臺灣博碩士論文加值系統

隨著科技的進步，影像辨識的應用層面也越來越廣泛，例如：人臉、鈔票、指紋…等。一般的影像處理、分析與辨識，均是將整張影像圖片作某些特徵處理，再依照特徵點去與其他影像圖片作比對，進一步得到兩者間的相似度。但若是影像信號被干擾時，有時圖片上並無法清楚察覺，使得在辨識上有了誤判而無法得到良好的效果。因此，本文擬將提出將影像圖片先作AR-Model頻譜分析，並透過Levinson的預估，針對影像每一列作256灰階的預估，依此預估製作一影像的3-D頻譜分析圖，再依此與受雜訊干擾之圖像或與新進影像之3-D頻譜圖做比對，將可有效且快速的辨識影像，經模擬驗證本文之設計是可行的。

With the progress of science and technology,the application aspect that the image recognition is more and more extensive,for example:faces of people,currency, fingerprint etc.The general image is dealt with,analyzed and recognition characteristics of the whole image picture,then according to characteristic to compare with other image picture in order to,get similar degree between the two.But when the image signal is interfered,it is unable to perceive clearly on the picture sometimes,and unable to receive the good results.So,this paper plans to propose doing first that frequency analysis of AR-Model,and through the estimating in advance of Levinson,function as the estimating in advance of 256 gray steps to every one of image,estimate and make a primitive image in advance of frequency analysis chart,and compare it with the 3-D frequency analysis chart of a new image or with a image which has noise,then the image can be discriminated fast and successful.The simulation results proving that the design of this paper is feasible .

封面內頁
簽名頁
授權書．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． iii
中文摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． iv
英文摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． v
誌謝．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． vi
目錄．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． vii
圖目錄．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． x
表目錄．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． xi

第一章　緒論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1.1 簡介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1.2 研究步驟．．．．．．．．．．．．．．．．．． 2
1.3 系統架構．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3
1.4 內容大綱．．．．．．．．．．．．．．．．．． 5
第二章　數位影像處理．．．．．．．．．．．．．．．．．． 6
2.1 數位影像．．．．．．．．．．．．．．．．．． 6
2.2 數位影像處理．．．．．．．．．．．．．．．． 6
第三章 AR-Model架構理論．．．．．．．．．．．．．．． 13
3.1 白雜訊．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 13
3.2 AR-Model架構．．．．．．．．．．．．．．．． 14
3.2.1 AR（p）Model的基本性質．．．．．．．． 15
3.2.2 AR-Model的建立．．．．．．．．．．．． 17
3.3 交互相關函數．．．．．．．．．．．．．．．． 21
3.4 AR-Model處理過程．．．．．．．．．．．．．． 24
第四章 Wiener濾波器．．．．．．．．．．．．．．．．．． 29
4.1 影像降質系統．．．．．．．．．．．．．．．． 29
4.2 代數復原方法．．．．．．．．．．．．．．．． 34
4.2.1 無條件限制性復原．．．．．．．．．．． 35
4.2.2 有條件限制性復原．．．．．．．．．．． 36
4.3 反濾波法．．．．．．．．．．．．．．．．．． 38
4.4 最小平方濾波器．．．．．．．．．．．．．．． 39
第五章 實例映證與模擬結果．．．．．．．．．．．．．．． 43
5.1 相異文字的辨識．．．．．．．．．．．．．．． 43
5.2 相同風景圖的辨識．．．．．．．．．．．．．． 52
第六章 結論與未來展望．．．．．．．．．．．．．．．．． 61
6.1 結論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 61
6.2 未來展望．．．．．．．．．．．．．．．．．． 61

參考文獻．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 63

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