国内外研究现状分析：

图像的识别技术是图像处理领域研究最多的课题之一，在各个领域的应用也越来越广泛和普及，甚至已经渗透到了我们的日常生活当中。就目前而言我国的图像识别技术还存在着许多的问题。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、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各。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差，一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着。现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研究取得了很大的进展。

目的及意义：

象形图（pictogram），也称为pictogramme，象形文字，或简单的picto，和计算机使用中的一个图标，是通过其与物理对象的图画相似来表达其意义的表意文字。象形图已经在网络和软件中被广泛使用，更好地被称为在计算机屏幕上显示的“图标”，以帮助用户导航计算机系统或移动设备。象形文字是一种书写形式，它使用代表性的图画，类似于楔形文字。象形文字今天仍然是普遍使用的，作为图画，代表性的标志，指示或统计图，它们广泛用于表示公厕，或机场和火车站等场所。在如今，一些有着历史文化意义的象形文字正面临着断代遗失的风险，这些象形文字残缺不全，象形图识别系统可以通过一些地方特征与现有的象形图进行比对，从而实现象形文字的识别，对于历史文化的研究有着深远的意义。

本文的目的在于设计一种象形图识别的算法，能实现通过对获取象形图片的图像处理达到系统自行判断和识别的功能，从而应用于智能交通，人工智能等领域。

2. 研究的基本内容与方案

设计的基本内容：

图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。本次毕业设计提出了设计一种象形图识别系统。系统的功能是对获取象形图片的图像进行基础处理，如图像分割，边缘检测，消除其他因素对于象形图的影响。

目标：本次毕业设计的目标是设计一种象形图识别系统，使其能对所获得的的象形图进行处理，之后可以与已有的象形图进行识别和判断，分析出是哪一个象形图。

拟采用的技术方案及措施：