探究计算机图像识别的智能化处理方法

摘要：图像识别是在文字识别之后信息处理的又一大突破，基于计算机技术和电子信息技术的飞速发展，图像识别在日常生活中的应用逐渐深入，但是其智能化水平仍显不足。本文通过分析图像识别技术的发展现状，从基本原理和概念入手，探究计算机图像识别的智能化处理方法，并基于现阶段该技术在生活中应用，探讨分析了未来一段时期内该技术的发展趋势。

关键字：计算机图像识别 智能化

前言

在日常的工作和生活中需要进行大量数据的收集和处理，文字数据的处理已经取得了你是瞩目的成就，但是在图像信息处理方面仍需要投入大量的人工，而计算机图像识别和处理技术，能够快速的帮助工作者获取信息数据并进行高效的处理，在此基础上智能化手段的加入，图像数据信息处理的自动化水平，改变了以往只是单纯的感官进行判断的弊端，如今该项技术在航空航天、工业设计、医疗器械制造等多个领域实现了高度融合，极大降低该行业工作人员劳动强度提升工作效率。

1图像识别技术的发展现状

现阶段智能化计算机处理在图像识别中应用主要体现在建筑施工设计对、医疗诊断、艺术设计等领域。该项技术在医疗领域的应用可以通过智能化的识别，帮助医护人员准确判断病变组织及细胞有助于提升患者病情诊断的准确性;与此同时，智能化的计算机图像识别能够及时判断建筑工程中各种设备的健康状况，不要故障的原因，是保证焊接和装配的精确度。

通过笔者大量资料分析，并结合具体的实践工作，认为智能化的计算机图像识别技术研究和应用仍处于初级阶段，虽然近年来电子信息技术和计算机技术得到了快速发展，但是在应付海量图像信息及复杂图像信息方面仍显不足，现阶段该项数据主要是针对一些特定的图像进行识别，全方位的智能识别还未实现，分析认为造成该项应用受限的主要原因包括以下四方面，一是图像过于复杂，过程中给计算机带来巨大的任务量;二是相关的处理软件智能化水平较低，与现有硬件的匹配性不足;三是我国智能化图像识别设备主要依赖进口，在性能提升方面存在一定的困难;四是该技术的运用会受到一定程度的人为因素干扰。

为不断提升计算机图像识别的智能化水平，国内外的研究学者进行了大量的工作，部分学者认为计算机系统的硬件需要进行智能化提升，另有部分学者集中于软件操作方面应用提升处理软件的智能化和自动化水平。目前阶段图像识别技术主要集中在神经网络，高阶数据分析等方面，具体的使用中需要专业技术人员进行取舍，变形规律并不断的进行总结提升。

2计算机图像识别的智能化处理方法分析

2.1基本技术概念和原理

由于计算机系统所具备的高效准确的特点，计算机技术已经在医疗诊断、交通运输管理、气象预警和分析等领域取得了广泛的应用。运用计算机进行图像的处理，主要是依据计算机系统原理及相关的数据方法针对于所需处理的数据资源在不同的模式下进行的不同处理方法。随着计算机CPU处理速度及硬盘存储容量的不断提升，智能化的处理技术但日常的工作与生活中有了不同的应用场景，使用智能化技术，结合计算机的高效处理，能够将图像信号高效快速的转化为数字信号，转换过程中数字信号的抗干扰能力得到增强。图像识别和智能化的深度融合得益于传感器技术和色彩基础处理技术的共同发展，最终提升了摄像机或者是监控设备的图像清晰度，达到图像视觉感受和识别效果的同步提升。在实际运用中，部分学者提出结合智能感光技术可以在光线条件不佳的情况下，提升摄像机的摄像效果，降低过度曝光带来的问题。

2.2图像识别技术特征分析

在进行图像的识别过程中首先要进行图像的转化，将图像信息转化为二维数据组，如果要实现任意精度下的转换，就需要依靠智能化的图像识别软件。在智能化操作水平下，圖像的处理可以获得更大自由度的操作，推而广之依据该技术原理的这一特点，能够将该项技术应用在精度要求更高的微观图像处理方面。与此同时，图像的非线性处理特点能够极大的提升图像的识别能力。

2.3计算机图像识别的智能化处理方法

在传统模式下运用计算机技术进行图像识别，主要包括以下几个部分，首先是信息的获取和图像的还原，其次进行图像编码处理，分割图像边缘信息的提取，最终获取完整的图像信息并进行处理。在智能化应用的条件下，图像识别融合和特征提取等步骤工作效率得到大幅的提升，处理效果和处理的自动化程度取得质的飞跃。

（1）图像精准匹配与特征分析技术

各种图像之间的区别，从感官上的色彩、明亮度等的区别，从根本上是其特征信息的区别，在图像特征信息分析技术中专业技术人员能够利用计算机将数字化图像中的特征值进行提取，并运用深度分析技术获取最有价值的和最具特征的部分信息，为后期智能化处理，做好数据准备。从这一角度来看，图像精准匹配与客观分析技术是运用智能化计算机图像识别的基础，分析其具体的操作过程可以看出，提取特征值的主要参考提取特征值的主要参考包括颜色、纹理和形状等信息将图像的不同部分进行组合，就能够完成图像的最终形态描述。另一方面图像精准匹配是指将不同成像设备获取的，在不同时间和不同条件下拍摄的图像进行深度的叠加，在这一过程中需要利用特征分析手段进行数据资料的特征值提取，在匹配度较高的图像中进行坐标参数调整，最终完成图像的精神匹配。

（2）图像分类和图像融合技术

在计算机系统通过传感器进行图像数据的深度处理基础上，图像融合技术可以提取使用者所需的主要信息，提升图像的分辨率。从该角度分析，信息融合与图像融合具有一定的相似性，其外在的表现形式包括明暗处理，色彩调整，距离调整的，经过上述步骤的处理，能够将多个图像信息融合到同一图像中并保存期各自的特征值，在保证图像信息准确性的前提下，提升图像的质量。图像分类技术也是智能化图像处理技术中的重要组成部分，该技术主要是采用定量分析的手段完成图像像元的分类现阶段部分研究学者提出的基于空间关系、纹理、色彩和形状等信息的处理方法，能够极大的提升使用者对于图像的判断水平，具有处理精度高，处理速度快的特点，该项技术在遥感数据处理中取得了突破性的进展。

（3）图像检索和数字水印技术分析

以图像的整体语言为依据，基于内容和基于文本的图像检索方法包含玻璃和组合两个主要程序在数据库中提取有效信息的基础上，剥离其中最核心的因素，降低其他非核心数据的干扰。文本检索技术最终能够得到可视化的元素，主要是在传统信息检索的基础上，着重描述图像的类型和尺寸。数字水印技术从大类上分析属于图像安全技术的一种，通过在图像中加入特殊的水印保护信息的知识产权，避免该图像被违规使用。数字水印技术具有高敏感性，高安全性和高隐蔽性的特征，对于保护图像的数字安全具有重要的意义。

3图像智能化处理技术在生活当中的应用与发展趋势

3.1图像智能化处理技术在生活当中的应用

智能化的图像处理技术在工业生产中取得了巨大的成就，提升了各行各业的工作效率，同时应该发现该项技术也能在人们的日常生活中带来极大的便利，最为突出和典型的就是该项技术在手机软件中的应用，现阶段大部分的智能手机都安装了智能化的图像处理软件，很多单位的打卡系统都基于该项技术开发出相应的客户端，使用者可以在手机上方便的进行打卡。另一方面，智能图像处理在网络安全及网络文化构建中也具有重要作用，大量的不健康图像信息充斥网络给我国未成年人健康发展带来了不良影响，同时黄色暴力血腥等图像也会给我国的精神文明建设带来一定的阻碍，传统的网络视频监管和图像处理应用人工，不仅处理效率低，同时也给工作者带来了巨大的心理压力，基于智能化图像处理技术可以分析不健康信息的特征值，并研究相应的软件进行自动化的处理，极大的提升了工作效率，降低了人工成本，有利于我国网络文化的健康发展。

同时也应注意到该项技术，虽然在生活中带来了极大的便利，也应该提升对于图像信息安全性的考虑，采用更多的手段保护使用者的隐私。

3.2图像智能化处理技术发展趋势分析

计算机图像识别技术借助于智能化的手段取得了快速的发展，在我国诸多领域中实现了落地和应用，从现阶段我国科研工作者对于该项技术的重视程度来看，图像智能化处理还将会取得更快的发展，在未来图像处理领域，计算机图像处理技术为人们对探索提供了技术支撑，同时也提高了图像处理的效率。计算机硬件性能的提升和软件的不断更新换代，张慧君的提升，人们使用该项技术的体验。分析认为未来一阶段图像处理技术主要存在以下三个发展方向，首先是计算机处理性能提升，伴随着存储容量和网络传输速度的不断提升，现代社会中图像数据容量飞速增高这极大的增加了计算机处理的工作量，只有不断提升计算机处理性能，才能保证高精度高效率的处理;其次，相关图像处理软件不断更新，現阶段的图像处理软件虽然具备了一定的智能化的操作方法，但是其自动化程度仍然较低，还需要大量的人工介入，伴随着人工成本的逐渐提升，必然要求图像处理软件更加的智能化，增加了自动化;最后，三维图像的处理将成为未来一段时间图像识别智能化发展的重要领域，相比于二维图像，三维图像包含了更多的信息和更大的数据量，现阶段应用于二维图像处理的软件和方法在三维领域不一定完全适应，需要开展新的研究更新图像处理的方法和技术。

4结语

科研工作者通过计算机图像处理技术和智能化技术的研究，不断提出更加智能化的图像处理方法和原理，同时提升图像处理人类生活的融合程度，在满足图像处理高精度、高效率的前提下，不断满足使用者的各方面需求。通过上面的分析可以看出我国的图像处理智能化水平仍处于初级阶段，与发达国家相比在技术原理分析、软件及硬件更新方面还有不少的差距，同时也看到科技的发展是一个不断进步，不断自我更新的过程。本文基于现阶段图像识别技术的发展现状，深入分析了智能化处理的基本原理及概念，计算机图像识别的智能化处理方法，并提出未来一阶段的发展趋势，对于从事该领域研究的人员具有重要的指导意义。

参考文献

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[3]师茂，张素杰，柯瑜.浅谈计算机图像识别的智能化处理技术瓶颈与突破[J]科技风，2018（27）：95.