计算机智能化图像识别技术理论突破

摘要：分析表明，通过图像识别中智能化技术的应用，能够对计算机识别精准度起到积极的提高作用。基于计算机工程，阐述智能化图像识别技术的理论性突破。

关键词：计算机工程，智能化，图像识别

引言

智能化图像识别是现今先进的一类技术，通过对输入图像的分析处理，实现对不同模式对象的有效识别。通过该技术的应用，能够对所需信息进行快速获取，帮助人们更好的从中进行思考、决策。近年来，该技术在不断研究中获得了快速发展，并体现出了更高的应用价值。

1图像识别系统

对于计算机智能图像识别系统来说，在实际图像识别时，需要先通过一定方式将其实现对计算机的输入，在经过预处理、特征提出后，再对相应的图像进行匹配分类。其中，图像输入能够将图像在采集完成之后传输到计算机当中进行处理。预处理方面，则会对目标图像分离背景以及图像区，对图像进行细化增强二值化处理，以此使图像识别在后期处理效率方面能够具有提升。在此过程当中，为了能够对图像真实性进行还原，对虚假特征情况进行减少，则可以通过数值的方式表示特征。在智能图像识别系统当中，如需要将已有图像与新输入图像之间在匹配性方面具有较好的表现，即需要以精确的方式将其实现对不同图像库中的分配，以此对图像搜索时间进行有效减少。在图像识别系统当中，为了能够对输入图像性质进行判断，则需要对原有、目标图像进行科学的分析对比，即输入、预处理、提出特征、图像分类以及图像匹配这几个环节。在现今计算机智能图像识别技术应用当中，主要应用到的技术包括有以下几种：（1）统计识别。在目标图像当中，目标同背景线性具有不可分割的特点。在该方式应用中，是一种具有最小分类误差的方式，以数学理论知识为基础对统计学识别模型进行建立，以此为模型对图像做出对应的统计分析处理，对图像当中存在的规律进行寻找，通过本质特征的提出进行图像的识别。（2）句法识别法。对于该方式而言，是上述统计识别法的一种补充，主要根据符号实现对图像特征的描述。在该方式中，对语言学内句法层次结构进行学习，能够以分层的方式对图像进行简化处理，使其变化为单层以及多层子图像，能够对图像结构当中的信息进行有效的识别。（3）神经网络识别法。在该方式在，即应用神经网络方式识别目标图像。在神经网络当中，能够对分布式处理进行实现，具有自组织以及自适应能力，该方式在实际处理当中，对很多不精确、较为模糊因素考虑情况类型的图像具有较好的处理效果。

2技术特点与应用优势

2.1技术特点

对于计算机智能图像识别技术来说，其在实际应用到的特点体现在：（1）相关性。在计算机系统当中，在图像的不同像素间存在着一定的关联性，在具体识别图像时，需要能够对图像信息进行科学的压缩处理，以此起到对相关信息的分类匹配目的。在选取三维景物时，对于输入的对象来说，其是无法对三维景物信息能力进行再现的。在该情况下，对于景物背后所需反映的信息，即需要对其进行重新架设与测量。在以计算机智能识别图像时，即可以对三维景物进行适当的引导，以此对实际图像识别当中存在的问题进行有效解决。（2）信息量。在计算机处理图像信息时，二维信息是主要使用的方式，该情况下，对于计算机存储量、系统运行速度都具有较高的要求。同语言信息相比，图像信息具有更宽的频带需求，无论是在具体的成像方面还是传输、处理方面，都对处理速度具有较高的要求。（3）人为因素。在具体计算机图像识别处理中，需要先对图像进行处理，并由人对其进行相应的评价。该情况的存在，则使得计算机在识别图像的过程中，将受到较大来自人为因素的影响。而对于人的眼睛来说，也将受到自身情绪以及周围环境的影响。在该情况下，为了能够获得更高的图像识别质量，即需要以计算机对人的视觉进行模仿，对人在面对图像进行评价、观察的状态进行模拟。

2.2应用优势

该技术在实际应用当中，所具有的优势体现在：（1）表现性强。智能化图像处理技术在实际应用当中，能够对图像处理影响因素进行准确的处理，包括有图像在计算机当中的存储情况，在具体输入当中存在的故障问题的。该系统在实际运行中，能够在任何时候对图像进行精准的再现以及还原，保证图像在经计算机识别、处理后，在像素以及表现性方面具有好的表现。（2）精确度高。受到现今技术限制，仅仅能够将模拟图像在经过数字化处理后，实现对二维数组的转换，如基本扫描仪识别能够将图像实现对32bit转化。该技术在实际应用中，能够保证图像在精确度方面能够对用户要求进行满足。（3）灵活性好。该系统在具体识别、处理图像时，能够以图像实际情况对其进行放大处理。对于图像信息来说，其将来自多个方面，无论是宇宙当中的图像还是生物细胞图像，都能够在该系统当中进行相应的处理，并结合数据对图像进行非线性、线性处理。对于不同的图像信息，在进行编码处理后，即可以将图像灰度在计算机上组合，以清晰的方式实现图像的显示。

3图像识别技术理论突破

就目前来说，智能化图像识别技术在理论上存在的突破包括有：（1）标准化与高速化。计算机在实际应用过程当中，运行速度是值得重点考虑的一项内容，将对具体工作生活相关活动的开展产生重要的影响。对于应用于图像识别的计算机来说，所具有的要求也更高。在相关技术快速发展的过程中，计算机配置、性能同以往相比具有了较大的提升，在具体图像的采集以及处理方面，具有了更高的分辨率以及更快的处理速度。对于图像而言，其作为一种二维信息，在计算机应用中，即能够将三维信息融入图像当中，以对应计算技术的应用进行改进与优化。在图像显示数据整理以及压缩方面，将通过多媒体方式转换相关信息，以此使计算机图像识别能够更好地以人的意识、思维进行处理，以此实现计算机识别效率与智能化水平的提升。（2）多维方向。在现今图像识别处理当中，已经从开始的二维、三维向着多维角度发展，在该情况下，在具体图像数据处理方面也具有了更为精确的特征。在现今计算机硬件水平不断提升情况下，计算机处理器性能不断提升，也使得图像识别在识别的领域上具有了更为广泛的特点。而在新计算方法、技术理论出现与应用的情况下，在具体图像识别中，也更加侧重对于详细信息的整理与分析，在经过系统科学转化后，形成具有高清晰度的图片。

4技术应用展望

在不断发展的过程当中，计算机智能图像识别技术也获得了较大的提高与发展，在今后一定时间内，该技术还将处于快速的发展阶段当中，立体视觉、人工智能将成为未来一定时间当中该技术的发展方向。在短时间以内，该技术在全自动系统应用的可能性方面存在不足，在未来一定时间发展中，该技术也将在不同领域中具有针对性的发展与应用：（1）医学生物工程。在该领域当中，智能图像识别技术即能够对各类染色体、红细胞等进行识别，帮助医生对患者的病情进行更好了解，并以此为基础开展相应的医学研究。在医院的很多部门当中，超声波、彩超等图像处理都对该技术具有了广泛的应用。（2）工程建设。在现今工程项目建设当中，该技术也得到了十分广泛的应用，对于零部件分类检测，对于线路故障的排查分析方面，都对智能工程进行了积极的应用。在具体工业生产当中，施工人员在装配、焊接当中，也对智能化识别技术进行了积极的应用，以此在施工误差减少方面具有十分积极的意义，以此保障工程的高质量建设。（3）文学艺术。在现今文学艺术领域当中，也对图像识别技术具有了较多的应用。在广播电视领域发展中，要想为观众呈现出更高质量、更高清晰度的画面，即需要通过计算机对画面进行相应的识别与处理。在实际处理中，计算机即能够对目标动态图像进行采集加工合成，最终形成相应的电视画面。为了能够避免在实际播出图像时发生失真情况，则需要通过计算机对画面进行智能化处理，自动调整可能存在的失误情况。美术方面，该技术能够根据要求对作品在色彩、像素方面进行适当的调整，保证其能够对现实生活进行更好地反映。同时，该技术在服装设计、动画制作等方面具有积极的应用价值。（4）商务业务。在酒店商务、电子商务领域当中，该技术也具有积极的应用价值，在很多方面，都能够对人工操作进行替代，以此实现大量人力资源的节约。如员工在上下班时，即可以在入口位置进行电子身份签到，以图像识别的方式认证个人信息。对于重要程度较高的商业资料，也可以通过该技术的应用做好对应的防伪处理。

5结语

在计算机技术、信息技术快速发展的情况下，图像识别技术也获得了快速的发展。在上文中，我们对计算机智能化图像识别技术的理论性突破进行了一定的研究。可以说，智能化图像识别技术在我国很多领域当中都具有重要的应用价值，且在各行业发展中，对于识别技术的精准性、效率方面也具有了更高的要求。在该情况下，即需要能够充分明确技术特点与应用优势，结合行业发展需求做好理论研究突破，并结合行业特点做好针对性优化处理，使其在应用中发挥出更大的价值。

参考文献

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作者：朱悦云 单位：开封大学