計算機圖像識別的智能化處理方法研究

朱雪瑩

摘??要：主要針對計算機圖像識別智能化處理的方法進行研究與分析。首先對智能化處理的概念、原理以及應用范圍進行分析；然后對智能化處理技術應用優勢進行分析，認為智能化處理技術應用能夠促進圖像精度的提升，保障處理圖像像素水平同時靈活性強；最后對計算機圖像識別智能化處理方法的應用要點進行總結與把握，包括智能化電子圖像配準方法、智能化電子化圖像檢索方法、智能化電子圖像水印技術、智能化電子圖像特征分析技術這4個方面的內容。以期能夠引起業內人士的關注與重視。

關鍵詞：計算機??圖像識別??智能化處理??數據傳輸

中圖分類號：TP391

Research?on?Intelligent?Processing?Methods?for?Computer?Image?Recognition

ZHU?Xueying

Jilin?Police?College，?Changchun，?Jilin?Province，?130121?China

Abstract：?The?article?mainly?studies?and?analyzes?intelligent?processing?methods?for?computer?image?recognition.?Firstly，?it?analyzes?the?concept，?principle?and?application?scope?of?intelligent?processing.?Then，?it?analyzes?the?application?advantages?of?intelligent?processing?technology，?and?believes?that?the?application?of?intelligent?processing?technology?can?promote?the?improvement?of?image?accuracy，?so?as?to?ensure?the?pixel?level?of?processed?images，?and?that?it?has?strong?flexibility.?Finally，?it?summarizes?and?grasps?the?key?application?points?of?intelligent?processing?methods?for?computer?image?recognition，?including?the?intelligent?electronic?image?registration?method，?the?intelligent?electronic?image?retrieval?method，?the?intelligent?electronic?image?watermarking?technology，?and?the?intelligent?electronic?image?feature?analysis?technology，?so?as?to?attract?the?concern?and?attention?of?industry?insiders.

Key?Words：?Computer;?Image?recognition;?Intelligent?processing;?Data?transmission

計算機圖像智能化處理技術的合理應用能夠滿足圖像智能化處理需求，計算機可以通過對圖像識別軟件以及相關識別技術的綜合應用，對所需要處理圖像進行智能化研究與開發。未來發展階段中，智能化計算機圖像識別技術的應用將更為頻繁與深入[1-2]，有相當巨大的發展空間與潛力。雖然受計算機技術發展限制影響，可能導致技術發展進入瓶頸狀態，但仍然需要將計算機圖像識別的智能化處理方法作為研究重點，通過對智能化處理方法以及原理的深入研究，獲取更加智能化的計算機處理技術，將計算機圖像識別與社會大眾日常生活緊密結合起來，以最大限度確保計算機圖像識別智能化處理技術更好地滿足用戶基本需求。

1?智能化處理概述

• ?智能化處理的概念

眾所周知，計算機數據處理具有高速性、準確性高的特點與優勢。圖像處理技術可以借助于對計算機數據處理高精度優勢的應用，對同一圖文進行全方位反應與識別。在當前各行業領域發展背景下，圖像處理技術被廣泛應用于各個場景中[3]，融入社會大眾日常生活。通過圖像識別與處理技術的有效結合，能夠最大限度剔除信息干擾，提高數據傳輸的方便性與準確性。

• ?智能化處理原理

將智能化技術與圖像處理技術相結合，能夠使圖像識別準確率得到有效提升，促進圖像識別技術的進一步發展。例如：在無光亮的夜間條件下，可以通過提高檢測儀器準確率的方式使所觀察圖像更加清晰，彌補圖像識別在補光技術方面的缺陷[4-5]，促進圖像識別難度的下降。

• ?智能化處理應用范圍

計算機識別技術憑借自身獨特優勢，在社會各行業領域中得到廣泛應用，包括電視廣播、教育教學、醫療器械、傳媒以及建筑工程等多個領域中對計算機識別技術的應用是相當豐富與頻繁的。在對圖像進行智能化識別處理期間，可以促進受眾體驗感的提升。換句話來說，智能化處理技術已經在大眾日常生活領域中得到廣泛應用，并在大眾生活中發揮著積極的影響。

2?智能化處理技術優勢

2.1??促進圖像精度提升

在當前技術發展條件下，圖像識別處理技術僅能夠對所提取圖像進行二維碼數組的轉換，支持簡單識別功能的實現。而通過對智能化處理方法的合理應用，能夠基于多個角度對圖像二維碼數組進行精度轉化[6]，滿足受眾對圖像識別處理的具體訴求。并且，隨著計算機技術發展與進步，數據運算速度也會呈現出一定提升趨勢，在對圖像進行處理的過程中能夠以較快速度完成讀取轉化功能，以達到提高圖像精度的目的。

2.2??保障處理圖像像素

傳統意義上的圖像處理技術受一系列因素干擾與影響，難以達到完全精準的保存狀態。而將智能化處理技術引入信息處理過程中，能夠實現對數據的有效識別與處理，避免干擾因素對圖像處理精度產生影響[7]。在圖像存儲期間可能會存在一定問題，導致圖像出現不完整，部分遺失的問題。而基于對智能化處理技術的應用，能夠有效修補圖像，確保其達到直觀清晰的狀態，對保障處理圖像像素水平有重要意義。

2.3??靈活性強

智能化處理技術應用期間能夠根據受眾實際需求對圖像進行縮放處理。在圖像處理期間可以嘗試借助于線性處理技術對圖像進行識別。需要注意的一點是，圖像類型各不相同，在處理不同類型圖像時可以通過應用編碼技術的方式將圖像轉換為二維數據，并進行灰度組合，以靈活處理圖像，生成正確信息。

3?智能化計算機圖像識別技術

3.1??智能化電子圖像配準方法

在智能化技術輔助下，圖像生成的差異性可以體現在條件、時間、設備裝置等方面，工作人員可以借助于對圖像疊加技術以及匹配技術的應用，確保圖像識別功能順利實現。目前，本方法在計算機圖像識別智能化處理領域中得到廣泛應用[8-9]。從配準環節上來看，工作人員需要及時提取圖像對應特征參數，明確并準確定位特征點參數關系，通過度量處理電子圖像的方式，將相似性高且匹配關系明確的特征點篩選出來，獲取圖像坐標變化依據，以支持配準功能的順利實現。在圖像配準期間，所涉及的方法包括三大類型：一是基于模板與灰度的圖像配準，即直接采用相關運算方式對相關值進行計算，以尋求匹配位置達到最佳狀態，該方法相對簡單與死板，效果存在一定的局限性；二是基于特征值匹配方法，包括surf點特征等，在應用于圖像配準過程中有較強的適應性；三則是基于域變化的處理方法，通過對相位相關方法的應用，在全新域范圍內對圖像進行配準操作。需要注意的一點是，在模板匹配過程中，圖像配準算法操作簡單安全且可靠，在對圖像配準進行整幅圖像處理的過程中，通常是通過對模板進行平移的方式計算其對應關系[10]。一般情況下，采用模板以及圖像相關運算計算相關值，該值越大提示匹配關系越好。分析認為，模板匹配對形態固定的圖案有良好效果，但隨著圖像配準數量級擴大，導致計算難度明顯增加，圖像配準需要進一步體現實時性，且隨著成像條件以及圖像拍攝環境的變化，算法適應性會呈現出一定的下降趨勢。而從基于灰度的圖像配準方法角度上來說，本方法嘗試在對圖像相同部分進行測量的過程中重視對灰度信息的應用，雖然操作方法簡單，但對目標的扭曲以及變動會對配準效果產生影響，比較常見的處理方式是對相似性代價函數進行計算，以應用平方運算對圖像灰度進行處理。在此期間，基于灰度的圖像配準方法無法對圖像幾何特征進行處理，因此可以保障具有較高的識別精度與適應性，但受灰度信息規模大的因素的影響，導致本方法在運算量以及效率上不具優勢。最后，從變換域處理方法的角度上來說，相位相關方式對圖像進行參數轉換，利用轉換后的參數進行運算，圖像由參數變換轉換到頻域，利用傅里葉變換得到平移后的結果，再在頻域實現匹配圖像的配準。在傅里葉變換后，圖像的平移成分轉換到了相位，計算相位的最大匹配位置，就可以得到原始圖像的平移量了，這就是相位相關。在此基礎之上，將傅里葉-梅林變化以及對數-極坐標變化引入其中，相位相關獲取平移為主，對數變化得到尺度信息，并通過極坐標變化的方式生成旋轉角，以支持圖像配準目的的實現。需要注意的是，任何類型的匹配算法均無法避免匹配誤差問題的產生，使用初始匹配結果后有大量異常點，這些異常點可以通過應用隨機抽樣一致性算法的方式對誤匹配問題進行有效消除，對應的異常點處理方案如圖1所示。作為一種不確定和隨機性算法，每次運算所得到結果存在一定差異性，但其具有有效的整體估計結果，即便對于匹配失敗超過50％的數據而言仍然能夠得到合理結果。

3.2??智能化電子化圖像檢索方法

傳統意義上在對圖像進行檢索過程中所選用的檢索方法為文本TBIR式為主，這種方法通過標引圖像名稱、尺寸、類型等關鍵信息的方式支持圖像檢索功能的順利實現。但有報道中認為，本檢索方法無法對電子圖像中存在的可視化元素進行準確分析。而從智能化技術干預的角度上來說，結合智能化技術所形成的智能化電子圖像檢索方法具有面向內容的檢索特征，將電子圖像語義特征作為重點檢索圖像，通過剝離圖像并形成圖像集的方式，在海量圖像庫中檢索與之存在內在關系的圖像。從這一角度上來說，智能化電子圖像檢索方法的應用優勢是更加確切的。除了關鍵的算法技術以外，還需要考慮實際應用特點形成與工程相關的分布式存儲技術，這一原因是在工程實際應用中，涉及的索引結構需要支持海量量級，如何構建并存儲圖像特征索引信息，就需要在工程層面進行合理優化。從實際應用的角度上來說，基于內容與基于文本的圖像檢索具有解耦關系，產品設計過程中可以選擇兩者并存或獨立應用的操作方式。在此基礎之上嘗試對EasyDL技術進行引入與應用，表現出可用性強（業務流程簡單，無須深度學習基礎）、安全性強（數據加密與隔離效果好，有完善的服務調用權利）、精度高（超過大量模型，精度達到90％以上），以及更輕快（算法與工程優化平均訓練耗時＜15?min）等優勢。在圖像分類的過程中，要求對存量以及新增圖片進行數據定制打標簽處理，以完成數據整理任務。并通過定制標簽服務的方式促進個性化推薦策略精準度的提升。而在物體檢測過程中，可以嘗試對圖片精細化內容進行提取，并將圖像中需要檢測的目標位置進行準確識別，配合對OCR等相關技術的應用，支持后續處理服務活動的開展。

3.3??智能化電子圖像水印技術

數字水印技術在維護數據安全方面發揮著非常確切的作用與效果。智能化電子圖像水印技術應用與信息隱藏技術有大量的類似點。在其中，可以借助于數字嵌入的方式對數字水印技術進行處理，在電子圖像中融入具有特定含義的水印標志，并使其成為電子圖像的獨特所有權依據，以此種方式預防出現侵權問題。并且，基于圖像數字水印技術還可以實現對圖像的檢測分析，以保障圖像自身完整性。尤其在智能化圖像處理與識別過程中，水印技術的隱蔽性優勢高，且不會影響電子圖像的正常使用，因此可以將其作為判斷電子圖像是否出現人為篡改問題的重要支持與依據。需要注意的一點是，為了進一步提高智能化網絡輸出的水印圖像的質量，可以嘗試以U-net結構對傳統編碼器結構進行替換與調整，將輸入信息添加至輸出中，以最大限度保留電子圖像背景信息。同時配合對感知損失技術的應用，確保輸出圖像在細節紋理上均能夠達到理想狀態。對應的智能化電子圖像水印技術如圖2所示。

3.4??智能化電子圖像特征分析技術

為確保圖像識別達到理想狀態，需要在智能化處理中重視對圖像特征分析技術的應用。在特征分析技術輔助下，工作人員能夠對電子圖像內含特征量值進行系統分析與反應，并做好特征數據的提取工作。參考圖像類型，可以對圖像特征分析結果產生不同表現形式，在組合分析的過程中滿足描述電子圖像的要求，這也正是圖像處理的依據所在。在特征分析期間，可以考慮從圖像形狀、顏色以及紋理等角度入手進行描述分析，并結合一定的設備裝置實現對特征參數的自動化調節。如考慮元件特征，在電子顯微鏡等裝置輔助下獲取具有高分辨率特點的圖像數據，并支持結合規定要求進行細微調節。換言之，在電子圖像識別期間，設備裝置可以借助于對算法以及操作指令的應用，使電子化圖像識別技術為人們提供充足的人工操作空間支持，將更多情感色彩融入運行期間，以支持操作性能的實現。

4?結語

計算機圖像處理領域對智能化技術的應用經過相關人員的深入研究已經實現了階段性的發展，自簡單意義上的圖像處理技術向著更為復雜與智能化的圖像識別技術方向發展。需要注意的是，科技的發展是不斷進步與完善的過程，在技術進步以及未來用戶需求不斷完善與相互促進的背景下，計算機圖像識別技術的智能化水平會進一步提升，圖像處理智能化技術的應用將更加健全與完善。尤其是伴隨社會大眾各行業領域技術水平的持續提升，智能化計算機圖像識別處理能力將具備更為廣闊的發展空間，獲取源源不斷的發展動力，以達到提升計算機圖像識別處理技術水平的目的。

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