計算機圖像識別技術及應用分析

朱孝山　劉偉偉

摘要：伴隨著科學技術的快速發展，各行各業都有了長足的進步。在計算機技術蓬勃發展的今天，由計算機技術及其衍生出的大量新型技術，已經的構成了我們日常社會生活的基礎，在日常的社會生活之中，我們無時無刻都會發現計算機技術或者是其相關技術的應用。在計算機技術之中，其圖像識別技術應用的領域非常的廣泛，包含但不限于對于文字、人臉的識別，實時的視頻等等，其能夠對于圖像之中所蘊含的信息數據進行提取，從而幫助人們獲取重要的信息，使得相關行業的發展的需求獲得滿足。其實在實際之中，對于計算機圖像識別技術的運用并不是沒有限制的，其還是會受到一些原因的影響，使得在具體的運用之中出現問題，對于計算機圖像識別技術的應用有效性產生影響。對于計算機圖像識別技術及其應用的分析，完善計算機圖像識別技術的運用效果，具有極大的價值意義。

關鍵詞：計算機;圖像識別技術;應用分析

對于計算機識別技術來說，其分成了兩個部分，其一是圖像的處理技術，其二是圖像的識別技術，這兩種的技術的共同點就是，經過對于圖像的一系列技術上的處理，來獲取人們想要了解的相關的數據信息。相較于人類利用感官獲取的信息來說，計算機圖像識別技術的圖像讀取能力更加的強，在一些圖像的細節的方面可以獲得更多的信息，這是人類的感官不能夠比擬的，而且計算機圖像識別技術獲取的信息更加的全面。計算機圖像識別技術從技術層面來說，有著較強的科學性和專業性，但是在實際的運用過程之中，卻非常的容易被外界的因素所影響，這樣就會使得計算機圖像識別技術的應用效果降低。所有的在相關的行業領域之中，要有對于計算機圖像識別技術的全面、詳細的了解，并且可以依據實際的情況作出相應的技術應用的調整，使得計算機圖像識別技術的實際運用能夠有最大程度之上的作用體現。對于計算機圖像識別技術及其應用的分析，具有至關重要的作用。

一、關于計算機圖像識別技術的概述

從現階段的技術層面來分析，計算機圖像識別技術，其實的可以認為是圖像的處理和識別兩種方式的組合，其主要的是在計算機技術的支持之下，運用一定的方法，來進行對于需要進行處理的圖像的工作，其具體的工作內容包括了圖像的分辨率、清晰度等等，然后的就可以使用掃描技術，進行對于圖像的識別、對比與篩選，這樣有利于對于精確的圖像的獲取，保障在進行識別的過程之中，可以在最大的程度之上獲得相關行業需要的數據信息。在計算機圖像識別技術之中，對于圖像的獲取還可能的是經過空間的映射，再使用計算機的處理和分析功能，提煉出圖像的基本特征，與計算機龐大的數據信息庫進行對比，最后的實現對于圖像的可識別性和高清晰度的再現。

計算機圖像識別技術的特點主要的體現在三個方面，首先的是具有較高的精確程度，舊有的圖像識別技術只能夠對于單個的圖像進行處理，并且將圖像之中的數據信息通過數字化的形式轉換為2D的數組，借此來實現對于圖像的識別和處理的功能，這在技術水準上和計算機圖像識別處理技術有著明顯的差別。計算機圖像識別技術能夠借助于強大的計算機系統，使用計算機技術準確的識別相關的圖像，具有極高的精準度。其次的方面是計算機圖像識別技術的信息處理量更大，因為計算機圖像識別技術的基本支撐技術是計算機技術，而計算機技術是以數據庫和各種軟件技術為基本的，這樣的話，如果在相關的軟件與硬件的方面都可以滿足相應的條件的話，就會使得對于圖像的識別處理更加的迅速、精確，這在很大的程度之上提升了圖像的識別效率。最后的是計算機圖像識別技術具有更強的靈活性，在計算機圖像識別技術運用的過程之中，可以便捷地使用計算機技術對于相關的圖像的細節進行縮放，接著可以繼續的進行相應的工作，這就在一定的程度之上提升了圖像識別技術的靈活性，在相關的算法的進行之下，可以更加快速準確的實現對于圖像的識別和處理的工作。

二、計算機圖像識別技術的發展現狀

計算機圖像識別技術是隨著計算機技術的發展，而不斷進步的，雖然的也是在極短的時間之內就進行了多層次的技術的升級、更新，但是其也是有一定的階段的發展的。計算機圖像識別技術大致的經歷了三個階段的發展，它們分別的是對于文字信息的識別階段，對于數字化信息的處理階段和對于物體的識別階段。對于對文字信息識別階段來說，其主要的識別的對象主要的是符號、字母等等，通常的來說，這需要專門的設備來進行，主要應用在一些特定的行業之中;而對于數字化信息的處理階段，其主要的是在20世紀的六十年代就出現了，該技術主要的是從文字信息識別技術開發而來，數字化圖像處理的技術為以后的相關的技術發展奠定了基礎;到了現階段的計算機圖像識別技術，在信息化、智能化技術的發展基礎之上，使得其對于物體的識別成為現實，而且的運用范圍變得非常的廣泛。計算機圖像識別技術的發展方向，是隨著相關技術的發展方向而確定的，現階段主要的會是對于圖像識別能力的完善，在不斷的發展過程之中，計算機圖像識別技術已經有了很大程度之上的開發，在識別性、清晰度方面都有了非常明顯的提升。

三、關于計算機圖像識別技術的關鍵技術內容的分析

如果想要保證計算機圖像識別技術能夠起到應該有的作用，就需要對應的計算機識別技術發揮出其相關的功能，這樣才會使得計算機圖像識別技術有了有效的應用。實際的計算機圖像識別技術的運作過程，分為對應的幾個步驟，每一個步驟依據一定的規范進行相應的展開，計算機圖像識別的一般步驟如下：首先的是對于圖像的采集，進行圖像的采集之后根據實際的要求分為三個路徑，或者是經過邊緣提取，或者是經過區域分割，或者是直接的進行發送，這都會進入下一個步驟——對于目標的定位，接著需要進行歸一化，或者是進行提取特征參數，歸一化之后有兩個路徑，一個是對于目標圖像進行提取特征參數，另一個是直接的對于目標進行識別，最后的是經過提取特征參數后進行目標識別，也有一個路徑是直接地從模板庫進行目標識別。

對于圖像采集和預處理的步驟來說，在進行實際的圖像的識別過程之中，圖像的實際的性質也會影響到計算機的圖像識別的技術的運用效果。一般的圖像采集多數是借助多目采集的方式，這樣能夠取得更加精準的圖像信息，在進行圖像識別之前，必須的要進行一定的處理工作，這樣會使得識別的可靠性有所提升。在邊緣提取的步驟之中，要有對于圖像邊緣的準確認知，圖像的邊緣指的是圖像的亮度或者是顏色的梯度，沿著某一個方向發生的急劇變化的位置，它可以為具體的識別提供一個數據信息方面的收集。最為常用的邊緣提取方法有空間梯度法、小波變換法等等，應該結合實際的圖像的狀況，來進行邊緣提取法的選取。對于區域分割來說，其主要的目的是把具有一致顏色與灰度的目標區進行整體的分割，分割的方法也有很多，包括直接分割法、分區分割法等等，其同樣的需要依據實際的情況來進行分割。目標定位主要的是為了獲得目標數據信息，依據相關的要求在圖像之中進行目標區域的圈定，對于目標定位的干擾主要的源自圖像的背景，背景越復雜，對于識別的效果的影響越大，相應的解決的方法是選擇基于邊緣結構的元素目標定位、基于顏色特征、紋理特征與子格拼合的目標定位等。目標變換主要的是選擇幾何變換，這需要方位、尺度與錯切形變等等數據的校正，這個過程也被稱為歸一化。對于特征數據的提取多數是運用數學變換的方式，有頻域變換、矩陣變換、邊緣鏈碼等等。最后的是識別，這需要結合模板庫，使用模糊匹配、神經網絡分類法或者是支持向量機分類法等等，最后的實現對于圖像的識別，相對的來說，模糊匹配的運用較為的廣泛。