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人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，其中约80%的信息是由视觉获取的。由此可见视觉信息对人类的重要性，而图像正是人类获取视觉信息的主要途径。所谓图像处理就是是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程也就是对用二文数值数据给定的图像（如用摄像机得到的景物和照片等）进行加工处理后输出为另外的图像或识别结果，其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。其中把分析给定的图像结构，提取其特征所进行的“图像——描述”的处理过程称为图像识（imagerecognition） 或模式识别 （pattern recognition）。20804
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图像识别是针对经过如去噪、复原等处理后的图像进行特征抽取，如抽出图像的边缘、线及轮廓，进行区域划分等，然后根据图形的形态、色度和纹理等特征利用模式匹配、判别函数、决定树、图匹配等识别理论对图像进行分类，并对整个图像作结构上的分析。论文网
从上世纪 60 年代开始，人们开始着手研究如何应用计算机进行文字、图形、数据等模式的识别和分类，其发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别。
文字识别的研究是从 20 世纪50 年代开始的，70 年代日本对手写体英文和日文假名进行了研究，并于80 年代使手写体日文汉字达到了实用化阶段。其研究的对像一般是字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备，如邮政自动读号机、工程图纸的自动识别系统、语言翻译系统等。
图像处理和识别的研究工作是从 20 世纪60 年代人造卫星图像和医疗图像CX 射线照片、显微镜照片）开始的，进入70 年代又增加了遥感图像和CT 图像，使识别技术的研究更加活跃起来。基于以前所建立的识别技术，80 年代后着重于应用系统和实验系统的研发。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术，通过具有高速运算性能的计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等。其中值得一提的是将图像识别技术应用于工业领域中如产品外观检查和挑选、装配和生产线上的表面缺陷自动检查、工业材料的自动检查等，这样把以前借助工作人员和经验的目视工作利用机器来进行定量和客观的处理，既将检查人员从枯燥、紧张的工作中解放出来，确保产品检测准确性的同时提高了作效率。
物体识别也就是对三文世界的认识，它是和机器人的研究有着密切关系的一个域，其研究对像由二文图像扩展到多文图像，如采用TV 摄像测量交通流量等。这种技术在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化，因此目前还只限于视觉能够观察到的场景（Scene）。进入80 年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能越来越多的应用于图像识别的研究中，提高了识别的准确性和快速性。
随着数学、生理学、计算机科学、自动检测技术等领域的不断研究与发展，图像识别技术的理论研究和实际应用将会取得飞速的发展。
2 现有的图像识别方法及其新的进展
目前用于图像识别的方法有很多，主要为如下三种[7]：（1）统计模式识别（或决策理论）方法，（2）结构模式识别（或句法）方法；（3）模糊模式识别（4）人工神经网络模式识别等。