| 标题 | 大数据时代下数字图像识别技术研究 |
| 范文 | 高琦 【摘要】? ? 大数据时代，数字识别技术尤为重要，随着相关信息技术的不断升级，在各个领域中是不是识别技术都得到了广泛的发展。通过计算机信息技术作为信息传输的途径，以其为基础就是数字图像处理技术以及相关识别技术的基础。伴随着计算机技术的发展，对数据的处理速度越来越快，并且储存的效率也有所进步。虽然我书记说的图像识别技术已经得到了很好的发展，但是由于相关基础技术仍在进步，所以该技术的未来发展还需要不断的积累经验进行进一步发展。 【关键词】? ? 大数据时代? ? 数字图像识别技术? ? 研究 引言 在大数据时代的各个技术都得到了飞速的发展，通过计算机技术的加持，数字图像处理技术也得到了进步。通过应用数字图像处理技术，可以将图像做数字化处理，说的话，处理之后的图像就可以通过计算机技术为其进一步的效果的增强以及分割处理等。除此之外，通过基于计算机技术的发展，数字图像的编码和压缩也得到了进步[1]。科技的进步促进了数字图像识别技术的发展，接下来，本文就将对其处理技术的基本内容进行介绍，并且探究处理方法、存在的影响因素及应对策略。 一、数字图像处理技術的基本内 当下的数字图像处理技术主要可以从以下6个部分来进行了解。是当下的图像转换技术，增强图像显示效果的技术，分割、描述图片技术，以及分类的技术。以下是对本6个不同的技术进行的分别描述和分析。 1.1图像变换 从数字图像技术的应用价值来看，它是一门综合性的应用技术，在具体的应用和发挥的过程中，能够对多个不同的图像内容进行优化和改善，这也是当下发展数字图像技术的主要原因。在具体的操作过程中，只有将数字图像技术不同的技术和不同的领域相对接，共享才能保证，这一技术的最大限度的应用，因此，在实际应用的过程中需要强大的计算量。 在应用数字图像技术对图像进行处理和变换过程中，首先需要先对不同的图像进行初步技术的处理，保证原先的区域转换为当下的预处理，以此减轻计算的工作量和工作难度，从而大大提升图像处理技术的效率，在此基础上需要对图像的局部特征进行明确和了解，保证图像的变换技术能够充分发挥其优越性，也只有这样才能保证在对数据和图像进行处理的过程中，能够最大程度的发挥，其具体的应用价值，尽量避免因为技术问题导致的工作效率下降的问题。 1.2增强图像显示效果 所谓增强图像显示效果，从技术的角度来讲，其实就是对原先的低质量图像进行处理，使其质量得以提升，降低原先图像的噪声，从而使图像更加明确清晰，实现图像显示的效果。如果想要对质量差或质量受到损伤的图像进行处理，那么首先就要采取恢复技术，保证图像的质量，通过建立相适应的模型，采用图像编码的方法，把质量差的图像恢复到原来的状态，从而达到图像恢复和提高质量的目的，这也就是增强图像显示效果的原理 1.3图像分割 在日常的学习和工作中，经常需要利用到图像分割技术，图像分割技术不仅可以选中，在工作或学习中需要用到的部分，还可以直接删除或省略不需要的部分，从而达到图像部分内容强化或提取的目的。 因此在图像识别技术中，首先需要对图像进行扫描，确认，然后对图像进行相对应的分析，保证能够对图像内容进行充分了解，以此为前提进行图像处理，从而达到图像分割的目的。 1.4图像描 与上述图像分割技术原理相同图像描述技术，首先也需要对图像进行相适应的识别和理解，确保明确图像所描述的内容，在此基础之上，采用图像识别描述的方法，对，相应需要处理的图像，进行解决处理，采取描述的方法，不光可以确保现实工作中，工作的正确率，避免出现失误，也可以大大提升工作效率，减少大量的人工成本，提高工作的速度。因此，图像描述技术，当下已经成为部分工作主要采取的图像识别技术之一。 1.5图像编码压缩操作 图像编码压缩操作是当下应用数字图像识别技术的首要应用之一，也正是将数字图像处理技术应用到编码压缩操作中来，才将工作时间的缩短变成了现实，在图像编码压缩操作的过程中可以使得描述图像的数据量大大减少，由此降低了工作量，缩短了传输图像的时间，而且数据信息存储的空间也能够节省下来。 二、数字图像处理方法 在相应的系统识别与开发工作的过程中，数字图像技术不仅需要完成相对应的工作，还应该大大提升工作的效率和质量，避免因为人工的失误造成的工作损失，因此，在使用图像数字处理技术的过程中，就体现出了该技术的增强和检测技术，所谓的图像增强主要是从质量的角度来讲，对原先质量差或受到损伤的图像进行处理和改正，以此提升图像的质量，而检测技术主要是应用了其识别能力对图像中的内容，以及具体的理解，加以技术的检测分析，识别出图像的正确比例，从而避免工作漏洞的出现，大大提升工作的速度和效率，从这两个角度来讲，其分别采用了分析和图像处理技术，尤其是在利用图像处理技术的过程中，如果想要凸显出该技术的必要性，那么就要保证该技术的操作优势以及技术优势，全面满足图像处理所需要的条件，提升灰度增强工作。 比如，连续图像f（x，y）是将图像数字化之后，就会有新的图像f（m，n）生成，新生成的图像，由于灰度值不同，像素数也会有一定的差异。如果灰度的值，比原先的要大，那么像素数就会相应的提升，这个时候图像就会比原先更加明亮，如果灰度值要比较小，那么相应的像素就会相应的，比较少，那么这个时候看起来的图像就会更加黯淡，因此，在灰度提高的时候，他们就会发生变换的关系，关系整体呈反比，以此可以调整图像中灰度值的比例。如果需要对没有处理过的图像进行灰度值的变化，那么就可以采用r=f（m，n）表示，处理过后的灰度值就可以用r=g（m，n）表示，此时有 r=T（r），也可以用 g（m，n）=T（f （m，n））表示。充分利用这些不同技术和数值变化的技巧，就可以合理对图像进行处理。 图像的边缘化是从正常图像的角度，对图像的纹理，色彩以及灰度级，进行了对比研究，不符合图像，原先质量需求的就是边缘，如果图像的纹理色彩以及灰度，出现了变化，就会导致图像出现连贯性的突变，会直接影响图像的质量。 当下图像处理技术，对图像的边缘非常重视，如果从数字图像技术的角度来观察边缘部位的实际情况时，就可以发现，导致其出现问题的最主要的方面是，幅度和方向这两个部分。也就是说，当边缘成为主要的走向时，那么灰度就会适当地变得平缓，当然，这样的变化并不是随便就能看出来的。所以在边缘出现了垂直状态的情况下，就更容易发现灰度变化。 三、数字图像处理技术应用中的影响因素以及技术完善的有效策略 3.1数字图像处理技术应用中的影响因素 为了从大多数的数据之中获取有效的信息，就需要加强对数字图像处理技术的创新和进步更新。因此在具体的图像处理技术应用过程中，需要有着综合线较强的知识运用，不仅要熟练的掌握计算机处理技术，还要对数字图像處理技术进行精湛的把握。由于数字图像处理技术是基于计算机技术的一门新兴技术，所以该技术的创新离不开计算机。为了进一步提升数字图像处理技术，需要加强计算机硬件及软件的更新速度，并且还要培养专门的人员。所以数字图像处理技术的应用过程中不仅受到硬件的影响，还受到人为以及软件的影响。 为了进一步优化数字图像处理技术，加快图片的处理速度，就需要解决频带中广泛存在的问题。加强成像质量。但是为了提高成像质量，就需要当家对设备的投资，这样一来费用就会增加，数字图像处理技术的成本也会进一步提高。 3.2数字图像处理技术应用中的发展完善策略 大数据时代下，数字图像处理技术是一种新型技术，但是也正是由于该技术的优势，在现今生活的各个领域中得到了广泛的应用。通过采用高科技技术处理图像的数字出现，处理技术需要专门的工作人员进行操控。现阶段，虽然一些计算机专业的人员对该技术进行了一定的了解，但是在实际的操作过程中，还会由于对该技术的掌握程度不熟练，出现各种各样的问题。由此可见，在培养该技术的专门人才过程中，需要首先培养其高质量的计算机使用技术以及数字图像处理技术的实际应用。为了进一步加深对数字图像处理技术的了解，需要加强实践，在掌握相关知识的基础上，进一步增强实践应用。除此之外，想要发展高新技术就需要加大投入，因此相关部门应当加强对数字处理技术的研发资金的投入，通过对数字图像处理技术进行精准定位，保证相关资金能够发挥作用，加强软硬件的研发，最终提升数字图像处理技术。 四、大数据时代数字图像处理技术的应用 早在20世纪初期，数字图像处理技术就得到了广泛的应用。在20世纪下半时期，在各个领域都广泛应用数字图像处理技术。例如相关的工业检测，侦查工作等都需要数字图像处理技术的加持[7]。三维重建、图像压缩、计算机视觉以及虚拟现实等等，都是该技术的未来发展方向。 五、结语 总地来说，数字图像处理技术作为一项高新技术，其在我国的研发时间较早，如今已经取得了重大突破，在各个领域都发挥其优秀的作用。现阶段人们的生产生活离不开数字图像处理技术，只有不断的提升科研水平，进一步发挥该技术的优势，才能推动我国实现可持续发展。 参? 考? 文? 献 [1]刘刘，姬晓慧，郝自清， 等.数字图像相关技术在多孔气凝胶基复合材料弹性力学常数识别中的应用[J].北京理工大学学报，2020，40（10）：1033-1042. DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2019.218. [2]刘星含，徐斌.大数据时代下数字图像识别技术研究[J].数码世界，2020，（10）：81-82. [3]陆金江.基于数字图像处理的字迹识别技术探讨[J].兰州工业学院学报，2020，27（5）：52-55. [4]高敬媛，童夏敏，姚宏.基于数字图像识别技术的玻璃缺陷在线监测实验系统研究[J].信息与电脑，2020，32（7）：122-124. [5]谭晓晶，许国山，宋军， 等.基于数字图像处理技术的混凝土表面裂缝识别[J].低温建筑技术，2020，42（8）：11-13. DOI：10.13905/j.cnki.dwjz.2020.08.003. [6]陈静.数字图像处理中指纹识别技术的分析[J].电子测试，2019，（18）：116-117. DOI：10.3969/j.issn.1000-8519.2019.18.051. [7]张婉怡.光学识别中常见的数字图像处理技术[J].黑龙江科学，2019，10（20）：64-65. DOI：10.3969/j.issn.1674-8646.2019.20.030. |
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