99.5%,具有较高的模糊图像识别能力与较强的适用性。

基于改进多尺度采样算法的灰度图像识别算法

本文为了提高灰度图像识别算法的缺陷识别能力,引进改进多尺度采样算法,对灰度图像识别算法展开设计研究。在提取过程中,使用Daybechies-8.0滤波器,结合此滤波器具有的多尺度旋转摄像头,进行MP映射影像的分解。并在采样空间内,设置一个图像投影空间,构造一个频率矢量,作为描述不同尺度下的投影特征,以此实现对灰度图像纹理特征的提取。同时,引进图像处理技术,采用对灰度图像进行三维空间映射处理的方式,对其特征进行映射,并融合映射结果,进行灰度图像识别误差拟合,实现对识别结果的校正。此外,通过实例应用的方式,对设计的算法进行检验,证明此算法在实际应用中,可有效地识别到图像集合中的异常噪声。