曹 博
(長春市康達智控電子有限公司,長春 130000)
現在大家的生活質量愈發提升,越來越多的人應用計算機。生產變革對計算機也有新要求,特別是圖像識別技術。智能化是現在各行各業都為此發展的方向,也是整個社會的發展趨勢。但是圖像技術的發展時間不長,現在只用于簡單的圖像問題上,沒有與時俱進。所以,計算機智能化圖像識別技術在理論層面突破是很關鍵的。
計算機圖像識別系統具體有:首先,圖像輸入,把得到的圖像信息輸入計算機識別;圖像預處理,分離處理輸入的圖像,分離圖像區與背景區,同時細化與二值化處理圖像,有利于后續高效處理圖像;特征提取,將圖像特征突出出來,讓圖像更真實,并通過數值標注;圖像分類,還要儲于在不同的圖像庫中,方便將來匹配圖像;圖像匹配,對比分析已有的圖片和前面有的圖片,然后比較現有圖片的特色,從而識別圖像。計算機智能化圖像識別技術手段通常包括三種:首先,統計識別法。其優勢是把控最小的誤差,將決策理論作為基礎,通過統計學的數學建模找出圖像規律;句法識別法。其作為統計法的補充,通過符號表達圖像特點,基礎是語言學里的句法排列,從而簡化圖像,有效識別結構信息;神經網絡識別法,具體用于識別復雜圖像,通過神經網絡安排節點。
(1)信息量較大。識別圖像信息應對比分析大量數據。具體使用時,一般是通過二維信息處理圖像信息。和語言信息比較而言,圖像信息頻帶更寬,在成像、傳輸與存儲圖像時,離不開計算機技術,這樣才能大量存儲。一旦存儲不足,會降低圖像識別準確度,造成和原圖不一致。而智能化圖像處理技術能夠避免該問題,能夠處理大量信息,并且讓圖像識別處理更快,確保圖像清晰。
(2)關聯性較大。圖像像素間有很大的聯系。像素作為圖像的基本單位,其互相的鏈接點對圖像識別非常關鍵。識別圖像時,信息和像素對應,能夠提取圖像特征。智能化識別圖像時,一直在壓縮圖像信息,特別是選取三維景物[1]。由于輸入圖像沒有三維景物的幾何信息水平,必須有假設與測量,因此計算機圖像識別需考慮到像素間的關聯。
(3)人為因素較大。智能化圖像識別的參考是人。后期識別圖像時,主要是識別人。人是有自己的情緒與想法的,也會被諸多因素干擾,圖像識別時難免滲入情感。所以,人為控制需要對智能化圖像技術要求更高。該技術需從人為操作出發,處理圖像要盡量符合人的滿足,不僅要考慮實際應用,也要避免人為因素的影響,確保計算機順利工作及圖像識別真實。
(1)準確度高。因為現在的技術約束,只能對圖像簡單數字化處理。而計算機能夠轉化成三十二位,需要滿足每位客戶對圖像處理的高要求。不過,人的需求會隨著社會的進步而變化,所以我們必須時刻保持創新意識,開發創新更好的技術。
(2)呈現技術相對成熟。圖像識別結束后的呈現很關鍵,現在該技術相對成熟。識別圖像時,可以準確識別有關因素,如此一來,無論是怎樣的情況下都可以還原圖像。呈現技術還可以全面識別并清除負面影響因素,確保處理像素清晰。
(3)靈活度高。計算機圖像處理能夠按照實際情況放大或縮小圖像。圖像信息的來源很多方面,不管是細微的還是超大的,都能夠識別處理。通過線性運算與非線性處理完成識別,通過二維數據灰度組合,確保圖像質量,這樣不但可以很快識別,還可以提升圖像識別水平。
(1)提高圖像識別精準度。二維數組現在已無法滿足我們對圖像的期許。因為大家的需求也在不斷變化,所以需要圖像的準確度更高。現在正向三維數組的方向努力發展,推動處理的數據信息更加準確,進而確保圖象識別更好地還原,保證高清晰度與準確度。
(2)優化圖像識別技術。現在不管是什么樣的領域都離不開計算機的應用,而智能化是當今的熱門發展方向,大家對計算機智能化有著更高的期待。其中,最顯著的就是圖像智能化處理,推動計算機硬件設施與系統的不斷提升。計算機配置不斷提高,圖像分辨率與存儲空間也跟著增加。此外,三維圖像處理的優化完善,也優化了圖像識別技術。
(3)提升像素呈現技術。現在圖像識別技術正不斷變得成熟,像素呈現技術也在進步。計算機的智能化性能能夠全面清除識別像素的負面影響因素,確保傳輸像素時不受干擾,從而得到完整真實的圖像。相信關于計算機智能化圖像識別技術的實際應用也會越來越多。
綜上所述,本文簡單分析了計算機智能化圖像識別技術的理論及應用。這項技術對我國社會經濟發展作出了卓越的貢獻,尤其是對科技發展的作用不可小覷。它的應用領域很廣,包羅萬象,在特征上具有十分鮮明的準確與靈活的優勢特點,讓我們的生活更加方便。現階段我國愈發重視發展科技,并且看重自主創新。所以,我們還應持續進行突破,通過實踐不斷積累經驗,從而提升技術能力,讓技術進步得更高更快,從而幫助國家實現長遠繁榮的發展。