图像识别利用计算机对图像进行,图像识别技术的应用与发展

杜静

【摘 要】在经济快速发展的二十一世纪，伴随着网络技术的日益扩大，图像识别技术在各个方面应用广泛，例如车牌识别技术、人脸识别技术、以及机器视觉等，通过对采集的数据进行分析提取，获得关键信息，进而满足各行各业发展需要。

【关键词】网络技术;图像识别

中图分类号： TP393.08;TP391.41 文献标识码： A文章编号： 2095-2457(2019)31-0090-001

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.31.041

Application and Development of Image Recognition Technology

DU Jing

(Dalian Polytechnic University，Dalian Liaoning 116034， China)

【Abstract】In the 21st century， with rapid economic development， along with the increasing network technology， image recognition technology is widely used in various aspects， such as license plate recognition technology， face recognition technology， and machine vision， through the analysis and extraction of collected data. ， to obtain key information to meet the development needs of all walks of life.

【Key words】Network technology; Image recognition

1 图像识别技术的研究现状

图像识别技术是图像处理领域研究最多的课题之一，但图像识别仍然还有很多问题未得到解决，研究图像识别技术具有重要的研究意义。

图像识别经历了三个发展阶段：文字识别、数字图像处理、个体识别[1]。文字识别研究开始识别数字、字母、以及符号，从印刷类文字到识别手写文字，应用广泛。数字图像处理技术传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别是指对三维世界环境的识别，属于目前级别最高的计算机范畴。它根据数字图像處理技术并结合人工智能的研究方向，研究成果广泛应用在各种工业领域。然而现在图像识别技术的不足就是自适应性能差，当目标图像被较强的噪声污染时便得不到理想的结果。

现在图像分割方法有许多种：阈值分割法、边缘检测法、区域提取法等。按照图像的类型来分：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。在20世纪六十年代便有人提出了检测边缘算子，致使边缘检测产生了大量经典算法。但在近二十年来，伴随着直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术的迅速发展，在图像处理方面的研究取得了巨大的进展。此外图像分割方法结合了一些特定的理论、方法和工具，如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等[2]。

2 图像识别技术范围

图像识别技术的研究目标是根据检测到的图像，对需要的部分进行提取，滤除其余的干扰因素，得到目标图像。图像识别技术利用计算机进行信息处理，完成识别达到最终要检测的目标。通常来说，一个图像识别系统主要由三个部分组成：图像分割、图像特征提取以及分类器的识别，如图1所示。

图1

其中图像分割将图像划分为多个有意义的区域，并将每个区域的图像根据特征进行提取，并选取需要的特征部分进行下一步的分析与处理，达到最终需要的目标图像。实际上，图像识别与图像分割不存在明显界限，图像分割是图像识别的一个过程。图像分割重点对选取的对象和背景进行划分，主要研究对象在某一特定背景下的整体属性，但图像识别则着重于对象本身的属性。图像识别技术在航空航天、医学、通信、工业自动化及军事领域均有着广泛的应用。

3 计算机图像识别技术原理

计算机识别技术原理众多，本文就基于灰度值的破碎拼接技术进行讨论[3]。灰度值的破碎拼接技术首先是把一幅完整的图像进行切割成多个大小相等的碎片，对每个碎片进行编号，任意将其拼接成原来图片的矩阵大小。然后计算每个碎片边缘像素的灰度值，随机取出一个计算出来的灰度值与其他碎片中每个碎片边缘像素的灰度值进行比较，如果比较出来的结果数值相近，则可以说明这两个碎片基本相连。

4 未来展望

计算机图像识别技术在人们的生活中占据着重要的作用，我认为图像识别技术在未来的发展趋势中有以下几个方面：

人工智能：机器人应用于各行各业，医疗机器人、家用机器人更新换代快，要求更高更精更准，这为图像识别技术提供了更长远的发展机遇。

图像压缩：图像压缩分为有损压缩和无损压缩。无损压缩目前不是研究重点是因为数据的压缩比有一定的限制。有损压缩是数据在进行压缩后图像出现的信息丢失。

5 总结

计算机图像处理技术应用广泛，无论是在生活、医疗以及科研领域，我们每个人都与这项技术有着密不可分的联系。因此，图像识别技术的发展对于人们的生活质量以及物质享受的程度都有着一定的影响，我们应该给予图像识别技术高度重视，从而提高人们的生活质量和水平。

【参考文献】

[1]张家怡.图像识别的技术现状和发展趋势[J].电脑知识与技术，2010，06(21)：6045-6046.

[2]章毓晋.图像处理和分析基础[M].北京：高等教育出版社，2002.

[3]李龙飞.浅析计算机图像识别技术的发展现状与展望[J].科研，2016(5)：00029-00029.