怎么对图片进行辨别

㈠ 怎么辨别图片质量

例如一张图片，它是由一些点组合起来构成的，你在电脑上把一张很小的图放大几十倍，就可以清楚看到很多点，就是一格一格的。同样大小的一张图片，如果点数越多，那么它就会越清晰。
不过想你说的那样一张照片，600万和300万是没有太大区别的，因为肉眼很难辨别的那么仔细，但是如果600万和600个，那就很明显了，你可以自己想象一下。

㈡ ps过的图片如何辨别真假

第一点！首先自己要有主观！
一些PS高手能把不可能做成可能！
而一些
真的图片
往往有些人认为是假的而假的图片他们认为是真的！
所以最主要的还是看你自己
比如说
别人做个鬼，（网上有很多灵异图片）难道你认为是真的？
即使你做的很完美
那也是不可能的！
现在PS
高手多的是！
一些图片往往都被以假乱真很难分辨！
我觉得还是评个人主观吧！
第二点PS
做的怎么好他有时候还是会有缺陷的
主要你看图片合成的连接处！
连接处总是回有颜色上的差距
阴影之类的！

㈢ 怎么辨别照片的真假

争议对于这个话题,其实有很多种方法可以解决:
我在这里给你介绍一种吧,将照迹正历片放大,用照片处理器将照片放大[100倍-150倍之间],然后就能看到颜色所产生的小格子,然姿搜后你将照片中最清侍近的物体与最远的物体进行比较,就能得到答案了.

㈣ 怎么分辨照片真假

你好呀
随着老照片收藏热的兴起，假冒伪劣老照片也开始在社会上流行。那么如何判断老照片的真伪呢？
仝冰雪先生认为，要判断一张影像是照片还是印刷品或其它画像等，主要是看有没有泛银现象。因为老照片感光剂和印制工艺的特性，经过几十甚至上百年的存放，老照片在光线下，侧面看，都会有局部泛银现象，而印刷品不会有此现象。具体有以下五种辨别真伪的方法。
第一、看相纸。1890年之前的照片，除了银版和铁版等硬版照片外，基本都是蛋白照片，就是用蛋清混合感光剂涂在很薄的普通纸上印制的，这种纸很薄，但大部分照片都会贴在一个硬纸版上。蛋白照片，经过一百多年的保存，一般看不到有光泽，颜色发清，或发黄。一般来说国外摄影师拍摄的发清，中国摄影师拍摄的发黄，主要是当时中国摄影师定影技术不过关的缘故。
1890年以后的基本为银盐照片，但前期的相纸（1910之前）颜色发清，较厚，而1910年之后的相纸纸基才较白。
第二、看清晰度。原版照片是从底版直接印制的，清晰度很高。而翻拍的照片清晰度都会大大下降。一般来说，仔细观察，这些翻印的照片在照片里都会有一些水印或者划痕，这是因为翻拍之前的照片在存放过程中引起的。翻印或翻拍的照片收藏价值大大降低。
第三、看尺寸。清代照片最长不会超过30厘米。一般来说，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，而民国后随着扩印技术的发展才有了大照片。清代的全景照片都是一张一张照完后手工拼接的，直到1910年后才见到转机的照片。
第四、看划痕和裂痕。早期的照片，不论是银版、铁版还是常见的蛋白照片，是在纸上涂了一层感光剂显影而成的影像，经过多年的存放，由于外界温度的不断变化，以及存放地点的不断变换，照片感光剂层都会产生细小的划痕或裂痕，尤其用放大镜观察就会更明显。
后来的银盐照片虽然感光剂和纸基是一体的，但存放时间长了，整个纸基也会有裂痕或者划痕。而那些利用化学方法作伪的老照片用放大镜或侧着逆光看则很光滑，不会有裂痕或划痕。
第五、看内容。从照片的内容来判断照片的拍摄年代，拍摄者等。这个鉴别，需要鉴定者有丰富的历史知识。需要收藏者积累相关知识才能做到。

㈤ 如何辨别PS过的图片

女人最好的化妆品是什么?不是Dior,SK-II这些..而一款叫PS的软件.让你重回青春!

如今网络上ps美化图片盛行，小编的照片上了《时代》封面、周正龙拍的华南虎、WS的小胖

上面提到的这些图片，都被ps过，此外一些图片明明满脸青春痘，却磨皮得很光滑;明明没有的名字，活生生伪造一个.

第一种:经验判断法

人体PS。时下各大论坛、微博流行“瓜子脸”(很多都是用“液化”工具PS的，这个工具的作用是修改物体的轮廓，例如将人脸往里推就会形成瓜子脸)，可我们亚洲人哪有这么多瓜子脸、大眼睛的姑娘呢?很可能她们的照片是被PS过的一一我们可以从头发、下巴和周围的背景来发现破绽。例如，下面右上角图中这位瓜子脸美女，她的下巴太尖了，超出正常人的范围了;右边的头发已经被液化工具扭曲变形，从这位美女的整体发型判断，应该是长长的直发，而不是波浪发。

脸说完了我们来说说身材。身材的好坏也是可以用液化工具PS的，所以我们不要去羡慕网络上的“瓜子脸”、“小长腿”，因为这类照片，大多都PS过。

人物增减PS。除了人体PS，人物增减PS也是需要靠经验来判断的—主要通过拼接痕迹、空间透视、色彩、光影效果和光照方向等方面来判断。

第二种工具识破法

查看图片EXIF原始信息。如果是DC拍摄的照片，那么可以通过图片是否还保留有EXIF信息来判断图片是否被编辑过，在Windows 7系统中，鼠标右击图片，在弹出的菜单中点击“属性”，如果没有这些信息的话，则图片百分之百被动过手脚，可能是PS过，也可能是裁剪过。当然，这种方法也不是百分之百可靠，即使图片信息完整，也不意味着图片绝对没有被PS过，毕竟这个信息也有办法在编辑之后保存下来的。

查看图片源代码。右击图片，选择“打开方式”–“记事本”，打开后会发现一堆乱码，在这些乱码中就隐藏了很多重要的信息，例如拍摄相机、拍摄时间等。点击“编捐”一“查找’，输入

Photoshop搜索，如果找到了就说明图片被PS过，不过，对很多高手来说，这个信息也是可以抹掉的。

㈥ 如何利用PS软件对添减篡改图像进行鉴别

如何利用PS软件对添减篡改图像进行鉴别

随着数码相机与电脑的普及，全民摄影时代到来。但随之而来的摄影“造假”事件也层出不穷。下面是我搜索整理的关于如何利用PS软件对添减篡改图像进行鉴别，希望对大家有所帮助!想了解更多相关信息请持续关注我们应届毕业生培训网!

摄影分为前期拍摄和后期图像制作，在胶片摄影时代，复杂的暗房技术只为少数专业人员所掌握。进入数字摄影时代后，随着计算机图像技术的快速发展，对数字图像的处理可使用各类软件进行，其中尤其以AdobePhotoshop(简称PS)图像处理软件使用最为广泛，功能最为强大，操作上也较为方便。计算机图像处理所形成图像在视觉上与真实的自然图像肉眼几乎难以区分。对于修改图像主要以“PS软件”为主的情况下，本文就利用计算机图像处理技术对添加、删减、篡改图像方法、特点及如何检验作一阐述，确定如何有效区分和鉴别真实的自然图像和经过后期修改过的图像。

一、利用PS软件添加、删减、篡改图像方法

PS软件的合成功能在图像处理中占有重要地位，合成并不是简单的拼凑，它需要运用各种素材，通过组织、处理、修饰、融合，得到新的“设计”作品，从而达到理想的效果，因此需要较高的艺术修养和PS操作能力。从近年来来看，利用计算机图像处理技术修改图像主要有以下几种方法。

1.利用PS软件在图片中添加内容

添加图像具体讲就是从一张图片中取出(即“抠图”)一个局部、再把它加入到另一张图片中，生成一张新的图片即利用PS合成图片。首先是选好合适的素材，然后把需要更换的部分用选区选取后，贴到素材图上，再用蒙版控制好区域，最后进行整体调色及细节部分的修饰。

2.利用PS软件删除、修改图片中间的内容

把图片中你不想要的部分删掉且不能影响图片的完整，方法有多种，以图章修补工具及建立选区为主。如果要修补的景物周围是白色或单色，可用纯色画笔补上。

3.利用PS软件对图像变换、模糊处理

对图像的修改的手法还有利用PS软件使图像变形和模糊。PS软件中可以对图斗橡像进行变形处理的方法包含：自由变换、液化滤镜、扭曲滤镜等，通过这个命令可以使图像变形为特殊的形状。

二、利用PS软件添加、删减、篡改图像特点

拼补变造图像是利用PS图像处理技术常用手段之一。主要是利用PS图像处理软件的移动、删除、剪贴、旋转、局部放大、修饰等各种编辑功能对图像进行处理，制成一幅新的图像。

伪造照片是指对不实际存在的照片的一种意想性的创设，其突出表现是该照片不是真实的。伪造照片通常表现为把真实的照片不同部分通过剪辑、复制、合成，反映一幅新的内容的照片。其他部分加以改变的行为，其突出表现在于该照片是已经客观存在的，是制作者将已经存在的照片根据自己的需要修改、编辑形成的。变造一般分为三种类型。

困腔(1)添加性变造。就是在照片画面上添加某些内容。

(2)删除性变造。就是在照片画面上裁切掉或删掉某些内容。

(3)添加和删除性相结合的变造。在实际检验非真实性照片的过程中，现实中经常遇到的是画面中既有添加、也有删除汪销衫，还有二者相结合的变造照片，这更增加了检验难度。

三、利用PS软件对添加、删减、篡改图像鉴定方法

变造的影像无论如何精心努力，修改后的照片经仔细观察总是会落出蛛丝马迹.对于这类可疑图片的检，应采用多种方法，从多方面、多层面进行检验，在很多情况下人们仅仅凭肉眼难以发现破绽，借助PS软件可以对数字影像的真伪进行综合评断。

1.利用PS软件查看数码照片的Exif“元数据”

数码照片的Exif“元数据”是一种影像文件格式，目前有V2.1和V2.2两个版本。它是在Jpeg文件头加上了数码相机在拍摄过程中采集的多种拍摄信息，如相机数据(如相机生产商、型号等)、摄影参数(如快门速度、焦距等)和照片的缩略图信息(视相机而定)，有2～6kB大小(视相机而定)，经过Tag编码后储存在Jpeg影像文件中。用完整版PS查看，先打开数码照片，通过“文件简介”选项中的“Exif”查看，有图像说明(如相机机型、拍摄时间等)、用户注释(如Exif色彩空间等)，相关声音文件(如文件源、场景类型、Exif标30多项内容。

2.利用PS软件对照片进行放大处理

利用景物成像、光照、色彩滤镜等科学理论，利用对图像中疑似伪造区域景物的光亮密度、反差、色调、灰度值等进行观察对比，分析画面中是否存在与成像原理相互矛盾的地方以判别照片是否存有改动痕迹。在自然图像中二个或以上空域连贯区域精确匹配(包括颜色、形状、纹理等)的概率很小，因此要成功识别图像中的复制篡改区域，关键在于确定图像块的大小、特征。在照片检验中，利用PS将影像进行放大处理，再通过观察照片中主体边缘状况，照片景深是否符合镜头成像规，影像的噪点的差异，色彩的连续性等，可以判断照片是否在同一光线条件下拍，从而判断照片的'真伪。

(1)检查照片中主体边缘(边缘的细部如头发等)是否有模糊不清的地方。大部分做假照片常常是将比较好的主体再放到比较理想的环境中去，以增加图片的新闻性和美感。图像边缘可以定义为图像局部特征的不连续性，表现为图像灰度级的突变，纹理结构的突变和色彩的变化等，使得这些主体的边缘往往是不光滑的。经高倍放大后可以发现：这些地方有很多模糊不清的痕迹。

(2)检查照片景深是否符合镜头成像规律。不论是使用广角镜头还是大望远镜头，表现出来的景深都是有一定规律的。而变造的照片往往不能符合这些规律。

(3)检查影像的噪点。数码相机噪声为图像上可见的由CCD/CMOS或者数字信号系统造成的错误信息，数字图像中的可见噪声通常是受温度和ISO感光度的影响，这两个值越高则效果越差。利用不同数码相机的本底噪声的不同，不同ISO感光度下拍摄的照片的噪点不同，在高倍放大后对图像的噪点进行区域统计比较法，可以对数码影像的原始性进行检验。 (4)检查影像色彩的连续性。颜色被公认为是图像最有价值的底层特征。对于复杂背景真图像，颜色特征具有相对良好的连续性，颜色的转变更加柔和，同时相邻的像素间颜色的RGB值不同。添加图像的边缘与背景之间颜色发生突变，或像素具有相似性，相邻的像素间颜色的RGB值相同。

(5)检查虚实变化的合理性。数字影像中清晰程度与拍摄时调焦对准平面的位置及景深的大小有，对于静止物，当图像中景深范围以外的某一物的清晰程度超过景深范围内景物的清晰度，应属添加替换或合成的变造图，但应排除操作不当造成的虚实变化非合理性当有运动物体时。图像中静止物体的清晰程度应高于运动物体的清晰程度，但如采用追随法拍，则运动物体的清晰程度可高于静止物体的清晰程度。

3.利用PS软件测量比较法

利用PS软件中的测量工具，测定照片可疑部分的拍摄角度与背景的拍摄角度、阴影的方向、光源的方向以及透视关系的异同确定图片的真伪。

(1)测量照片中主体与周围环境在拍摄角度上是否相同。有“矛盾”的不同的拍摄角度会出现不同的视觉效果。如果主体与周围环境在拍摄角度上存在的矛盾上，可以看出这是一幅用两种不同拍摄角度拍摄的图片合拼成的“新图片”。

(2)测量照片中物体的阴影方向是否统一。假照片往往是将不同时间、不同地点、不同环境下拍摄的画面将它们放到一起的，多方面的不同就会出现不同的光线，从而出现不同的阴影，通过阴影，也可以找出假新闻照片的破绽。添加图像与背景的阴影在强弱、长短上会有比较明显的不同。

(3)测量照片中的光源方向是否统一。一幅画面中的光应该是统一而不是矛盾的。光线角度的一致性在同一幅数字影像中，主光源的方向和位置是确定，被摄物凹凸部位的明暗变化和阴影的长短及方向应具有一致，当影像中某景物出现无法解释的明暗变化或阴影时可以判断其图像有变造的可能数字影像在一幅画面上明暗过渡是逐渐，是自然的。而合成一张新的照片时，不同照片上的人或物由于拍摄条件不，光线选择肯定存在差异拍摄。因此，在拼接两幅画面时衔接处的光很难有自然的过渡。

(4)测量照片中成像透视比例关系是否一致。根据透视原理，在确定图像的真伪检验中，可以运用比较图像中各个成像物的大小透视、方向透视、影调透视以及物体音质比例关系的方法，测量并分析图像中有无违背透视规律的现象存在。如果违背了透视成像规律，比如不平行画面的平行直线没有消失到一点上，近大远小的比例不符合透视效果，与画面不平行则方向不同的线段没有消失于天点或地点，则照片肯定有添加的部分，这时就要仔细观察分析，判断出照片中的添加或删除部分。

4.利用PS软件改变图像的影调

影调是指照片的黑白倾向。高调或低调照片中的修改痕迹，以及高光或暗部的修改痕迹都难以被发现，当设法改变照片的影调后，其中的修改痕迹就可能暴露。利用PS图像处理软件将图像影调向相反方向调整，即高调照片提亮，低调照片压暗，中间调照片分别提亮、压暗。然后将照片放大到100%观察提亮或压暗部分，有些添加、删减等遗留修描痕迹、背景区不协调、图像质量差、成像不规则地方就会显现出来。

本文简要介绍了图像修改的方法、特点，论述了对伪造图像鉴定简便方法。随着现代数字技术的不断深入发展，势必会出现更先进的图像伪造手段，这对数字图像的鉴定工作将提出更高挑战。由于图像取证是一个全开放的研究领域，目前已得到科研机构、司法机关以及新闻界等的全面重视，相信随着图像取证技术的逐步发展，图像真伪的理论研究会日趋深入，数字图像鉴定体系也会日渐完善和规范。

㈦ 如何识别照片

1. 打开电脑上浏览器（小编这里以hao123网站主页为例，其他有网络搜索导航的也可以），然后点击搜索栏上方的“图片”菜单，再点击后面的“网络一下”按钮。

2. 此时打开的是网络图片的首页，再点击搜索栏后面的“照相机”图标。

3. 弹出“搜索图片信息对话框”，点击“从本地上传”按钮。

4. 然后在相应的目录下找到并选中需要鉴别的图片，然后点击右下角的“打开”按钮。

5. 系统自动搜索网络上的图片库，如果要辨别的图片未被收录或未在互联网上流传的话，就搜索不到该图片，可能给出几个相似的图片。

6. 以小编的头像为例进行检索，检索出不下20个出处，可见也是从网上下载的。注：相似图片是以人物或场景为界来搜索。

   
   

㈧ 图像识别

图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示。视觉是人类感知外部世界的最重要手段，据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60%，而图像正式人类获取信息的重要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的项目的开发越来越受到人们的关注，逐渐形成图像识别技术。
随着数字图像处理技术的发展和实际应用的需求。许多问题不要求其输出结果是一幅完整的图像本身，而是将经过一定处理后的图像再分割和描述，提取有效的特征，进而加以判断分类，这种技术就是图像的模式识别。
图像识别技术是利用计算机视觉采集物理对象，以图像数据为基础，让机器模仿人类视觉，自动完成某些信息的处理功能，达到人类所具有的对视觉采集图像进行识别的能力，以代替人去完成图像分类及辨别的任务。对图像识别来说，面对的是二维数据信号或平面图形，除掉它们各不相同的物理内容，考虑对样品数据分类这一共性来研究的，把同一种共性者归为一类，另一种共性者归为一类。要求在最小的错误概率条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合，具备人所具有的对各种事物、现象进行分析、描述与判断的能力。
图像的识别属于当代计算机科学研究的重要领域，已发展成为一门独立的学科。这一学科在近几年里，发展十分迅速，应用范围相当差念源广泛，几乎遍及各个领域，从宇航领域拓展到生物科学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，在国防经济、国防建设、社会治安和社会发展等方面得到广泛应用，对整个社会都产生了深远的影响。目前， 光学字符识别（如手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌号识别、汉字识别、条形码识别等）， 以及 生物特征识别（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等） 已经在人类日常生活中广泛应用，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大影响。

光学字符识别使用OCR读取设备和智能视觉系统软件，识别可同时被机器和肉眼读取的文本。OCR所使用的输设备入高腊设备可以是任何一种图像采集设备，如CCD、扫描仪、数字相机等。通过使用这类采集设备，OCR系统将书写者自己写好的文字作为图像输入到计算机中，然后由计算机去识别。光学字符识别技术已经广泛应用于各种商业活动，现在又开始应用到自动化任务中。字符识别处理的信息可分为3大类：文字信息识别、数字信息识别和条形码识别。

生物特征识别就是采用某种技术和手段对人的身份进行标识，从而依据该标识对人进行身份识别，以达到监督、管理和控制目的的一种技术。用于身份识别和个人信息管理的技术和手段层出不穷，传统的个人信息鉴定方法包括个人特征。如身份证、工作者、学生证、磁卡、智能卡、口令密码等，这些分身验证方法普遍存在易丢失、易破解、易伪造、不易携带等缺点，而且在安全性和鉴定速度方面也已经不能满足人们的需求，这些技术虽然方便快捷，但其致命的缺点是安全性差、易伪造、易窃取等。近年来，计算机的广泛应用使得生物特征识别进行身份识别成为可能。
生物特征识别的方法越来越多地被应用于身份识别领域。生物特征识别技术（Biometric Identification Technology）是指人体固有的特征为判别标准，达到精确鉴定人身份的技术。这些固有特征包括人脸、虹膜、指纹、掌纹等，也被称为生物模态。这些特征除了外伤等特殊情况下一般会伴随人的一生，而不会改变或者变化很小。生物识别技术对每个个体都具有随身携带性和持久性；对不同个体具有虚态普遍性和唯一性等优于传统身份识别的特点。基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。
结合计算机技术，发展起来了众多jiy基于人类生物特征的人类身份识别技术，如人脸识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术。这些识别技术具有特征录入较为方便、信息丰富、使用范围广等优点。因此有着广阔的应用前景。
（1）人脸识别主要通过人脸特征进行识别，也是人们最早使用的生物特征识别技术之一，是一种比较友好、直观、更容易被人接受的识别方式。在实际应用中，人脸识别易于使用，无须使用者的主动参与，尤其适用于视屏监控等应用。但人脸识别的缺点在于稳定性较差，很容易受周围环境、饰物、年龄、表情等干扰，造成错误的识别。另外，对双胞胎、多胞胎的鉴别仍然无能为力。
（2）虹膜识别主要基于虹膜的生理结构，利用虹膜中存在的细丝、斑点、凸点、射线、皱纹和条纹等特征进行识别。据称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜身份认证的可靠性高，其错误接受率和错误拒绝率很低。
（3）指纹识别主要通过分析指纹的全局特征和局部特征进行识别，常用的特征如指纹中的嵴、谷、终点、分叉点和分歧点等。随着指纹识别技术的发展和指纹采集设备的价格降低，指纹识别不仅广泛应用于司法和商务活动中，也越来越多地在笔记本电脑、手机、存储器等终端设备中使用。但采集指纹时要求保持手指的洁净和光滑，污垢和疤痕都会给识别带来困难。老年人和手工劳动者的指纹由于磨损严重而不易识别。另外，在实际采集中发现，由于在犯罪记录中常使用指纹，导致很多人害怕将指纹记录在案，从心理上不愿意接收这种识别方式。
目前，无论是字符识别（如手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照识别、文字识别等）还是人类生物特征识别（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）的项目开发技术，他们涉及数字图像处理、模式识别、人工智能、智能计算等多个学科领域。 随着高科技的发展，这些项目应用已成为衡量当代高科技水平的重要手段。

图像识别技术 是数字图像处理 和 模式识别技术 相结合的产物。数字图象处理是利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，以满足目标识别需求的基础行为。模式识别研究如何用机器来实现人对事物的学习、识别和判断能力，因而是以满足目标识别的判断行为。
为了模拟人类图像识别活动，人们提出了不同的 图像识别模型 。例如，模版匹配模型。这种模型认为，识别图像中的某个物体，必须在过去的经验中有有这个图像对对物体的记忆模式，又叫 模板 ，当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个物体就被识别了。
图像识别的基本过程 是抽取代表未知样本模式的本质表达形式（如各种特征）和预先存储在机器中的标准模式表达形式的集合（称为字典）逐一匹配，用一定的准则进行判别，在机器存储的标准模式表达形式的集合中，找到最接近输入样本子模式的表达形式，该表达模式对应的类别就是识别结果。因此， 图像识别技术是一种从大量信息和数据出发，在已有经验和认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法自动完成图像中物体的识别和评价的过程。
图像识别过程包括图像采集（特征分析）、图像预处理、特征提取、模式匹配4个环节。

首先，通过高清摄像机、扫描仪或其他图像采集仪器采集图像的原始信息。图像的采集过程中，由于设备的机械原因或是其他人为因素造成的图像尺寸、角度、格式、光照强度等的不同，会对以后的操作产生较大影响，所以要对采集来的原始图像进行预处理操作。图像预处理的作用可以总结为：采用某种手段将图像信息归一化，以便于后续处理工作。图像特征提取部分的作用是提取出最能表征一个物体的特征信息，并将其转变成特征向量或矩阵的形式。模式匹配是指系统用待测图像的特征与特征库中的信息进行比对，通过选择合适的分类器达到识别的目的。

图像预处理技术就是对图像进行正式处理前所做的一系列操作。因为图像在传输过程和存储过程中难免会受到某种程度的破坏和各种各样的噪声污染，导致图像丧失了本质或者偏离了人们的需求，而这就需要一系列的预处理操作来消除图像受到的影响。总的来说，图像预处理技术分为两大方面，即图像增强和图像复原技术。图像增强技术在图像预处理中占有较大的比重，是图像预处理所必需的步骤，它与图像复原技术的不同之处在于图像复原是以恢复图像原来的本质为目的的。而图像增强是以突出人们需要的特征并弱化不需要的特征为原理的。一般来说，图像增强技术有两种方法：空间域和频率域法。空间域法则主要是直接在空间域内对图像进行运算处理，分为两个方面：点运算和领域运算（局部运算）。其中，点运算包括图像灰度变换、直方图均衡化和局部统计法等几种方法；领域运算包括图像平滑和图像锐化等几个方面。频率域法则只在图像的某种变换域里对图像的变换值进行运算，如我们对图像进行傅立叶变换，然后在变换域里对图像的频谱进行某种计算，最后把计算后的图像逆变换到空间域。频率域法通常分为高、低通滤波、频率带通和带阻滤波等。图像复原技术就是利用图像的先验知识来改变一副被退化的图像的过程。图像复原技术需要我们建立图像模型，然后逆向反解这个退化过程，最后获得退化前的最优图像。

图像变换域处理是以空间频率（波数）为自变量描述图像的特征的，可以将一幅图像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加，图像中各种空间频率成分和分布称为空间频谱。这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理。在众多的图像变换技术中，常用的有离散余弦变换、沃什尔变换、傅立叶变换、Gabor变换和小波变换等。
（1）离散余弦变换DCT变换矩阵的基向量由于近似于托伯利兹向量，常常被认为是对语言和图像信号进行变换的最佳变换，虽然在压缩效率上略逊于具有最好压缩能力的K-L变换，但其可做到的高效处理型是K-L变换无法比拟的，并成为H.261、JPEG和MPEG等国际标准的主要环节。被广泛应用于图像编码方面。
（2）沃什尔变换是一种正交变换，能将相邻取样点的相关性消除掉，使信号能量集中在变换矩阵的左上角，其它部分出现很多零值；或在误差允许范围内，允许省略掉小值，这样可以达到数据压缩的目的。沃什尔变换在图像传输、雷达、通信和生物医学等领域曾得到广泛应用。
（3）傅立叶变换是一种常用的正交变换，其最主要的数学理论基础就是傅立叶级数，由着名数学家Fourier在1822年提出，其主要思想是将周期函数展开成正弦级数。傅立叶变换的提出奠定了图像的理论基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换、图像编码与压缩、图像分割和图像重建中。
（4）Gabor变换属于加窗傅立叶变换，是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况。由于傅立叶变换存在一定的局限性，所以Gabor1946年提出了加窗傅立叶变换。加窗傅立叶变换方法的一个典型就是低通滤波器。Gabor 函数可以在频域不同尺度和不同方向上提取相关特征。
（5）小波变换受到傅立叶变换的启发，Morlet于1984年提出了小波分析的概念。1986年着名数学家Meyer和Mallat合作构建了图像小波函数的统一方法——多尺度分析。目前在图像去噪应用方面，小波变换理论取得非常好的效果。
频率域去噪主要是由于有的图像在空间域处理的效果并不理想，因此想到转换到频率域进行处理，即用一组正交的函数系去逼近要处理的目标函数，从而进一步得到相应级数的系数。频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中，如图像恢复、图像重建、辐射变换、边缘增强、图像平滑、噪声压制、频谱分析和纹理分析等处理和分析中。

特征提取计算机所视觉和图像处理中的一个概念，它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续曲线或者连续的区域。
（1）特征选择
原始数量的特征很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，从一组特征挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的，这个过程就叫做特征选择。也就是说，将对类别可分离性无贡献或者贡献不大的特征简单地忽略掉。特征选择是图像识别中的一个关键问题。
（2）特征变换
通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫做特征变换。通过特征变换获得的特征是原始特征集的某种组合，新的特征中包含了原有全体特征的信息。主成份分析法是最常用的特征变换方法。
特征的选择与提取是非常重要的，特征选择是模式识别中的一个关键问题。由于在很多实际问题中常常不容易找到那些最重要的特征，或受条件限制不能对它们进行测量，这就使特征选择与提取的任务复杂化而成为构造模式识别系统中最困难的任务之一。这个问题已经越来越受到人们的重视。特征选择与提取的基本任务是如何从许多特征中找出那些最有效的特征。解决特征选择与特征提取问题，最核心的内容就是如何对现有特征进行评估，以及如何通过现有特征产生更好的特征。
常见的图像特征提取与描述方法如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法。

根据有无标准样本，模式识别可分为监督学习和非监督学习。模式识别分类或描述通常是基于已经得到分类或描述的模式集合而进行的，人们称这个模式集合为训练集，由此产生的学习策略称为监督学习。学习也可以是非监督学习，在此意义下产生的系统不需要提供模式类的先验知识，而是基于模式的统计规律或模式的相似性学习判断模式的类别。

（1）数据采集
数据采集是指利用各种传感器把被研究对象的各种信息转换为计算机可以接收的数值或符号（串）集合。习惯上称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。这一步的关键是传感器的选取。
一般获取的数据类型如下。

（2）预处理
为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须进行预处理，目的是为了消除输入数据或信息中的噪声，排除不相干的信号，只留下与被研究对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征（如表征物体的形状、周长、面积等）。举例来说，在啊进行指纹识别时，指纹扫描设备每次输出的指纹图像会随着图像的对比度、亮度或背景等的不同而不同，有时可能还会产生变形，而人们感兴趣的仅仅是图像中的指纹线、指纹分叉点和端点等，而不需要指纹的其他部分和背景。因此，需要采用合理的滤波算法，如基于块方图的方向滤波和二值滤波等，过滤掉指纹图像中这些不必要的部分。
（3）特征提取
对原始数据进行交换，从许多特征中寻找出最有效的特征，得到最能反应分类本质的特征，将维数较高的测量空间（原始数据组成的空间）转变为维数较低的特征空间（分类识别赖以进行的空间），以降低后续处理过程的难度。人类很容易获取的特征，对于机器来说就很难获取了，这就是模式识别中的特征选择与提取的问题。特征选择与提取是模式识别的一个关键问题。一般情况下，候选特征种类越多，得到的结果应该越好。但是，由此可能会引发维数灾害，即特征维数过高，计算机难以求解。如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统一个十分重要的问题。对特征空间进行优化有两种基本方法。一是特征选择，如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性，为分类器设计成功提供良好的基础；反之，如果不同类别的样品在该特征空间中混杂在一起，再好的设计方法也无法提高分类器的准确性；另一种是特征的组合优化，通过一种映射变换改造原特征空间，构造一个新的精简的特征空间。
（4）分类决策
基于模式特征空间，就可以进行模式识别的最后一部分：分类决策。该阶段最后输出的可能是对象所属的类型，也可能是模型数椐库中与对象最相似的模式编号。己知若干个样品的类别及特征，例如，手写阿拉伯数字的判别是具有10类的分类问题，机器首先要知道每个手写数字的形状特征，对同一个数字，不同的人有不同的写法，甚至同一个人对同一个数字也行多种写法，就必须让机器知道它属于哪一类。因此，对分类问题需要建立样品库。根椐这些样品库建立判别分类函数，这—过程是由机器来实现的，称为学习过程。然后对一个未知的新对象分析它的特征，决定它属于哪一类，这是一种监督分类的方法。
具体步骤是建立特征空间中的训练集，已知训练集里每个点的所属类别，从这些条件出发，寻求某种判别函数或判别准则，设计判决函数模型，然后根据训练集中的样品确定模型中的参数，便可将这模型用于判别，利用判别函数或判别准则去判别每个未知类别的点应该属于哪一个类。在模式识别学科中，.一般把这个过程称为训练与学习的过程。
分类的规则是依据训练样品提供信息确定的。分类器设计在训练过程中完成，利用一批训练样品，包括各种类别的样品，由这些样品大致勾画出各类事物在特征空间分布的规律性，为确定使用什么样的数学公式及这些公式中的参数提供了信息。一般来说，决定使用什么类型的分类函数是人决定的。分类器参数的选择或者在学习过程中得到的结果取决于设计者选择什么样的准则函数。不同准则函数的最优解对应不同的学习结果，得到性能不同的分类器。数学式子中的参数则往往通过学习来确定，在学习过程中，如果发现当前采用的分类函数会造成分类错误，那么利用错误提供应如何纠正的信息，就可以使分类函数朝正确的方向前进，这就形成了一种迭代的过程。如果分类函数及其参数使出错的情况越来越少，就可以说是逐渐收敛，学习过程就收到了效果，设计也就可以结束。
针对不问的应用目的，模式识别系统4部分的内容有很大的差异，特别楚在数据预处理和分类决策这两部分。为了提高识别结果的可靠性，往往需要加入知识库（规则）以对可能产生的错误进行修正，或通过引入限制条件大大缩小待识别模式在模型库中的搜索空间，以减少匹配计算量。

㈨ 怎么辨别一张图是网图

辨别一张图是否是网图，可以在细节上发现：

1、图片表现是事实上明显不可能发生

这类很好判断，一些照片上的事情不可以发生或存在的，比如把一个人头P到另一个人身上，改变事物的大小或颜色等。

2、原图有过被改动或过分美化的痕迹

一些照片把人脸去痘磨皮，丑女秒变成大美女，这类也很好分辨。

3、光影或时间季节上对不上

有些摄影照片、明明是冬天，树叶确定都是绿色，本来是傍晚的景色，拍摄时间确是清晨，很多婚纱照片后期处理都会这样PS，在天上加很多云朵、改变光线等。

网图PNG格式图片特点：

1、使用彩色查找表或者叫做调色板可支持256种颜色的彩色图像。

2、流式读/写性能：图像文件格式允许连续读出和写入图像数据，这个特性很适合于在通信过程中生成和显示图像。

3、逐次逼近显示：这种特性可使在通信链路上传输图像文件的同时就在终端上显示图像，
把整个轮廓显示出来之后逐步显示图像的细节，也就是先用低分辨率显示图像，然后逐步提高它的分辨率。

4、透明性：这个性能可使图像中某些部分不显示出来，用来创建一些有特色的图像。

5、辅助信息：这个特性可用来在图像文件中存储一些文本注释信息。

6、独立于计算机软硬件环境。

7、使用无损压缩。