怎麼對圖片進行辨別

㈠ 怎麼辨別圖片質量

例如一張圖片，它是由一些點組合起來構成的，你在電腦上把一張很小的圖放大幾十倍，就可以清楚看到很多點，就是一格一格的。同樣大小的一張圖片，如果點數越多，那麼它就會越清晰。
不過想你說的那樣一張照片，600萬和300萬是沒有太大區別的，因為肉眼很難辨別的那麼仔細，但是如果600萬和600個，那就很明顯了，你可以自己想像一下。

㈡ ps過的圖片如何辨別真假

第一點！首先自己要有主觀！
一些PS高手能把不可能做成可能！
而一些
真的圖片
往往有些人認為是假的而假的圖片他們認為是真的！
所以最主要的還是看你自己
比如說
別人做個鬼，（網上有很多靈異圖片）難道你認為是真的？
即使你做的很完美
那也是不可能的！
現在PS
高手多的是！
一些圖片往往都被以假亂真很難分辨！
我覺得還是評個人主觀吧！
第二點PS
做的怎麼好他有時候還是會有缺陷的
主要你看圖片合成的連接處！
連接處總是回有顏色上的差距
陰影之類的！

㈢ 怎麼辨別照片的真假

爭議對於這個話題,其實有很多種方法可以解決:
我在這里給你介紹一種吧,將照跡正歷片放大,用照片處理器將照片放大[100倍-150倍之間],然後就能看到顏色所產生的小格子,然姿搜後你將照片中最清侍近的物體與最遠的物體進行比較,就能得到答案了.

㈣ 怎麼分辨照片真假

你好呀
隨著老照片收藏熱的興起，假冒偽劣老照片也開始在社會上流行。那麼如何判斷老照片的真偽呢？
仝冰雪先生認為，要判斷一張影像是照片還是印刷品或其它畫像等，主要是看有沒有泛銀現象。因為老照片感光劑和印製工藝的特性，經過幾十甚至上百年的存放，老照片在光線下，側面看，都會有局部泛銀現象，而印刷品不會有此現象。具體有以下五種辨別真偽的方法。
第一、看相紙。1890年之前的照片，除了銀版和鐵版等硬版照片外，基本都是蛋白照片，就是用蛋清混合感光劑塗在很薄的普通紙上印製的，這種紙很薄，但大部分照片都會貼在一個硬紙版上。蛋白照片，經過一百多年的保存，一般看不到有光澤，顏色發清，或發黃。一般來說國外攝影師拍攝的發清，中國攝影師拍攝的發黃，主要是當時中國攝影師定影技術不過關的緣故。
1890年以後的基本為銀鹽照片，但前期的相紙（1910之前）顏色發清，較厚，而1910年之後的相紙紙基才較白。
第二、看清晰度。原版照片是從底版直接印製的，清晰度很高。而翻拍的照片清晰度都會大大下降。一般來說，仔細觀察，這些翻印的照片在照片里都會有一些水印或者劃痕，這是因為翻拍之前的照片在存放過程中引起的。翻印或翻拍的照片收藏價值大大降低。
第三、看尺寸。清代照片最長不會超過30厘米。一般來說，1880年前的蛋白照片都是25X20厘米左右，1880年到1890年的蛋白照片稍大一些，而民國後隨著擴印技術的發展才有了大照片。清代的全景照片都是一張一張照完後手工拼接的，直到1910年後才見到轉機的照片。
第四、看劃痕和裂痕。早期的照片，不論是銀版、鐵版還是常見的蛋白照片，是在紙上塗了一層感光劑顯影而成的影像，經過多年的存放，由於外界溫度的不斷變化，以及存放地點的不斷變換，照片感光劑層都會產生細小的劃痕或裂痕，尤其用放大鏡觀察就會更明顯。
後來的銀鹽照片雖然感光劑和紙基是一體的，但存放時間長了，整個紙基也會有裂痕或者劃痕。而那些利用化學方法作偽的老照片用放大鏡或側著逆光看則很光滑，不會有裂痕或劃痕。
第五、看內容。從照片的內容來判斷照片的拍攝年代，拍攝者等。這個鑒別，需要鑒定者有豐富的歷史知識。需要收藏者積累相關知識才能做到。

㈤ 如何辨別PS過的圖片

女人最好的化妝品是什麼?不是Dior,SK-II這些..而一款叫PS的軟體.讓你重回青春!

如今網路上ps美化圖片盛行，小編的照片上了《時代》封面、周正龍拍的華南虎、WS的小胖

上面提到的這些圖片，都被ps過，此外一些圖片明明滿臉青春痘，卻磨皮得很光滑;明明沒有的名字，活生生偽造一個.

第一種:經驗判斷法

人體PS。時下各大論壇、微博流行「瓜子臉」(很多都是用「液化」工具PS的，這個工具的作用是修改物體的輪廓，例如將人臉往裡推就會形成瓜子臉)，可我們亞洲人哪有這么多瓜子臉、大眼睛的姑娘呢?很可能她們的照片是被PS過的一一我們可以從頭發、下巴和周圍的背景來發現破綻。例如，下面右上角圖中這位瓜子臉美女，她的下巴太尖了，超出正常人的范圍了;右邊的頭發已經被液化工具扭曲變形，從這位美女的整體發型判斷，應該是長長的直發，而不是波浪發。

臉說完了我們來說說身材。身材的好壞也是可以用液化工具PS的，所以我們不要去羨慕網路上的「瓜子臉」、「小長腿」，因為這類照片，大多都PS過。

人物增減PS。除了人體PS，人物增減PS也是需要靠經驗來判斷的—主要通過拼接痕跡、空間透視、色彩、光影效果和光照方向等方面來判斷。

第二種工具識破法

查看圖片EXIF原始信息。如果是DC拍攝的照片，那麼可以通過圖片是否還保留有EXIF信息來判斷圖片是否被編輯過，在Windows 7系統中，滑鼠右擊圖片，在彈出的菜單中點擊「屬性」，如果沒有這些信息的話，則圖片百分之百被動過手腳，可能是PS過，也可能是裁剪過。當然，這種方法也不是百分之百可靠，即使圖片信息完整，也不意味著圖片絕對沒有被PS過，畢竟這個信息也有辦法在編輯之後保存下來的。

查看圖片源代碼。右擊圖片，選擇「打開方式」–「記事本」，打開後會發現一堆亂碼，在這些亂碼中就隱藏了很多重要的信息，例如拍攝相機、拍攝時間等。點擊「編捐」一「查找』，輸入

Photoshop搜索，如果找到了就說明圖片被PS過，不過，對很多高手來說，這個信息也是可以抹掉的。

㈥ 如何利用PS軟體對添減篡改圖像進行鑒別

如何利用PS軟體對添減篡改圖像進行鑒別

隨著數碼相機與電腦的普及，全民攝影時代到來。但隨之而來的攝影“造假”事件也層出不窮。下面是我搜索整理的關於如何利用PS軟體對添減篡改圖像進行鑒別，希望對大家有所幫助!想了解更多相關信息請持續關注我們應屆畢業生培訓網!

攝影分為前期拍攝和後期圖像製作，在膠片攝影時代，復雜的暗房技術只為少數專業人員所掌握。進入數字攝影時代後，隨著計算機圖像技術的快速發展，對數字圖像的處理可使用各類軟體進行，其中尤其以AdobePhotoshop(簡稱PS)圖像處理軟體使用最為廣泛，功能最為強大，操作上也較為方便。計算機圖像處理所形成圖像在視覺上與真實的自然圖像肉眼幾乎難以區分。對於修改圖像主要以“PS軟體”為主的情況下，本文就利用計算機圖像處理技術對添加、刪減、篡改圖像方法、特點及如何檢驗作一闡述，確定如何有效區分和鑒別真實的自然圖像和經過後期修改過的圖像。

一、利用PS軟體添加、刪減、篡改圖像方法

PS軟體的合成功能在圖像處理中佔有重要地位，合成並不是簡單的拼湊，它需要運用各種素材，通過組織、處理、修飾、融合，得到新的“設計”作品，從而達到理想的效果，因此需要較高的藝術修養和PS操作能力。從近年來來看，利用計算機圖像處理技術修改圖像主要有以下幾種方法。

1.利用PS軟體在圖片中添加內容

添加圖像具體講就是從一張圖片中取出(即“摳圖”)一個局部、再把它加入到另一張圖片中，生成一張新的圖片即利用PS合成圖片。首先是選好合適的素材，然後把需要更換的部分用選區選取後，貼到素材圖上，再用蒙版控制好區域，最後進行整體調色及細節部分的修飾。

2.利用PS軟體刪除、修改圖片中間的內容

把圖片中你不想要的部分刪掉且不能影響圖片的完整，方法有多種，以圖章修補工具及建立選區為主。如果要修補的景物周圍是白色或單色，可用純色畫筆補上。

3.利用PS軟體對圖像變換、模糊處理

對圖像的修改的手法還有利用PS軟體使圖像變形和模糊。PS軟體中可以對圖斗橡像進行變形處理的方法包含：自由變換、液化濾鏡、扭曲濾鏡等，通過這個命令可以使圖像變形為特殊的形狀。

二、利用PS軟體添加、刪減、篡改圖像特點

拼補變造圖像是利用PS圖像處理技術常用手段之一。主要是利用PS圖像處理軟體的移動、刪除、剪貼、旋轉、局部放大、修飾等各種編輯功能對圖像進行處理，製成一幅新的圖像。

偽造照片是指對不實際存在的照片的一種意想性的創設，其突出表現是該照片不是真實的。偽造照片通常表現為把真實的照片不同部分通過剪輯、復制、合成，反映一幅新的內容的照片。其他部分加以改變的行為，其突出表現在於該照片是已經客觀存在的，是製作者將已經存在的照片根據自己的需要修改、編輯形成的。變造一般分為三種類型。

困腔(1)添加性變造。就是在照片畫面上添加某些內容。

(2)刪除性變造。就是在照片畫面上裁切掉或刪掉某些內容。

(3)添加和刪除性相結合的變造。在實際檢驗非真實性照片的過程中，現實中經常遇到的是畫面中既有添加、也有刪除汪銷衫，還有二者相結合的變造照片，這更增加了檢驗難度。

三、利用PS軟體對添加、刪減、篡改圖像鑒定方法

變造的影像無論如何精心努力，修改後的照片經仔細觀察總是會落出蛛絲馬跡.對於這類可疑圖片的檢，應採用多種方法，從多方面、多層面進行檢驗，在很多情況下人們僅僅憑肉眼難以發現破綻，藉助PS軟體可以對數字影像的真偽進行綜合評斷。

1.利用PS軟體查看數碼照片的Exif“元數據”

數碼照片的Exif“元數據”是一種影像文件格式，目前有V2.1和V2.2兩個版本。它是在Jpeg文件頭加上了數碼相機在拍攝過程中採集的多種拍攝信息，如相機數據(如相機生產商、型號等)、攝影參數(如快門速度、焦距等)和照片的縮略圖信息(視相機而定)，有2～6kB大小(視相機而定)，經過Tag編碼後儲存在Jpeg影像文件中。用完整版PS查看，先打開數碼照片，通過“文件簡介”選項中的“Exif”查看，有圖像說明(如相機機型、拍攝時間等)、用戶注釋(如Exif色彩空間等)，相關聲音文件(如文件源、場景類型、Exif標30多項內容。

2.利用PS軟體對照片進行放大處理

利用景物成像、光照、色彩濾鏡等科學理論，利用對圖像中疑似偽造區域景物的光亮密度、反差、色調、灰度值等進行觀察對比，分析畫面中是否存在與成像原理相互矛盾的地方以判別照片是否存有改動痕跡。在自然圖像中二個或以上空域連貫區域精確匹配(包括顏色、形狀、紋理等)的概率很小，因此要成功識別圖像中的復制篡改區域，關鍵在於確定圖像塊的大小、特徵。在照片檢驗中，利用PS將影像進行放大處理，再通過觀察照片中主體邊緣狀況，照片景深是否符合鏡頭成像規，影像的噪點的差異，色彩的連續性等，可以判斷照片是否在同一光線條件下拍，從而判斷照片的'真偽。

(1)檢查照片中主體邊緣(邊緣的細部如頭發等)是否有模糊不清的地方。大部分做假照片常常是將比較好的主體再放到比較理想的環境中去，以增加圖片的新聞性和美感。圖像邊緣可以定義為圖像局部特徵的不連續性，表現為圖像灰度級的突變，紋理結構的突變和色彩的變化等，使得這些主體的邊緣往往是不光滑的。經高倍放大後可以發現：這些地方有很多模糊不清的痕跡。

(2)檢查照片景深是否符合鏡頭成像規律。不論是使用廣角鏡頭還是大望遠鏡頭，表現出來的景深都是有一定規律的。而變造的照片往往不能符合這些規律。

(3)檢查影像的噪點。數碼相機雜訊為圖像上可見的由CCD/CMOS或者數字信號系統造成的錯誤信息，數字圖像中的可見雜訊通常是受溫度和ISO感光度的影響，這兩個值越高則效果越差。利用不同數碼相機的本底雜訊的不同，不同ISO感光度下拍攝的照片的噪點不同，在高倍放大後對圖像的噪點進行區域統計比較法，可以對數碼影像的原始性進行檢驗。 (4)檢查影像色彩的連續性。顏色被公認為是圖像最有價值的底層特徵。對於復雜背景真圖像，顏色特徵具有相對良好的連續性，顏色的轉變更加柔和，同時相鄰的像素間顏色的RGB值不同。添加圖像的邊緣與背景之間顏色發生突變，或像素具有相似性，相鄰的像素間顏色的RGB值相同。

(5)檢查虛實變化的合理性。數字影像中清晰程度與拍攝時調焦對准平面的位置及景深的大小有，對於靜止物，當圖像中景深范圍以外的某一物的清晰程度超過景深范圍內景物的清晰度，應屬添加替換或合成的變造圖，但應排除操作不當造成的虛實變化非合理性當有運動物體時。圖像中靜止物體的清晰程度應高於運動物體的清晰程度，但如採用追隨法拍，則運動物體的清晰程度可高於靜止物體的清晰程度。

3.利用PS軟體測量比較法

利用PS軟體中的測量工具，測定照片可疑部分的拍攝角度與背景的拍攝角度、陰影的方向、光源的方向以及透視關系的異同確定圖片的真偽。

(1)測量照片中主體與周圍環境在拍攝角度上是否相同。有“矛盾”的不同的拍攝角度會出現不同的視覺效果。如果主體與周圍環境在拍攝角度上存在的矛盾上，可以看出這是一幅用兩種不同拍攝角度拍攝的圖片合拼成的“新圖片”。

(2)測量照片中物體的陰影方向是否統一。假照片往往是將不同時間、不同地點、不同環境下拍攝的畫面將它們放到一起的，多方面的不同就會出現不同的光線，從而出現不同的陰影，通過陰影，也可以找出假新聞照片的破綻。添加圖像與背景的陰影在強弱、長短上會有比較明顯的不同。

(3)測量照片中的光源方向是否統一。一幅畫面中的光應該是統一而不是矛盾的。光線角度的一致性在同一幅數字影像中，主光源的方向和位置是確定，被攝物凹凸部位的明暗變化和陰影的長短及方向應具有一致，當影像中某景物出現無法解釋的明暗變化或陰影時可以判斷其圖像有變造的可能數字影像在一幅畫面上明暗過渡是逐漸，是自然的。而合成一張新的照片時，不同照片上的人或物由於拍攝條件不，光線選擇肯定存在差異拍攝。因此，在拼接兩幅畫面時銜接處的光很難有自然的過渡。

(4)測量照片中成像透視比例關系是否一致。根據透視原理，在確定圖像的真偽檢驗中，可以運用比較圖像中各個成像物的大小透視、方向透視、影調透視以及物體音質比例關系的方法，測量並分析圖像中有無違背透視規律的現象存在。如果違背了透視成像規律，比如不平行畫面的平行直線沒有消失到一點上，近大遠小的比例不符合透視效果，與畫面不平行則方向不同的線段沒有消失於天點或地點，則照片肯定有添加的部分，這時就要仔細觀察分析，判斷出照片中的添加或刪除部分。

4.利用PS軟體改變圖像的影調

影調是指照片的黑白傾向。高調或低調照片中的修改痕跡，以及高光或暗部的修改痕跡都難以被發現，當設法改變照片的影調後，其中的修改痕跡就可能暴露。利用PS圖像處理軟體將圖像影調向相反方向調整，即高調照片提亮，低調照片壓暗，中間調照片分別提亮、壓暗。然後將照片放大到100%觀察提亮或壓暗部分，有些添加、刪減等遺留修描痕跡、背景區不協調、圖像質量差、成像不規則地方就會顯現出來。

本文簡要介紹了圖像修改的方法、特點，論述了對偽造圖像鑒定簡便方法。隨著現代數字技術的不斷深入發展，勢必會出現更先進的圖像偽造手段，這對數字圖像的鑒定工作將提出更高挑戰。由於圖像取證是一個全開放的研究領域，目前已得到科研機構、司法機關以及新聞界等的全面重視，相信隨著圖像取證技術的逐步發展，圖像真偽的理論研究會日趨深入，數字圖像鑒定體系也會日漸完善和規范。

㈦ 如何識別照片

1. 打開電腦上瀏覽器（小編這里以hao123網站主頁為例，其他有網路搜索導航的也可以），然後點擊搜索欄上方的「圖片」菜單，再點擊後面的「網路一下」按鈕。

2. 此時打開的是網路圖片的首頁，再點擊搜索欄後面的「照相機」圖標。

3. 彈出「搜索圖片信息對話框」，點擊「從本地上傳」按鈕。

4. 然後在相應的目錄下找到並選中需要鑒別的圖片，然後點擊右下角的「打開」按鈕。

5. 系統自動搜索網路上的圖片庫，如果要辨別的圖片未被收錄或未在互聯網上流傳的話，就搜索不到該圖片，可能給出幾個相似的圖片。

6. 以小編的頭像為例進行檢索，檢索出不下20個出處，可見也是從網上下載的。註：相似圖片是以人物或場景為界來搜索。

   
   

㈧ 圖像識別

圖像是指物體的描述信息，數字圖像是一個物體的數字表示。視覺是人類感知外部世界的最重要手段，據統計，在人類獲取的信息中，視覺信息佔60%，而圖像正式人類獲取信息的重要途徑，因此，和視覺緊密相關的數字圖像處理技術的項目的開發越來越受到人們的關注，逐漸形成圖像識別技術。
隨著數字圖像處理技術的發展和實際應用的需求。許多問題不要求其輸出結果是一幅完整的圖像本身，而是將經過一定處理後的圖像再分割和描述，提取有效的特徵，進而加以判斷分類，這種技術就是圖像的模式識別。
圖像識別技術是利用計算機視覺採集物理對象，以圖像數據為基礎，讓機器模仿人類視覺，自動完成某些信息的處理功能，達到人類所具有的對視覺採集圖像進行識別的能力，以代替人去完成圖像分類及辨別的任務。對圖像識別來說，面對的是二維數據信號或平面圖形，除掉它們各不相同的物理內容，考慮對樣品數據分類這一共性來研究的，把同一種共性者歸為一類，另一種共性者歸為一類。要求在最小的錯誤概率條件下，使識別的結果盡量與客觀物體相符合，具備人所具有的對各種事物、現象進行分析、描述與判斷的能力。
圖像的識別屬於當代計算機科學研究的重要領域，已發展成為一門獨立的學科。這一學科在近幾年裡，發展十分迅速，應用范圍相當差念源廣泛，幾乎遍及各個領域，從宇航領域拓展到生物科學、信息科學、資源環境科學、天文學、物理學、工業、農業、國防、教育、藝術等各個領域與行業，在國防經濟、國防建設、社會治安和社會發展等方面得到廣泛應用，對整個社會都產生了深遠的影響。目前， 光學字元識別（如手寫數字識別、郵政編碼識別、汽車牌號識別、漢字識別、條形碼識別等）， 以及 生物特徵識別（如人臉識別、指紋識別、虹膜識別等） 已經在人類日常生活中廣泛應用，對經濟、軍事、文化及人們的日常生活產生重大影響。

光學字元識別使用OCR讀取設備和智能視覺系統軟體，識別可同時被機器和肉眼讀取的文本。OCR所使用的輸設備入高臘設備可以是任何一種圖像採集設備，如CCD、掃描儀、數字相機等。通過使用這類採集設備，OCR系統將書寫者自己寫好的文字作為圖像輸入到計算機中，然後由計算機去識別。光學字元識別技術已經廣泛應用於各種商業活動，現在又開始應用到自動化任務中。字元識別處理的信息可分為3大類：文字信息識別、數字信息識別和條形碼識別。

生物特徵識別就是採用某種技術和手段對人的身份進行標識，從而依據該標識對人進行身份識別，以達到監督、管理和控制目的的一種技術。用於身份識別和個人信息管理的技術和手段層出不窮，傳統的個人信息鑒定方法包括個人特徵。如身份證、工作者、學生證、磁卡、智能卡、口令密碼等，這些分身驗證方法普遍存在易丟失、易破解、易偽造、不易攜帶等缺點，而且在安全性和鑒定速度方面也已經不能滿足人們的需求，這些技術雖然方便快捷，但其致命的缺點是安全性差、易偽造、易竊取等。近年來，計算機的廣泛應用使得生物特徵識別進行身份識別成為可能。
生物特徵識別的方法越來越多地被應用於身份識別領域。生物特徵識別技術（Biometric Identification Technology）是指人體固有的特徵為判別標准，達到精確鑒定人身份的技術。這些固有特徵包括人臉、虹膜、指紋、掌紋等，也被稱為生物模態。這些特徵除了外傷等特殊情況下一般會伴隨人的一生，而不會改變或者變化很小。生物識別技術對每個個體都具有隨身攜帶性和持久性；對不同個體具有虛態普遍性和唯一性等優於傳統身份識別的特點。基於人類生物特徵的識別技術具有安全可靠、特徵唯一、不易偽造、不可竊取等優點。
結合計算機技術，發展起來了眾多jiy基於人類生物特徵的人類身份識別技術，如人臉識別技術、指紋識別技術、虹膜識別技術。這些識別技術具有特徵錄入較為方便、信息豐富、使用范圍廣等優點。因此有著廣闊的應用前景。
（1）人臉識別主要通過人臉特徵進行識別，也是人們最早使用的生物特徵識別技術之一，是一種比較友好、直觀、更容易被人接受的識別方式。在實際應用中，人臉識別易於使用，無須使用者的主動參與，尤其適用於視屏監控等應用。但人臉識別的缺點在於穩定性較差，很容易受周圍環境、飾物、年齡、表情等干擾，造成錯誤的識別。另外，對雙胞胎、多胞胎的鑒別仍然無能為力。
（2）虹膜識別主要基於虹膜的生理結構，利用虹膜中存在的細絲、斑點、凸點、射線、皺紋和條紋等特徵進行識別。據稱，沒有任何兩個虹膜是一樣的。虹膜身份認證的可靠性高，其錯誤接受率和錯誤拒絕率很低。
（3）指紋識別主要通過分析指紋的全局特徵和局部特徵進行識別，常用的特徵如指紋中的嵴、谷、終點、分叉點和分歧點等。隨著指紋識別技術的發展和指紋採集設備的價格降低，指紋識別不僅廣泛應用於司法和商務活動中，也越來越多地在筆記本電腦、手機、存儲器等終端設備中使用。但採集指紋時要求保持手指的潔凈和光滑，污垢和疤痕都會給識別帶來困難。老年人和手工勞動者的指紋由於磨損嚴重而不易識別。另外，在實際採集中發現，由於在犯罪記錄中常使用指紋，導致很多人害怕將指紋記錄在案，從心理上不願意接收這種識別方式。
目前，無論是字元識別（如手寫數字識別、郵政編碼識別、汽車牌照識別、文字識別等）還是人類生物特徵識別（如人臉識別、指紋識別、虹膜識別等）的項目開發技術，他們涉及數字圖像處理、模式識別、人工智慧、智能計算等多個學科領域。 隨著高科技的發展，這些項目應用已成為衡量當代高科技水平的重要手段。

圖像識別技術 是數字圖像處理 和 模式識別技術 相結合的產物。數字圖象處理是利用計算機或其他數字設備對圖像信息進行各種加工和處理，以滿足目標識別需求的基礎行為。模式識別研究如何用機器來實現人對事物的學習、識別和判斷能力，因而是以滿足目標識別的判斷行為。
為了模擬人類圖像識別活動，人們提出了不同的 圖像識別模型 。例如，模版匹配模型。這種模型認為，識別圖像中的某個物體，必須在過去的經驗中有有這個圖像對對物體的記憶模式，又叫 模板 ，當前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個物體就被識別了。
圖像識別的基本過程 是抽取代表未知樣本模式的本質表達形式（如各種特徵）和預先存儲在機器中的標准模式表達形式的集合（稱為字典）逐一匹配，用一定的准則進行判別，在機器存儲的標准模式表達形式的集合中，找到最接近輸入樣本子模式的表達形式，該表達模式對應的類別就是識別結果。因此， 圖像識別技術是一種從大量信息和數據出發，在已有經驗和認識的基礎上，利用計算機和數學推理的方法自動完成圖像中物體的識別和評價的過程。
圖像識別過程包括圖像採集（特徵分析）、圖像預處理、特徵提取、模式匹配4個環節。

首先，通過高清攝像機、掃描儀或其他圖像採集儀器採集圖像的原始信息。圖像的採集過程中，由於設備的機械原因或是其他人為因素造成的圖像尺寸、角度、格式、光照強度等的不同，會對以後的操作產生較大影響，所以要對採集來的原始圖像進行預處理操作。圖像預處理的作用可以總結為：採用某種手段將圖像信息歸一化，以便於後續處理工作。圖像特徵提取部分的作用是提取出最能表徵一個物體的特徵信息，並將其轉變成特徵向量或矩陣的形式。模式匹配是指系統用待測圖像的特徵與特徵庫中的信息進行比對，通過選擇合適的分類器達到識別的目的。

圖像預處理技術就是對圖像進行正式處理前所做的一系列操作。因為圖像在傳輸過程和存儲過程中難免會受到某種程度的破壞和各種各樣的雜訊污染，導致圖像喪失了本質或者偏離了人們的需求，而這就需要一系列的預處理操作來消除圖像受到的影響。總的來說，圖像預處理技術分為兩大方面，即圖像增強和圖像復原技術。圖像增強技術在圖像預處理中佔有較大的比重，是圖像預處理所必需的步驟，它與圖像復原技術的不同之處在於圖像復原是以恢復圖像原來的本質為目的的。而圖像增強是以突出人們需要的特徵並弱化不需要的特徵為原理的。一般來說，圖像增強技術有兩種方法：空間域和頻率域法。空間域法則主要是直接在空間域內對圖像進行運算處理，分為兩個方面：點運算和領域運算（局部運算）。其中，點運算包括圖像灰度變換、直方圖均衡化和局部統計法等幾種方法；領域運算包括圖像平滑和圖像銳化等幾個方面。頻率域法則只在圖像的某種變換域里對圖像的變換值進行運算，如我們對圖像進行傅立葉變換，然後在變換域里對圖像的頻譜進行某種計算，最後把計算後的圖像逆變換到空間域。頻率域法通常分為高、低通濾波、頻率帶通和帶阻濾波等。圖像復原技術就是利用圖像的先驗知識來改變一副被退化的圖像的過程。圖像復原技術需要我們建立圖像模型，然後逆向反解這個退化過程，最後獲得退化前的最優圖像。

圖像變換域處理是以空間頻率（波數）為自變數描述圖像的特徵的，可以將一幅圖像元值在空間上的變化分解為具有不同振幅、空間頻率和相位的簡振函數的線性疊加，圖像中各種空間頻率成分和分布稱為空間頻譜。這種對圖像的空間頻率特徵進行分解、處理和分析稱為空間頻率域處理或波數域處理。在眾多的圖像變換技術中，常用的有離散餘弦變換、沃什爾變換、傅立葉變換、Gabor變換和小波變換等。
（1）離散餘弦變換DCT變換矩陣的基向量由於近似於托貝里斯向量，常常被認為是對語言和圖像信號進行變換的最佳變換，雖然在壓縮效率上略遜於具有最好壓縮能力的K-L變換，但其可做到的高效處理型是K-L變換無法比擬的，並成為H.261、JPEG和MPEG等國際標準的主要環節。被廣泛應用於圖像編碼方面。
（2）沃什爾變換是一種正交變換，能將相鄰取樣點的相關性消除掉，使信號能量集中在變換矩陣的左上角，其它部分出現很多零值；或在誤差允許范圍內，允許省略掉小值，這樣可以達到數據壓縮的目的。沃什爾變換在圖像傳輸、雷達、通信和生物醫學等領域曾得到廣泛應用。
（3）傅立葉變換是一種常用的正交變換，其最主要的數學理論基礎就是傅立葉級數，由著名數學家Fourier在1822年提出，其主要思想是將周期函數展開成正弦級數。傅立葉變換的提出奠定了圖像的理論基礎，其通過在時空域和頻率域來回切換圖像，對圖像的信息特徵進行提取和分析，簡化了計算工作量，被喻為描述圖像信息的第二種語言，廣泛應用於圖像變換、圖像編碼與壓縮、圖像分割和圖像重建中。
（4）Gabor變換屬於加窗傅立葉變換，是短時Fourier變換中當窗函數取為高斯函數時的一種特殊情況。由於傅立葉變換存在一定的局限性，所以Gabor1946年提出了加窗傅立葉變換。加窗傅立葉變換方法的一個典型就是低通濾波器。Gabor 函數可以在頻域不同尺度和不同方向上提取相關特徵。
（5）小波變換受到傅立葉變換的啟發，Morlet於1984年提出了小波分析的概念。1986年著名數學家Meyer和Mallat合作構建了圖像小波函數的統一方法——多尺度分析。目前在圖像去噪應用方面，小波變換理論取得非常好的效果。
頻率域去噪主要是由於有的圖像在空間域處理的效果並不理想，因此想到轉換到頻率域進行處理，即用一組正交的函數系去逼近要處理的目標函數，從而進一步得到相應級數的系數。頻率域處理主要用於與圖像空間頻率有關的處理中，如圖像恢復、圖像重建、輻射變換、邊緣增強、圖像平滑、雜訊壓制、頻譜分析和紋理分析等處理和分析中。

特徵提取計算機所視覺和圖像處理中的一個概念，它指的是使用計算機提取圖像信息，決定每個圖像的點是否屬於一個圖像特徵。特徵提取的結果是把圖像上的點分為不同的子集，這些子集往往屬於孤立的點、連續曲線或者連續的區域。
（1）特徵選擇
原始數量的特徵很大，或者說原始樣本處於一個高維空間中，從一組特徵挑選出一些最有效的特徵以達到降低特徵空間維數的目的，這個過程就叫做特徵選擇。也就是說，將對類別可分離性無貢獻或者貢獻不大的特徵簡單地忽略掉。特徵選擇是圖像識別中的一個關鍵問題。
（2）特徵變換
通過映射或變換的方法可以將高維空間中的特徵描述用低維空間的特徵來描述，這個過程就叫做特徵變換。通過特徵變換獲得的特徵是原始特徵集的某種組合，新的特徵中包含了原有全體特徵的信息。主成份分析法是最常用的特徵變換方法。
特徵的選擇與提取是非常重要的，特徵選擇是模式識別中的一個關鍵問題。由於在很多實際問題中常常不容易找到那些最重要的特徵，或受條件限制不能對它們進行測量，這就使特徵選擇與提取的任務復雜化而成為構造模式識別系統中最困難的任務之一。這個問題已經越來越受到人們的重視。特徵選擇與提取的基本任務是如何從許多特徵中找出那些最有效的特徵。解決特徵選擇與特徵提取問題，最核心的內容就是如何對現有特徵進行評估，以及如何通過現有特徵產生更好的特徵。
常見的圖像特徵提取與描述方法如顏色特徵、紋理特徵和幾何形狀特徵提取與描述方法。

根據有無標准樣本，模式識別可分為監督學習和非監督學習。模式識別分類或描述通常是基於已經得到分類或描述的模式集合而進行的，人們稱這個模式集合為訓練集，由此產生的學習策略稱為監督學習。學習也可以是非監督學習，在此意義下產生的系統不需要提供模式類的先驗知識，而是基於模式的統計規律或模式的相似性學習判斷模式的類別。

（1）數據採集
數據採集是指利用各種感測器把被研究對象的各種信息轉換為計算機可以接收的數值或符號（串）集合。習慣上稱這種數值或符號（串）所組成的空間為模式空間。這一步的關鍵是感測器的選取。
一般獲取的數據類型如下。

（2）預處理
為了從這些數字或符號（串）中抽取出對識別有效的信息，必須進行預處理，目的是為了消除輸入數據或信息中的雜訊，排除不相乾的信號，只留下與被研究對象的性質和採用的識別方法密切相關的特徵（如表徵物體的形狀、周長、面積等）。舉例來說，在啊進行指紋識別時，指紋掃描設備每次輸出的指紋圖像會隨著圖像的對比度、亮度或背景等的不同而不同，有時可能還會產生變形，而人們感興趣的僅僅是圖像中的指紋線、指紋分叉點和端點等，而不需要指紋的其他部分和背景。因此，需要採用合理的濾波演算法，如基於塊方圖的方向濾波和二值濾波等，過濾掉指紋圖像中這些不必要的部分。
（3）特徵提取
對原始數據進行交換，從許多特徵中尋找出最有效的特徵，得到最能反應分類本質的特徵，將維數較高的測量空間（原始數據組成的空間）轉變為維數較低的特徵空間（分類識別賴以進行的空間），以降低後續處理過程的難度。人類很容易獲取的特徵，對於機器來說就很難獲取了，這就是模式識別中的特徵選擇與提取的問題。特徵選擇與提取是模式識別的一個關鍵問題。一般情況下，候選特徵種類越多，得到的結果應該越好。但是，由此可能會引發維數災害，即特徵維數過高，計算機難以求解。如何確定合適的特徵空間是設計模式識別系統一個十分重要的問題。對特徵空間進行優化有兩種基本方法。一是特徵選擇，如果所選用的特徵空間能使同類物體分布具有緊致性，為分類器設計成功提供良好的基礎；反之，如果不同類別的樣品在該特徵空間中混雜在一起，再好的設計方法也無法提高分類器的准確性；另一種是特徵的組合優化，通過一種映射變換改造原特徵空間，構造一個新的精簡的特徵空間。
（4）分類決策
基於模式特徵空間，就可以進行模式識別的最後一部分：分類決策。該階段最後輸出的可能是對象所屬的類型，也可能是模型數椐庫中與對象最相似的模式編號。己知若干個樣品的類別及特徵，例如，手寫阿拉伯數字的判別是具有10類的分類問題，機器首先要知道每個手寫數字的形狀特徵，對同一個數字，不同的人有不同的寫法，甚至同一個人對同一個數字也行多種寫法，就必須讓機器知道它屬於哪一類。因此，對分類問題需要建立樣品庫。根椐這些樣品庫建立判別分類函數，這—過程是由機器來實現的，稱為學習過程。然後對一個未知的新對象分析它的特徵，決定它屬於哪一類，這是一種監督分類的方法。
具體步驟是建立特徵空間中的訓練集，已知訓練集里每個點的所屬類別，從這些條件出發，尋求某種判別函數或判別准則，設計判決函數模型，然後根據訓練集中的樣品確定模型中的參數，便可將這模型用於判別，利用判別函數或判別准則去判別每個未知類別的點應該屬於哪一個類。在模式識別學科中，.一般把這個過程稱為訓練與學習的過程。
分類的規則是依據訓練樣品提供信息確定的。分類器設計在訓練過程中完成，利用一批訓練樣品，包括各種類別的樣品，由這些樣品大致勾畫出各類事物在特徵空間分布的規律性，為確定使用什麼樣的數學公式及這些公式中的參數提供了信息。一般來說，決定使用什麼類型的分類函數是人決定的。分類器參數的選擇或者在學習過程中得到的結果取決於設計者選擇什麼樣的准則函數。不同准則函數的最優解對應不同的學習結果，得到性能不同的分類器。數學式子中的參數則往往通過學習來確定，在學習過程中，如果發現當前採用的分類函數會造成分類錯誤，那麼利用錯誤提供應如何糾正的信息，就可以使分類函數朝正確的方向前進，這就形成了一種迭代的過程。如果分類函數及其參數使出錯的情況越來越少，就可以說是逐漸收斂，學習過程就收到了效果，設計也就可以結束。
針對不問的應用目的，模式識別系統4部分的內容有很大的差異，特別楚在數據預處理和分類決策這兩部分。為了提高識別結果的可靠性，往往需要加入知識庫（規則）以對可能產生的錯誤進行修正，或通過引入限制條件大大縮小待識別模式在模型庫中的搜索空間，以減少匹配計算量。

㈨ 怎麼辨別一張圖是網圖

辨別一張圖是否是網圖，可以在細節上發現：

1、圖片表現是事實上明顯不可能發生

這類很好判斷，一些照片上的事情不可以發生或存在的，比如把一個人頭P到另一個人身上，改變事物的大小或顏色等。

2、原圖有過被改動或過分美化的痕跡

一些照片把人臉去痘磨皮，醜女秒變成大美女，這類也很好分辨。

3、光影或時間季節上對不上

有些攝影照片、明明是冬天，樹葉確定都是綠色，本來是傍晚的景色，拍攝時間確是清晨，很多婚紗照片後期處理都會這樣PS，在天上加很多雲朵、改變光線等。

網圖PNG格式圖片特點：

1、使用彩色查找表或者叫做調色板可支持256種顏色的彩色圖像。

2、流式讀/寫性能：圖像文件格式允許連續讀出和寫入圖像數據，這個特性很適合於在通信過程中生成和顯示圖像。

3、逐次逼近顯示：這種特性可使在通信鏈路上傳輸圖像文件的同時就在終端上顯示圖像，
把整個輪廓顯示出來之後逐步顯示圖像的細節，也就是先用低解析度顯示圖像，然後逐步提高它的解析度。

4、透明性：這個性能可使圖像中某些部分不顯示出來，用來創建一些有特色的圖像。

5、輔助信息：這個特性可用來在圖像文件中存儲一些文本注釋信息。

6、獨立於計算機軟硬體環境。

7、使用無損壓縮。