模式识别在图像处理中的应用研究

吴华锋 王芳

【摘要】模式识别技术凭借智能化、自动化的优点在现代电子计算机图像处理中起着重要的作用，保证了图像处理的准确性、及时性，能够有效地提高工作效率。本文对模式识别技术的特点进行了概述，简单的介绍了研究模式识别的方法，对模式识别在图像处理中的应用进行了详细的说明，并指明了现阶段模式识别技术存在的问题，通过本文望对模式识别技术在图像处理中的应用研究提供一定的参考。

【关键词】模式识别;图像处理;应用

模式识别技术近年来得到了迅速的发展，在各个领域得到了广泛的应用。模式识别技术与计算机技术相结合，从而可以代替部分人工劳动，节省时间成本。模式识别技术研究的理论和方法在很多技术和科学领域中受到了广泛的重视，对于人工智能的发展起到了很好的推动作用，同时对于扩大计算机的应用领域提供了广阔的空间。

1. 模式识别技术的特点

模式识别技术的特点可表述为通过电子计算机系统将相应的识别方式深入到不同系统模块中，从而实现计算机对语言、图像或文字的识别，其主要的应用在于自动化人工技术方面。模式识别技术在设计过程中将大量的技术参数存储在计算机中，因此计算机可短时间内对大量的信息进行识别处理，并给出相应的结果。模式识别技术应用于图像处理具有智能化和自动化的特点，同时在图像处理过程中具有良好的准确性和迅速性。模式识别技术不同于以往的计算机功能，相比传统计算机技术，其具有良好的实践性，因此在工程实践应用中具有良好的发展前景。

2. 研究模式识别的方法

2.1 统计法

统计法又称为决策理论法，是当前发展比较成熟的一种方法。其过程为：首先将被识别的对象进行数字化处理，将对象转变为满足计算机处理的数字信息。转变后的数字信息要进行预处理，将混杂的干扰信息进行去除，并尽可能的减少变形和失真。随后对预处理完成的信息进行特征提取，特征信息具有一定的稳定性，对于一般的变形和失真保持不变，并且特征信息中含有尽可能少的冗余信息。在这种环境下为易于压缩信息总量和易于区别分类，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量进行表示。在统计法中特征抽取占有重要的地位，特征抽取后进行分类，再将特征空间映射到决策空间。

2.2 仿生模式的识别

为了更好的认识事物，仿生模式识别技术被研究开发，作为一种新的学科，其在图像处理中起着重要的作用，在现代社会中应用越来越广。仿生技术在建立过程中通过模仿人类对于事物的认知，建立模型，模型存储于计算机当中，然后对识别的事物进行辩知。为证实模式识别的准确性，科学家使用模型对相似的动物模型和车辆模型进行模式识别试验，通过近万次的试验发现识别的正确率高达99.75%，识别过程中并没有出现错误率，仅有0.25%被判定为拒绝识别。因此，仿生识别技术作为一种优异的识别技术方法，应用于工程实践具有优异的准确性。

2.3 基于密度的函数模型

概率密度估算的主要作用在于将密度数据信息进行分类。混合密度模型作为模式识别的密度估算研究中应用最为广泛的模型之一，该模型在获得有效训练过程中根据期望最大的计算方式进行获得。共享核函数模型，基于密度的函数模型的一种，其最大的优点在于可以方便的获得更为通用的条件密度估算模型。其过程为，首先根据条件提出一个模型，然后模型在一定条件下能够修改径向基函数网络，如果输出，即表示类条件密度。

2.4 基于粗糙集理论法

20世纪80年代粗糙集理论首次被提出，这一理论提出后科学家们对其产生了广泛的兴趣。在随后几十年的发展过程中科学家和计算机工作者对其不断进行深入研究，粗糙集理论得到迅速的发展，其理论也得到不断地完善。因此现阶段越来越多研究人员从事粗糙集理论的研究，粗糙集理论成为当前科研领域中重要的学科之一。而现阶段随着研究的深入，粗糙集理论也广泛的应用于模式识别技术，粗糙集理论在模式识别上的应用，研究人员能够更好的进行过程控制、机器学习和模式识别的分析。

3. 在图像处理中模式识别的应用现状

3.1 在细胞识别技术方面的应用

细胞识别技术作为模式识别在图像处理中的应用，成为现阶段最热门的研究领域，其主要的作用在于疾病的诊断和治疗，因此在医疗救助方面具有广阔的应用前景。对于一些疾病往往不能通过临床诊断进行判断，对疾病不能进行深入的了解，因此在疾病治疗过程中会存在误诊或漏诊的问题，这一问题不能解决往往会对患者在身体上和精神上带来巨大的痛苦，同时会增加患者的医药开支。通过细胞识別技术的研究和使用，对疾病的诊断可直接对患者的细胞进行分析研究，借助显微镜技术分析细胞的状况，全面准确的对患者的病因和病情进行诊断，因此在疾病治疗过程中可对症下药。在患者进行康复的过程中同样可对细胞进行检测，通过观测细胞的变化，观察患者的疾病恢复情况。

细胞识别技术的研究主要集中在基于图像区域的某种特征进行研究。将模式识别技术融入计算机技术当中，通过提取患者的细胞，在显微镜下对细胞的图像进行分析和研究，对比正常的细胞状态查找病变原因和病情状况。细胞识别技术虽然处于初级发展阶段，然而其在医疗中的作用已经发挥着巨大作用，随着技术的不断发展，细胞识别技术不断进步，在不久的将来细胞识别技术在疾病的治疗、诊断及康复领域将发挥越来越重要的作用。

3.2 在文字识别技术方面的应用

模式识别技术的另一个应用在于字符识别技术，用于处理文字信息和数据信息。其所能处理的文字几乎覆盖所有的文本模式。数据处理主要是针对处理对象将数据进行统计和编号，现阶段可用于编辑处理的对象主要是阿拉伯数字和一些简单的特殊符号，其服务的对象主要是一些数据繁琐的单位，如银行及政府部门等。对于银行票据数量繁多，企业的财务统计报表及政府的邮政编码识别记录，这些行业中往往充满着繁杂的数据，采用人工处理费时费力，并且容易出现遗漏疏忽问题，在模式识别技术的发展下，将文字识别技术应用于繁琐的文字处理，能够很好的减少部门人力的消耗，减少错误问题的发生，对于提高行业的办公效率具有重要的作用。文字识别技术现阶段尚有许多问题需要进行解决，如何提高文字识别的范围，提高对特殊符号的识别成为目前扩大文字识别技术应用的重要举措。对于一些数据报表其不仅仅包含数字，通常情况下还含有大量的字母和符号，如果不能将这些字母和符号进行识别，依然会对数据处理产生很大的影响，降低工作效率。因此解决好对特殊字符的识别，有助于更好的推进文字识别技术的发展。

3.3 在语音识别技术方面的应用

语音识别技术作为模式识别技术的一种，其在各个行业具有广泛的应用价值。语音识别技术在应用过程中具有高的准确性、低的使用成本、便捷的操作性，因此具有非常实用的特性，现阶段越来越多的学者和科学家投入到语音识别技术的研究当中。马尔科夫语音识别模型是目前研究使用最为广泛的一种模型，该模型具有高的准确度和高的识别效率，因此得到了广泛的应用。然而现阶段对于语音识别技术的研究尚不成熟，好多问题尚没有进行解决，如何提高语音识别技术的进一步应用并增加其应用领域成为当前需要关注的问题，相关的技术专家应做好攻关工作，更进一步的促进该项技术的发展。

3.4 在指纹识别技术方面的应用

指纹具有独一性，每个人的指纹都存在其独特的特点，因此通过指纹识别技术能够协助生物学家研究人类的进化历程，应用于公安部门，用于打击犯罪分子，指正犯罪嫌疑人。指纹识别技术在生物学研究和安全方面具有重要的作用。对于人类指纹技术的研究相对較为成熟，现在已完全满足一对一的鉴别，但是指纹识别技术依然存在一定的缺点和不足，如指纹对比时间长，指纹识别率低等问题。如何将这些问题进行解决成为当前科研工作者需要研究的重点。

科研工作着应加大对指纹识别技术的研究力度，从指纹识别的效率和准确率上进行改进。再者指纹识别率低也是一个需要解决的问题，在进行指纹核对时，对一些指纹难以进行辨别，出现指纹识别率低的问题。因此做好现有问题的解决，对于提升指纹识别技术的应用具有广阔的推广价值。

4. 模式识别在图像处理方面存在的问题

现阶段模式识别技术的研究尚处于初级阶段，尚缺乏一个可以识别所有问题的模型，因此模式识别技术在图像处理方面的应用领域依然比较狭窄。如何建立统一的模型，解决图像处理问题是现阶段科研工作者需要解决的问题。再者模式识别技术的研究方向依然相对单一，如何有效的将模式识别的研究与人工智能和句法语法相结合，提高模型学习各种工具的效能，弥补现阶段该项研究领域的短板，保证模式识别技术在图像处理中的广泛应用。因此，对于模式识别技术的研究应结合各行各业的专家，充分将各个领域的专业技术相结合，对出现的问题进行解决，保证该项技术的稳步发展。

5. 结语

模式识别技术在图像处理中具有广阔的应用，采用各种分析处理手段对图形、文字进行识别处理。近年来模式识别技术得到了飞跃式的发展，其在细胞识别技术、字符识别技术、语音识别技术和指纹识别技术等方面得到了广阔的应用，并产生了一定的社会价值和经济价值。然而现阶段模式识别技术依然存在一些问题没有解决，因此相关工作者应做好研究工作，对存在的问题继续解决，更好的促进该项技术的应用推广。

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作者简介：吴华锋 河南许昌人，研究生，助教，研究方向：模式识别;王芳 贵州遵义人，研究生，助教，研究方向：智能信息处理.