摘要：图像识别是利用电脑指对图片进行一些列的处理，来识别在各种情况下的对象的技术。随着时代的进步，一些基本的识别图像的工作再也不用人工识别，取而代之则是机器的识别，是用照相机采图后将图片输入计算机，进行相应的步骤进行识别处理，并进行其他操作。并且对图像识别进行了以下的一些研究，大致分为三个步骤：对图像进行预处理（例如二值化等），图像特征提取(例如方向梯度直方图特征提取法)，图像识别。同时matlab是用来验证我们的想法是否正确的重要工具。本文是对麻将进行识别,对原图进行读取，在原图的基础上裁剪模板，并且对原图和模板分别进行傅里叶转换，使得原图与模板的矩阵一样大小。在将所得矩阵进行傅里叶反变换，再找出对反变换后的最大的行与列，该位置则为最佳匹配位置，若没有，则为没有匹配点。

关键词：图像识别；傅里叶变换；模板法；傅里叶反变换。

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.2 匹配的原理-2

1.2.1模板匹配算法的类别-3

2 傅里叶变换-4

2.1一般函数的傅里叶变换-4

2.2二维DFT及其变换-6

2.3傅里叶变换性质-6

3 卷积技术的应用-11

3.1 基于模板匹配的图像识别-12

3.2 基于灰度图像的匹配算法-12

3.2.1 均绝对差算法算法-12

3.2.2 归一化乘积算法-13

3.2.3 SSAD算法-13

3.2.4 互相关算法-14

3.3 基于特征匹配方法-15

3.3.1. 有关于不变矩匹配算法-15

3.3.2.有关于圆投影的匹配算法-16

4.实验具体过程-17

4.1 建立目标模板-17

4.2 相关联的知识-20

5、总结-20

致谢-21

参考文献-21