标题 | 计算机图像识别的智能化处理技术探讨 |
范文 | 张素杰 柯瑜 摘 要:我国图像识别领域的技术虽然得到了飞跃性的发展,可是相关技术的发展速度还远远不及发达国家,很多企业还无法熟练的运用计算机的图像识别智能化处理技术,若是这项技术被广泛推广就可以帮助人们快速的获得他们所需要的信息,并借助强大的数据分析能力和处理能力帮助企业的决策者进行重要决策。 关键词:图像识别;智能化处理;数据分析 人们在日常的工作和生活中要处理和收集大量的信息,通过这项先进技术就可以帮助人们快速的实现信息的获取,图像经过计算机进行处理和分析,能够把不同模式中需要用到的对象查找出来,过去人们想要收集信息只能够依赖于感官,现在先进技术也可以达到这一效果并且完成得更好,从图像中提取的信息也比人力更加精确,这项技术在航天、工业、医疗器械等领域都逐步走向成熟。 一、图像识别技术的发展现状 目前我國的这项技术虽然在技术的实用性方面取得了很显著的成就,可是它的研究和应用仍然还只处于初级阶段,如今的图像识别技术只能进行简单的图像识别,由于计算机和电子信息技术的限制,这项技术在图像的智能识别上仍然还有很多薄弱之处,比如这项技术只能够对一些特定的图像的识别取得良好的效果,若是图像复杂或是范围扩大的话,这项技术就不能对这些图像进行良好的识别,而这项技术应用性受限一是因为计算机软硬件跟不上技术的发展,二是因为图像太过复杂,识别起来会造成计算机处理任务的量加大,进而会影响到计算机智能化图像识别的效率和精确度,国内现有的设备和软硬件满足不了这项技术的要求,所以目前我国计算机智能化图像识别技术的发展都是依赖国外进口的设备,这就导致了我国这项技术的研究进度始终落后于发达国家,如今我国这项技术只能够针对二维图像进行智能化处理,至于更加复杂的图像信息我国计算机的处理速度仍然无法达到要求,而且这项技术至今还会受到很多人为因素的影响,所以在进行研究的时候应该尽量提高计算机对复杂图像的智能化处理,并让计算机系统模仿人的感官对这些复杂图像进行识别和处理。 二、图像识别技术的原理 这项技术是依靠计算机强劲的信息处理能力实现的,为了提高图像信息处理的质量就必须把图像识别技术和计算机技术杂糅在一起,比如在图像识别技术中应用传感器有色彩的低照度处理技术就可以提高图像处理的效率和效果,应用在监控领域就可以把监控摄像设备提高清晰度,这项技术能够降低噪声或是其他外部元素对图像处理工作的影响,通过增加图像的抗干扰性来最大程度的保存图像的真实性,现在广泛采用的图像识别智能化技术主要是通过神经网络法、结构法和统计法这三种方法,由于这三种方法在进行图像识别时各有优缺点,因此就需要结合图像特点来针对性的选取这三种处理形式,图像信息现在已然有了日趋复杂的趋势,这就要求相关的研究者必须,更智能的实现图像识别和处理工作,必须结合图像的特点完善相应的数学模型,对这些图像中的构成元素进行统计,把寻找图像中规律的这项任务完全交托给计算机极强的数据分析和处理能力,使得计算机图像识别的智能化技术能够在多个领域内提高实用性。 三、图像识别技术的特点 在进行图像识别的时候要把图像转化成二维数组,要想实现把图像进行任意精度的转换就不得不依靠计算机智能化图像识别技术数字化的处理,如今这项技术在处理精度的这一方面得到了大幅度的提升,能够有效的提高计算机处理图像的细腻度,应用过这项技术之后,图像处理就可以得到更大的自由度发挥,并能够把需要处理的图像按照具体的要求进行放大处理,根据图像处理技术的这一特点就可以把这项技术应用在精确度更高的细胞图像层面,通过对图像进行线性及非线性处理也可以提高图像的识别能力,不仅实现了计算机对图像处理的识别工作,还可以提高图像的处理进度,完成图像的处理工作之后计算机会对处理后的数据进行再次整合,转换为二维数据后再进行灰度组合,至此图像的高清晰度处理就完成了。 四、图像识别技术的广阔前景 如今计算机软硬件正在不断的得到进步和发展,这项技术现在的研究重点逐渐倾斜在了提升计算机智能化图像识别速度的方面上,计算机的信息处理能力也得到了进一步的提升,这项技术在数据的整理和压缩这方面已经可以轮的上是炉火纯青,未来的研究重点将主要放在突出智能化图像识别的个性化需求上,图像的处理工作要逐渐从二维图像倾斜到三维图像,甚至向多维度方向进行发展,比如在考古发掘领域就可以利用这项技术实现对古墓图像的三维建模和处理,有利于考古工作的发掘工作和文物分析工作,在一些商务领域中这项技术时常可以看到这项技术的身影,比如在员工考勤和安防等方面的管理就应用到了计算机图像识别的智能化处理技术。 虽然我国现在的智能化处理技术已经取得了很大的进步,可是仍然处于初级阶段,这就要求国家应该加大对各个方向的研究投入,帮助国家提高图像识别水平从而实现其他领域技术的突破,目前我国的这项技术弥补了以往图像获取和处理工作中存在的缺陷,也降低了环境和噪音对图像识别处理带来的影响,但是我国人民现在对高清晰度高质量图像的需求也在不断的增加,因此这项技术将会有着十分广阔的发展前景。 参考文献: [1]吉文帅.计算机图像识别智能化处理技术的分析[J].山东工业技术,2017,(15):100. [2]唐维.刍议计算机图像识别的智能化处理技术瓶颈与突破[J].电脑知识与技术,2018,(5):196-197. [3]袁欣.计算机图像识别的智能化处理技术瓶颈与突破[J].电脑编程技巧与维护,2016,(8):83-84. [4]刘海艳,陆映峰.计算机图像识别的智能化处理技术分析[J].建筑工程技术与设计,2017,(17):219. 作者简介:张素杰(1985-),男,汉族,北京科技大学天津学院信息工程学院教师,硕士学位,实验师,研究方向:计算机技术,数据挖掘,图像处理;柯瑜(1982-),女,汉族,北京科技大学天津学院信息工程学院教师,硕士学位,讲师,研究方向:电子信息工程。 |
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