王迎

摘?要：隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)以及人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用也在突飛猛進(jìn)。計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步不僅會(huì)促進(jìn)多個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展，還會(huì)為人們帶來更加便捷的生活體驗(yàn)。本文從計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別的智能化處理方法出發(fā)，著重分析了特征、圖像配準(zhǔn)、圖像融合、圖像檢索以及圖像數(shù)字水印五個(gè)方向的智能化處理方法，并對每個(gè)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行介紹。在完善計(jì)算機(jī)智能化處理方法的同時(shí)，促進(jìn)圖像識(shí)別技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：圖像識(shí)別?智能化處理?研究方法

圖像識(shí)別技術(shù)發(fā)展過程中，也存在著很多技術(shù)瓶頸需要突破，比如基于動(dòng)態(tài)視頻的圖像識(shí)別系統(tǒng)還需要在識(shí)別準(zhǔn)確率等方面進(jìn)行優(yōu)化，讓計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)更好地為社會(huì)不同領(lǐng)域的工作服務(wù)。計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的重點(diǎn)和難點(diǎn)體現(xiàn)在保證識(shí)別率不變或者更高的基礎(chǔ)上，加快計(jì)算機(jī)智能化處理效率，縮短處理時(shí)間，讓圖像技術(shù)可以更加高效準(zhǔn)確的應(yīng)用到不同領(lǐng)域。

一、圖像特征分析技術(shù)

人類在識(shí)別圖像以及不同事物時(shí)，首先需要將事物的圖像映射到大腦中，通過大腦對其進(jìn)行識(shí)別。不同事物的特征是不同的，大腦對事物的分辨就是依賴不同事物所具有的不同特征。計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像的過程，就是模擬人腦利用特征識(shí)別事物的過程。計(jì)算機(jī)首先需要將待識(shí)別圖像輸入，通過圖像特征分析技術(shù)對圖像的特征進(jìn)行提取，再以圖像的特征作為識(shí)別依據(jù)對圖像進(jìn)行識(shí)別。為了去除圖像本身對識(shí)別造成的干擾，計(jì)算機(jī)需要將輸入的圖像進(jìn)行濾波、去噪等方式的處理。一幅圖像在特征提取過程中會(huì)產(chǎn)生大量特征值，而這些特征值中有很大一部分是阻礙圖像進(jìn)行識(shí)別的。所以圖像特征分析技術(shù)的難點(diǎn)在于關(guān)鍵特征值的提取，比如紋理、形狀和顏色等重要的特征值。經(jīng)過篩選提取出的特征值，可以作為不同圖像的標(biāo)志，在圖像識(shí)別過程中起到關(guān)鍵作用。

二、圖像配準(zhǔn)技術(shù)

經(jīng)過圖像特征分析技術(shù)處理，可以獲得圖像的關(guān)鍵特征值，這些特征值是圖像進(jìn)行識(shí)別的關(guān)鍵。圖像配準(zhǔn)技術(shù)就是利用這些特征值對圖像的相似度進(jìn)行比對。通過提取的重要特征值進(jìn)行比較，找出圖像中相同的特征對和不同的特征對。根據(jù)特征對的具體參數(shù)對圖像空間進(jìn)行坐標(biāo)處理，將不同坐標(biāo)系下的相同目標(biāo)變換到同一個(gè)坐標(biāo)系當(dāng)中，最終實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)技術(shù)。

三、圖像融合技術(shù)

隨著圖像技術(shù)的不斷發(fā)展，不同行業(yè)領(lǐng)域?qū)τ趫D像分辨率和精度的要求也越來越高。然而現(xiàn)實(shí)生活中因?yàn)榕臄z設(shè)備或者自然因素的影響，導(dǎo)致獲取的圖像精度無法滿足人們的需求，此時(shí)就需要借助圖像融合技術(shù)對圖像的精度和可靠性進(jìn)行提升。圖像融合技術(shù)往往是針對同一目標(biāo)而處理的技術(shù)，通過對同一目標(biāo)的不同圖像進(jìn)行計(jì)算機(jī)處理，爭取提取到圖像不同信道中的關(guān)鍵信息，并利用這些優(yōu)勢信息對目標(biāo)進(jìn)行圖像融合，最終獲得人們所需要的高精度、高質(zhì)量圖像。圖像融合技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)遍及醫(yī)學(xué)等高端領(lǐng)域中。

四、圖像分類技術(shù)

圖像分類技術(shù)是計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別過程中非常重要的一個(gè)步驟，該技術(shù)已經(jīng)取得廣泛應(yīng)用。人腦視覺的判別是一個(gè)相對復(fù)雜的判決流程，計(jì)算機(jī)在模擬真實(shí)判別過程中，需要運(yùn)用到不同的判決準(zhǔn)則。圖像分類判決準(zhǔn)則基本可以分為圖像空間和特征空間兩種。圖像空間準(zhǔn)則主要以顏色、紋理和位置等基本特征對圖像進(jìn)行分類，分類過程中會(huì)運(yùn)用直方圖等方法進(jìn)行圖像處理。特征空間準(zhǔn)則主要通過特征值等特征變換對圖像進(jìn)行分類處理。圖像空間準(zhǔn)則可以獲得較高的分類精度，但是計(jì)算較為復(fù)雜，圖像處理速度慢。特征空間準(zhǔn)則的處理量少，處理速度較快，但是不同特征變換方法所取得的結(jié)果差別較大，需要針對不同圖像分類選取不同處理方法。

五、圖像檢索技術(shù)

圖像檢索技術(shù)就是利用事先設(shè)定的檢索條件，在海量的圖像數(shù)據(jù)庫中根據(jù)篩選條件選出所需目標(biāo)對應(yīng)的圖像。圖像檢索技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)逐漸趨于成熟，主要包括文本檢索和內(nèi)容檢索兩個(gè)大分支。基于文本檢索方法的技術(shù)主要通過給定的文本信息作為搜索條件，對圖像庫進(jìn)行圖像檢索。比如可以設(shè)置文本的內(nèi)容或特定的作者信息進(jìn)行檢索?；趦?nèi)容檢索方法的技術(shù)主要通過設(shè)置圖像的顏色、紋理等信息對圖像進(jìn)行檢索。圖像在檢索時(shí)，首先要提取圖像特征，然后利用特征距離訓(xùn)練特征網(wǎng)絡(luò)，讓計(jì)算機(jī)更好判斷特征類型。對于不同的特征，圖像檢索技術(shù)需要重新排序，以獲得更好的檢索效果。

六、圖像數(shù)字水印技術(shù)

圖像在使用過程中，出于安全性、保密性和權(quán)益性方面考慮，需要在圖像中將特殊文本信息加入圖像中。在不影響圖像正常使用和傳遞信息等基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的可靠性。數(shù)字水印技術(shù)還需要具有較強(qiáng)的抗干擾性，當(dāng)圖像受到不同程度損壞和干擾時(shí)，依舊可以用計(jì)算機(jī)技術(shù)從圖像中提取出經(jīng)過數(shù)字水印技術(shù)處理的關(guān)鍵信息，讓圖像可靠性更高。

七、結(jié)語

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域日趨成熟，不同圖像識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都有杰出和顯著的貢獻(xiàn)。圖像識(shí)別不是單一技術(shù)的應(yīng)用，而是多種技術(shù)共同處理的結(jié)果。圖像精度、識(shí)別圖像準(zhǔn)確率、圖像識(shí)別速度以及圖像安全性等因素決定了計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別智能化處理的發(fā)展方向。在未來的發(fā)展過程中，除了要繼續(xù)加強(qiáng)這幾個(gè)方面的水準(zhǔn)，同時(shí)還應(yīng)該拓展計(jì)算機(jī)智能化處理方法在更多領(lǐng)域的應(yīng)用，比如圖像重構(gòu)、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]霍珊.計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別的智能化處理方法解讀[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018（22）：121.