大數據時代下數字圖像識別技術研究

高琦

【摘要】? ? 大數據時代，數字識別技術尤為重要，隨著相關信息技術的不斷升級，在各個領域中是不是識別技術都得到了廣泛的發展。通過計算機信息技術作為信息傳輸的途徑，以其為基礎就是數字圖像處理技術以及相關識別技術的基礎。伴隨著計算機技術的發展，對數據的處理速度越來越快，并且儲存的效率也有所進步。雖然我書記說的圖像識別技術已經得到了很好的發展，但是由于相關基礎技術仍在進步，所以該技術的未來發展還需要不斷的積累經驗進行進一步發展。

【關鍵詞】? ? 大數據時代? ? 數字圖像識別技術? ? 研究

引言

在大數據時代的各個技術都得到了飛速的發展，通過計算機技術的加持，數字圖像處理技術也得到了進步。通過應用數字圖像處理技術，可以將圖像做數字化處理，說的話，處理之后的圖像就可以通過計算機技術為其進一步的效果的增強以及分割處理等。除此之外，通過基于計算機技術的發展，數字圖像的編碼和壓縮也得到了進步[1]。科技的進步促進了數字圖像識別技術的發展，接下來，本文就將對其處理技術的基本內容進行介紹，并且探究處理方法、存在的影響因素及應對策略。

一、數字圖像處理技術的基本內

當下的數字圖像處理技術主要可以從以下6個部分來進行了解。是當下的圖像轉換技術，增強圖像顯示效果的技術，分割、描述圖片技術，以及分類的技術。以下是對本6個不同的技術進行的分別描述和分析。

1.1圖像變換

從數字圖像技術的應用價值來看，它是一門綜合性的應用技術，在具體的應用和發揮的過程中，能夠對多個不同的圖像內容進行優化和改善，這也是當下發展數字圖像技術的主要原因。在具體的操作過程中，只有將數字圖像技術不同的技術和不同的領域相對接，共享才能保證，這一技術的最大限度的應用，因此，在實際應用的過程中需要強大的計算量。

在應用數字圖像技術對圖像進行處理和變換過程中，首先需要先對不同的圖像進行初步技術的處理，保證原先的區域轉換為當下的預處理，以此減輕計算的工作量和工作難度，從而大大提升圖像處理技術的效率，在此基礎上需要對圖像的局部特征進行明確和了解，保證圖像的變換技術能夠充分發揮其優越性，也只有這樣才能保證在對數據和圖像進行處理的過程中，能夠最大程度的發揮，其具體的應用價值，盡量避免因為技術問題導致的工作效率下降的問題。

1.2增強圖像顯示效果

所謂增強圖像顯示效果，從技術的角度來講，其實就是對原先的低質量圖像進行處理，使其質量得以提升，降低原先圖像的噪聲，從而使圖像更加明確清晰，實現圖像顯示的效果。如果想要對質量差或質量受到損傷的圖像進行處理，那么首先就要采取恢復技術，保證圖像的質量，通過建立相適應的模型，采用圖像編碼的方法，把質量差的圖像恢復到原來的狀態，從而達到圖像恢復和提高質量的目的，這也就是增強圖像顯示效果的原理

1.3圖像分割

在日常的學習和工作中，經常需要利用到圖像分割技術，圖像分割技術不僅可以選中，在工作或學習中需要用到的部分，還可以直接刪除或省略不需要的部分，從而達到圖像部分內容強化或提取的目的。

因此在圖像識別技術中，首先需要對圖像進行掃描，確認，然后對圖像進行相對應的分析，保證能夠對圖像內容進行充分了解，以此為前提進行圖像處理，從而達到圖像分割的目的。

1.4圖像描

與上述圖像分割技術原理相同圖像描述技術，首先也需要對圖像進行相適應的識別和理解，確保明確圖像所描述的內容，在此基礎之上，采用圖像識別描述的方法，對，相應需要處理的圖像，進行解決處理，采取描述的方法，不光可以確保現實工作中，工作的正確率，避免出現失誤，也可以大大提升工作效率，減少大量的人工成本，提高工作的速度。因此，圖像描述技術，當下已經成為部分工作主要采取的圖像識別技術之一。

1.5圖像編碼壓縮操作

圖像編碼壓縮操作是當下應用數字圖像識別技術的首要應用之一，也正是將數字圖像處理技術應用到編碼壓縮操作中來，才將工作時間的縮短變成了現實，在圖像編碼壓縮操作的過程中可以使得描述圖像的數據量大大減少，由此降低了工作量，縮短了傳輸圖像的時間，而且數據信息存儲的空間也能夠節省下來。

二、數字圖像處理方法

在相應的系統識別與開發工作的過程中，數字圖像技術不僅需要完成相對應的工作，還應該大大提升工作的效率和質量，避免因為人工的失誤造成的工作損失，因此，在使用圖像數字處理技術的過程中，就體現出了該技術的增強和檢測技術，所謂的圖像增強主要是從質量的角度來講，對原先質量差或受到損傷的圖像進行處理和改正，以此提升圖像的質量，而檢測技術主要是應用了其識別能力對圖像中的內容，以及具體的理解，加以技術的檢測分析，識別出圖像的正確比例，從而避免工作漏洞的出現，大大提升工作的速度和效率，從這兩個角度來講，其分別采用了分析和圖像處理技術，尤其是在利用圖像處理技術的過程中，如果想要凸顯出該技術的必要性，那么就要保證該技術的操作優勢以及技術優勢，全面滿足圖像處理所需要的條件，提升灰度增強工作。

比如，連續圖像f（x，y）是將圖像數字化之后，就會有新的圖像f（m，n）生成，新生成的圖像，由于灰度值不同，像素數也會有一定的差異。如果灰度的值，比原先的要大，那么像素數就會相應的提升，這個時候圖像就會比原先更加明亮，如果灰度值要比較小，那么相應的像素就會相應的，比較少，那么這個時候看起來的圖像就會更加黯淡，因此，在灰度提高的時候，他們就會發生變換的關系，關系整體呈反比，以此可以調整圖像中灰度值的比例。如果需要對沒有處理過的圖像進行灰度值的變化，那么就可以采用r=f（m，n）表示，處理過后的灰度值就可以用r=g（m，n）表示，此時有 r=T（r），也可以用 g（m，n）=T（f （m，n））表示。充分利用這些不同技術和數值變化的技巧，就可以合理對圖像進行處理。

圖像的邊緣化是從正常圖像的角度，對圖像的紋理，色彩以及灰度級，進行了對比研究，不符合圖像，原先質量需求的就是邊緣，如果圖像的紋理色彩以及灰度，出現了變化，就會導致圖像出現連貫性的突變，會直接影響圖像的質量。

當下圖像處理技術，對圖像的邊緣非常重視，如果從數字圖像技術的角度來觀察邊緣部位的實際情況時，就可以發現，導致其出現問題的最主要的方面是，幅度和方向這兩個部分。也就是說，當邊緣成為主要的走向時，那么灰度就會適當地變得平緩，當然，這樣的變化并不是隨便就能看出來的。所以在邊緣出現了垂直狀態的情況下，就更容易發現灰度變化。

三、數字圖像處理技術應用中的影響因素以及技術完善的有效策略

3.1數字圖像處理技術應用中的影響因素

為了從大多數的數據之中獲取有效的信息，就需要加強對數字圖像處理技術的創新和進步更新。因此在具體的圖像處理技術應用過程中，需要有著綜合線較強的知識運用，不僅要熟練的掌握計算機處理技術，還要對數字圖像處理技術進行精湛的把握。由于數字圖像處理技術是基于計算機技術的一門新興技術，所以該技術的創新離不開計算機。為了進一步提升數字圖像處理技術，需要加強計算機硬件及軟件的更新速度，并且還要培養專門的人員。所以數字圖像處理技術的應用過程中不僅受到硬件的影響，還受到人為以及軟件的影響。

為了進一步優化數字圖像處理技術，加快圖片的處理速度，就需要解決頻帶中廣泛存在的問題。加強成像質量。但是為了提高成像質量，就需要當家對設備的投資，這樣一來費用就會增加，數字圖像處理技術的成本也會進一步提高。

3.2數字圖像處理技術應用中的發展完善策略

大數據時代下，數字圖像處理技術是一種新型技術，但是也正是由于該技術的優勢，在現今生活的各個領域中得到了廣泛的應用。通過采用高科技技術處理圖像的數字出現，處理技術需要專門的工作人員進行操控。現階段，雖然一些計算機專業的人員對該技術進行了一定的了解，但是在實際的操作過程中，還會由于對該技術的掌握程度不熟練，出現各種各樣的問題。由此可見，在培養該技術的專門人才過程中，需要首先培養其高質量的計算機使用技術以及數字圖像處理技術的實際應用。為了進一步加深對數字圖像處理技術的了解，需要加強實踐，在掌握相關知識的基礎上，進一步增強實踐應用。除此之外，想要發展高新技術就需要加大投入，因此相關部門應當加強對數字處理技術的研發資金的投入，通過對數字圖像處理技術進行精準定位，保證相關資金能夠發揮作用，加強軟硬件的研發，最終提升數字圖像處理技術。

四、大數據時代數字圖像處理技術的應用

早在20世紀初期，數字圖像處理技術就得到了廣泛的應用。在20世紀下半時期，在各個領域都廣泛應用數字圖像處理技術。例如相關的工業檢測，偵查工作等都需要數字圖像處理技術的加持[7]。三維重建、圖像壓縮、計算機視覺以及虛擬現實等等，都是該技術的未來發展方向。

五、結語

總地來說，數字圖像處理技術作為一項高新技術，其在我國的研發時間較早，如今已經取得了重大突破，在各個領域都發揮其優秀的作用。現階段人們的生產生活離不開數字圖像處理技術，只有不斷的提升科研水平，進一步發揮該技術的優勢，才能推動我國實現可持續發展。

參? 考? 文? 獻

[1]劉劉，姬曉慧，郝自清， 等.數字圖像相關技術在多孔氣凝膠基復合材料彈性力學常數識別中的應用[J].北京理工大學學報，2020，40（10）：1033-1042. DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2019.218.

[2]劉星含，徐斌.大數據時代下數字圖像識別技術研究[J].數碼世界，2020，（10）：81-82.

[3]陸金江.基于數字圖像處理的字跡識別技術探討[J].蘭州工業學院學報，2020，27（5）：52-55.

[4]高敬媛，童夏敏，姚宏.基于數字圖像識別技術的玻璃缺陷在線監測實驗系統研究[J].信息與電腦，2020，32（7）：122-124.

[5]譚曉晶，許國山，宋軍， 等.基于數字圖像處理技術的混凝土表面裂縫識別[J].低溫建筑技術，2020，42（8）：11-13. DOI：10.13905/j.cnki.dwjz.2020.08.003.

[6]陳靜.數字圖像處理中指紋識別技術的分析[J].電子測試，2019，（18）：116-117. DOI：10.3969/j.issn.1000-8519.2019.18.051.

[7]張婉怡.光學識別中常見的數字圖像處理技術[J].黑龍江科學，2019，10（20）：64-65. DOI：10.3969/j.issn.1674-8646.2019.20.030.