基于大數據的數字圖像識別技術應用

蔣榮軍

(廣州松田職業學院，廣東 廣州 511300)

0 引言

在信息化的社會，大數據是一種資產，它的使用范圍和價值都在增加。大數據技術在圖像處理中具有很大的優越性。運用大數據技術能夠有效地實現圖像的有效傳遞，并能使原始影像更清楚地重現。利用大數據技術可以對二比特數據進行圖像處理，從而提高圖像的像素質量[1]。大數據能夠真實地反映出圖像的尺寸，能夠清晰地看到事物的本質。同時，利用大數據技術對圖像進行壓縮、分割，能夠很好地滿足實際的圖形處理需求。

1 智能數字圖像識別技術概述

在人工智能的研究中，智能圖像識別技術是一門新興的技術。圖像識別技術的研究對象以圖像為主，基于不同的圖像。由于不同的圖像具有自身的特性，難以將其簡單轉化為標準的圖像數據，工作人員必須對其進行加工，然后將其轉化為一幅復雜的圖像。在此基礎上，利用人工智能技術對數據進行預處理，并根據數據的特性選取特性，并在此基礎上選取對應的模板匹配模型[2]。基于這個基礎，人們利用人工智能和大數據技術對海量數據進行分類，并根據分析結果選擇合適的模型。然而，由于圖像生成過程中存在許多挑戰，工作人員在進行圖像識別時也會遇到各種問題。智能圖像識別系統的設計工作非常復雜，涉及多個不同領域。因此，如何進行信息交流是非常重要的。

2 大數據技術在圖像處理中的應用優勢與原理

2.1 圖像處理過程

圖像識別包括信息獲取、預處理、特征提取和選擇、分類器的設計以及分類器的選擇。信息采集是利用傳感器將聲光信息轉換成電子信息，也就是將受試者的基本信息轉換成機器能夠理解的信息。圖像預處理就是通過對圖像進行去噪、平滑等多種操作，以提高圖像的主要特性。圖像的特征抽取和選取是在模式識別中進行的。抽取與選取是模式識別中的特征。利用一種方法對被觀察到的圖像進行分類，得到特征的過程就是對其進行特征提取，并從中抽取出有用的信息，從而使其成為一種有效的識別技術。分類器的設計是指在經過訓練后得到的識別規則，并將其分類，從而達到較高的識別率。分類決策就是在特征空間內對目標進行分類，從而更好地確定測試數據的隸屬類型。

2.2 大數據技術在圖像處理中的優勢

2.2.1 再現性好

通過大數據技術，圖片可以以更加生動的方式呈現出來，并且能夠直觀地展示出海量數據之間的關聯，這大大提高了數據的存取能力。近年來，數據采集、存儲和分析技術取得了長足的進步，但是由于它們日益復雜，使得它們無法得到有效利用。使用大數據技術可以顯著提高圖像的清晰度，避免因壓縮而導致圖像質量下降。相對于傳統的模擬圖像處理方式，它更好地克服了傳統的圖像復制、傳送時的模糊性、像素劣化等問題。數字影像映射載體是一種相對的、不會因復制影像而造成影像品質降低、影像資料重現的能力。

2.2.2 精度高

利用大數據技術和二位元數據對圖像進行仿真，確保了圖像的精確度。在減少圖像自身的數據比率后，可以方便地進行圖像的傳送和存儲。數字圖像處理技術能夠將圖像的數據進行數字化的映射和記錄。在實際應用中，圖像處理技術的精確度依賴于其所使用的數碼裝置能否正確地處理這個過程。在圖像掃描器的高運算能力下，其他的工作都可以通過電腦裝置以一個固定的加工程序來實現。與傳統的仿真方法相比，該方法僅需對系統的內部參數進行修改，無需對其他元件進行任何調整，從而在一定程度上顯示出成本上的優越性。

2.2.3 適用范圍廣

由于不同的來源，大數據技術能夠真實地反映出圖像的客觀尺度，拓寬圖像的處理領域，從數字編碼的角度反映圖像的本質。影像來源有多種，有可見光、超聲波、紅外等。這些信息源是用二維陣列映射出圖像的灰度，從而實現數據源的位置變換。電腦裝置只需對正在運行的程式施加圖像源，就能達到方向化的處理。

2.2.4 靈活性高

隨著大數據技術的應用，圖像處理是以原始的信息來源為基礎，對某些數字信息進行精確分析、優化、重構的過程。數字圖像處理的特點，不僅局限于線性操作，而且還能在一定程度上表示非現象級的數據，使其在實際應用中更具靈活性。采用基于線性化的非線性處理方法，可以有效地提高圖像的處理能力。

2.3 大數據技術對圖像進行處理的原理

利用大數據技術實現了圖像的快速、低延遲存取的 OLTP工作負荷和 OLAP工作負荷。OLAP工作負荷能夠快速、低延遲地存取少量的圖形數據。OLAP能夠大量地處理圖形對象的數據。

2.3.1 原始圖像指數的采集

原始數據的采集過程如圖1所示。

圖1 原始圖像數據采集過程

2.3.2 圖像識別的過程

經過反復的訓練和辨識，圖像識別技術能夠準確地獲取圖像的相關信息，并保留一些平均值和特定指標。圖像識別技術是基于計算機技術的一項先進技術，它能夠有效地解決傳統制造過程中存在的諸多問題，對于我國新興工業的發展具有重要意義[3]。理論上，將二維平面數據轉化為數字數據，實現圖像識別和實體空間轉換。它的基本原理如圖2所示。簡單來說，就是從一個圖像中提取一個真實的圖像，然后利用最基本的算法將其轉化為數字信息。近幾年來，許多學者發現，圖像的形狀、顏色、高度和尺寸都是人們關注的焦點。在識別出特定特征后，本研究分析了該特征與其他圖像的共性。通過邏輯推理，該技術可用于計算機智能圖像識別。利用掃描、攝像技術快速定位圖像特征，結合數據庫中常見特征，有效提高掃描精度，縮短識別周期，提高最終識別效果。

圖2 圖像識別流程

2.3.3 指數預測

大數據技術可以從更多的指標數據中挖掘出更多有價值的信息，從而達到最優的處理效果。指數預測的模型雖然相對比較簡單，但是它們的短期預測能力較好。不同指數模型建模時選用的因子可能不同。比如單指數模型(simple/single exponential model)擬合的是只有常數水平項和時間點i處隨機項的時間序列，這時認為時間序列不存在趨勢項和季節效應；雙指數模型也叫Holt指數平滑，擬合的是有水平項和趨勢項的時序；三指數模型也叫Holt-Winters指數平滑，擬合的是有水平項、趨勢項以及季節效應的時序。

3 大數據分析技術與智能圖像識別技術融合應用

大數據技術已經成為圖像識別領域的重要工具。通過大數據技術，人們可以獲取圖像識別所需的數據，并科學合理地處理這些數據，從而大大降低了智能識別的工作量。通過結合數據庫架構、安全性和圖像識別技術，人們提出了一種全新的解決方案。這3個步驟不能忽視，員工應將二者有機結合，充分發揮各自的優勢，形成優勢互補。各有關單位要將大數據分析技術應用于智能影像識別的各項活動，真正實現其功能與價值，使之真正發揮作用，而非只停留于表面。

3.1 數據庫架構的設計

數據庫結構是數據資源配置的一種方法，它的結構決定了用戶訪問數據的速度和安全性。但是，由于該模型是建立在動態站點上的，因此模型安全性較差，容易導致用戶訪問時數據泄露。員工們意識到這一問題的嚴重性，采取相應措施提高數據庫的安全性和保密性。員工必須改進訪問方式，提供多種訪問方式，如無線、有線、云數據等。員工必須改善用戶訪問方式，提供無線、有線、云端等多種訪問方式。用戶越多，風險就越大。但是，由于接入點保護機制會影響訪問速率和訪問質量，因此一般不需要訪問點保護機制。中間件是數據庫結構設計中的重要環節，它具有較高的復雜性，因此在系統結構上采用多種語言和索引中間件，以提高用戶訪問速度和安全性。為了節約人力、物力，充分利用人力和物力，在企業核心部位建立保障機制，使企業發揮最大作用和價值。

3.2 安全數據庫的設計

建立安全數據庫是提高數據安全性的必要條件。尤其是在數據量大的情況下，要注意數據的保密性，避免數據泄露。安全數據庫作為數據中心，以安全數據庫管理系統為中心，對數據進行管理，充分利用安全數據庫的配置管理、安全審計、操作日志管理、用戶管理等功能。這些功能還包含其他內容。由于數據庫中的數據非常重要，因此必須嚴格管理數據，在數據組織、數據管理等方面注重數據的存儲與存儲。在設計數據庫時，應著重于預警數據庫、性能數據庫、組態數據庫等關鍵技術。安全數據庫設計能夠有效提高數據平臺服務質量，通過分層管理與篩選，使數據信息更加安全、高效。為了保證數據的隱私性，某些數據必須嚴格管理，因此必須建立專門的數據庫，以保證數據的完整性。建立安全數據庫需要專業技術人才，加強安全數據的安全性、科學性，引入專業研究人才，才能真正發揮數據庫的作用。數據庫安全是數據庫工作的首要目標，因此企業必須加強安全技術研究。

3.3 圖像識別技術

在大數據分析的最后階段，由于傳統的圖像尺寸不一致、像素不清晰等原因，采用智能圖像識別技術往往會導致識別效果不佳。這項技術可以改進計算機識別功能。在實際應用中，要想將大數據技術與圖像識別技術結合起來，必須具備豐富的影像工作經驗，并整合多種影像資料，形成多種影像模式。隨著社會和時代的發展，計算機視覺技術取得了長足的進步。為了提高用戶的安全性，人們必須充分利用大數據分析的優勢，整合各種信息資料，并逐步提升用戶的存取安全性。用戶須注意個人信息，如果發現不良網頁提示，須立即停止瀏覽，以免因瀏覽過度而導致信息泄露。為了保護數據安全，相關部門應加強對用戶個人信息的保護。如果發現用戶泄露了個人信息，應盡量減少損失。

4 結語

隨著圖像處理系統的不斷完善，圖像處理技術會廣泛應用于相關領域。(1)太空。如衛星、火星等遙感影像，通過識別和優化圖像像素，可以保證圖像數據的真實性和完整性。同時，結合數字圖像處理技術和其他技術，實現了高效的掃描和傳輸。隨著圖像信息處理技術的不斷發展，圖像信息處理技術將得到進一步的發展。(2)生物醫藥。數字圖像處理技術應用于醫學工程。比如 CT技術的發展，可以通過影像技術檢測人體體溫，從而發現人體目前存在的生理問題。(3)通信工程。圖像處理技術在通信工程中的應用，是由傳統的文字處理向圖像和多媒體轉換的過程。(4)工程項目。利用視覺、觸覺等技術實現基于數據的三維參數辨識，利用該系統模型將現有影像技術所獲取的信息進行映射，從而真實地反映現實中的各種物體、場景。