关于计算机智能化图像识别技术的理论性研究

摘要：随着我国科技的不断进步发展，互联网也逐渐进入千家万户中，计算机技术也逐渐成熟起来，尤其是计算机智能化技术的发展和应用越来越广泛。在国际竞争日益激烈的今天，计算机图像识别技术可以说是关系着我国经济的有序发展，而且其的发展也❧关系到我国其他领域的有序进行。本文从计算机图像识别技术⌘方面进行了相关阐述，希望对我国计算机工程的发展上有所帮助。

关键词：计ฬ算机智能化；图像识别技术；理论性探讨

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0235-01

1 计算机智能化图像识别系统

通常情况下，我们将计算机图像识别系统分为五个部分，即对图像进行识别―输入到计算机系统中―对图像进行简单处理―描绘相关特征―匹配分类。在该系统中第一步就是要对图像进行识别，在该过程中需要将图像放到指定的位置上，计算机通过对图像进行预处理而对图像的成像区以及背景区进行分离进而增强图像的二值化，增强计算机后期对图像识别和处理的速度和效率。所以就采用数值的方式进而最大程度的将原图展现出来。因此在计算机智能化的图像识别系统中为了促使计算机可以迅速准确的判断出原有图像的性质就必须要将原有的图形进行预处理保存分析和对比等[1]。

2 计算机智能化图像识别技术的研究现状

在计算机图像识别系统中虽然对于原图像的识别和分割取到了一定的成绩，但是就目前的发展趋势而言，其在这方面依然存在着很大的问题。图像识别技术可以说是经历了三个阶段，即在大约20世纪50年代左右，对于图像的识别유和处理我们一直采用的就是传统的数字或者符号记忆方ศ式；第二阶段就是到了60年代中期，人们就开始初步的采用数字化信息处理系统对图像进行识别和储存，第三阶段就是计算机智能化的发展，该系统在图像传输的过程中利用各类不同的空间，通过映射的作用将图像进行保存和识别处理。

3 计算机智能化图像识别技术的特点和优点

3.1 计算机智能化图像识别技术的主要特点

（1）信息量大。由于计算机算选用的图像处理系统都是采用的二维处理方式，所以这也就对计算机的硬件等方面例如储存空间、运行速度等方面提出了更高的要求，而且在计算机图像处理中，对于图像各要素的处理各要素之间都具有一定的联系的，因此在计算机图像处理系统中要将原有图像的特征要素进行一定的压缩处理才能确保后期可以准确的将图像进行匹配分类。（2）人为因素大。即使前期是计算机对图像进行智能化的处理识别，但是后期对于图像的处理仍是由人工来完成的，所以计算机的智能化图像处理技术在很大程度上都会受到人为因素的影响。

3.2 计算机智能化图像识别技术的优点

（1）精确度高。就目前技术而言，对于一般的图像扫描仪器来讲其只能将图像通过数字转换将其转变为二维数组来进行识别判断，但是其像素所能达到的只有32位，远远不能满足现今人们对图像处理的要求，而计算机智能化图像处理系统却不会受到这方面的影响几乎对所有的图像都可以进行有效的识别处理。（2）表现型强。计算机智能化图像处理可以非常准确和清晰的将图像的储存情况或者图像在该过程中出现的问题等都可以展现出来，所以这也就确保了我们可以在任何情况下都可以将图像进行还原并确保其像素的清晰度。（3）灵活性好。在计算机智能化图像处理系统中我们可以根据对图像的应用程度而对其进行有针对性的放大等，所以通过计算机系统本身的线性处理就可以对图像进行有效的处理识别。

4 计算机智能化图像识别技术的理论性突破及应用

4.1 计算机智能化图像识别技术朝着高速化和标准化的方向发展

不管是在生活还是在研究领域，计算机的智能化发展都为其产生了重要的影响作用，所以对计算机智能化发展提出了更高的要求，特别是对于图像智能化处理，所以对于计算机自身的硬件系统也在不断的提高[2]。而且在自身配置方面有了很大的提高，对于图像处理的分辨率和储存空间也明显的提高了，而且对于三维图像的处理方面也进行了相应的改进和优化。

4.2 计算机智能化图像识别技术朝着多维方向和高科技方向发展

如今人们对于图像处理提出的要求越来越严格简单的二维已经不能满足人们的需求了，所以其正在逐渐向三维方向发展，促使其处理数据更加精准。随着科学技术的不断进步，计算机在图像处理方面获得的数据更加的完善和准确，因此其所展现的图像也越来越清晰。

4.3 计算机智能化图像识别技术的运用

可以说计算机智能化图像处理技术的发展促进各领域的发展，例如在医学生物领域方面，科学家通过计算机智能化图像处理系统可以清楚的观察染色体等的变化，更好的研制出相应的药物来治疗相关疾病。

5 结语

综上所述，计算机智能化图像处理系统的发展是时代发展的必然要求，而且其对我国各行业都有着非常重要的影响作用，所以我们要不断的加强自身技术研究，在实践过程中促进该系统的不断完善进而其可以更好服务于人民。

参考文献

[1]李建华.基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法[J].大连理工大学学报，2002（5）：626-628.

[2]李惠芳.基于方向D的指纹图像自适应二值化算法研究[J].北京师范大学学报（自然科学版），2009（3）：250-253.