图像识别与图像分类

图像分类处理原理

1.图像分类处理的基础

图像分类处理的基础是模式识别的过程，即通过分析地面各类物体遥感图像的特征来选择特征参数。 ，将特征空间划分为不重叠的子空间，并将图像的每个像素划分为各个子空间区域以获得分类。 这里的特征参数是指能够反映地物图像特征、可用于遥感图像分类处理的变量，如多波段图像的各波段、多波段图像算术/逻辑运算的结果、图像变换等。 /增强结果、图像的空间结构特征等。 ;特征空间是指由特征变量组成的多维空间。

遥感图像中的同一类型地物在相同条件（纹理、地形、光照和覆盖植物等）下应具有相同或相似的光谱信息特征和空间信息特征，以便相似地理特征的特征表现出事物内部一定的相似性。 在多波段数字遥感图像中，光谱信息可以粗略地用连接各波段像素值的线来表示（图4-22a）。 在真实的多维空间中，地面物体的像素值向量往往不是一个点，而是分布在一组点（簇）中。 相似地球物体的特征向量将被分组到相同的特征空间域中。 不同的特征具有不同的光谱信息或空间信息特征，因此它们将被分组到不同的特征空间域中（图4-22b）。 在真实图像中，地面上的不同物体组也有交叉过渡。 受图像分辨率的限制，一个像素可以包含地面上几类物体，即所谓的“混合像素”。 因此难区分不同的群体。 。 这必须根据他们的统计特征来完成。

2.图像分类处理的关键问题

图像分类处理的关键问题是根据概率统计规律选择合适的判别函数，建立合理的判别模型。 在组合上，这些不同的“簇”被分离、判断和分类。 通常的做法是将多维谱空间划分为多个区域（子空间），位于同一区域的点被归为同一类别。 子空间划分标准可概括为两类：①根据点群的统计特征，确定其应占据的面积。 例如，通过以每个类别的平均向量为中心，我们指定将几个标准差范围内的点分类到单个类别中。 ②确定类别之间的边界，建立极限函数或判别函数。 无论采用哪种标准，主要是确定同一类在多维谱中的位置（类平均向量）、范围（协方差矩阵）以及类与类界限（判别函数）的精确值。 空间。 通过判断这个数据是否有已知的训练样本（samples），分类技术一般分为两类：有监督的和无监督的。 无监督分类是根据图像数据本身的统计特征和点群的分布情况，从纯统计的角度对图像数据进行分类的一种分类处理方法。 监督分类是根据已知类别或训练样本的特征，选择特征参数并建立判别函数，将图像中的每个像素点划分到给定类别的分类处理方法。

图4-22某地点数字图像中几个主要地物的光谱反射率曲线及簇分布

3.监督分类和无监督分类的本质区别

监督分类和无监督分类的本质区别在于有无先验知识。 无监督分类是完全根据数据本身的统计规律进行分类，不需要先了解分类对象；无监督分类的结果可以作为监督分类训练样本选择的重要参考。 同时，监督分类中训练样本的选择需工作人员和目视解译专家的地学知识和经验的支持。

4.遥感图像分类工作流程

①确定分类类别：根据学科目标和特征图像数据，确定进行计算分类处理的类别数量和类特征；选择特征参数：选择能够描述每个类别的特征参数变量；③提取分类数据：提取每个类别的训练数据（样本）。 ④确定总体统计特征：或衡量训练数据的总体特征，或采用聚类分析；分析具有相似特征的图像的方法。 对像素进行分类和分析并测量其特征；⑤分类：使用给定的分类基准对每个像素进行分类和合并。 ⑥分类结果验证：分析分类准确性和可靠性。

图像识别的算法有哪些？

在科技创新中，图像识别这个计算机视觉这个神秘领域，就像照进黑暗的一道光，开启了无数的可能性。 它不再只是一项技术，而是深度学习技术的杰出代表，带领我们跨越视觉识别的界限，探索物体类别和位置。 深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）以其出色的性能，像魔术师一样提供机器洞察力，从分类到定位到检测，甚至是对传统方法的创新，每一个环节都在游戏中。

CNN作为深度学习的基础，允许机器通过对精美标记的数据进行训练来学习识别对象的细微差异。 例如，姿势估计模型通过大规模人体姿势样本的训练，逐渐展现出高精度的预测能力。 在独立数据测试下，CNN的准确性令人印象深刻。 例如，在分段类别识别中，其表现甚至超过了人类的直觉。
在众多流行模型中，YOLO通过网格部分和特征图的结合，以单个SSD兼顾速度和精度的处理效率挑战了速度和精度之间的平衡，成为了热门选择；许多应用程序。 第一选择和FastRCNN利用RPN和FastRCNN的巧妙结合，实现了识别速度的跃升。

在编程语言的世界里，Python以其简单性和强大的功能成为图像识别领域的首选。 例如，Keras库为人工智能项目提供了强有力的支持，例如Kaggle的“Animals-10”数据集中动物分类任务的实现就显示了其在实际应用中的强大功能。

图像识别的应用场景就像一颗星星，照亮了很多行业：在医疗领域，它有助于癌症的早期诊断，为拯救生命提供了主要支撑。 农业、动物领域系统精准监测识别病虫害提高零售行业生产效率，用于计算客流量并优化经营策略；当我们谈论图像识别的日常应用时，我们不得不提到它在测量膳食摄入量方面的重要贡献，例如viso.ai的“ImageRecognitionin2021：ACompre ssiveGuide”为我们提供了深入了解这项技术的窗口。

总的来说，图像识别算法就像一座桥梁，连接着人类和机器，将我们带入视觉智能的新世界，不断塑造我们的生活和工作方式。 未来，我们有理由相信这项技术将会在更多领域大放异彩。