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(yīng)用范圍進行分析；然后對智能化處理技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢進行分析，認為智能化處理技術(shù)應(yīng)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(yīng)用要點進行總結(jié)與把握，包括智能化電子圖像配準(zhǔn)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(shù)、智能化電子圖像特征分析技術(shù)這4個方面的內(nèi)容。以期能夠引起業(yè)內(nèi)人士的關(guān)注與重視。

關(guān)鍵詞：計算機??圖像識別??智能化處理??數(shù)據(jù)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(shù)的合理應(yīng)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(guān)識別技術(shù)的綜合應(yīng)用，對所需要處理圖像進行智能化研究與開發(fā)。未來發(fā)展階段中，智能化計算機圖像識別技術(shù)的應(yīng)用將更為頻繁與深入[1-2]，有相當(dāng)巨大的發(fā)展空間與潛力。雖然受計算機技術(shù)發(fā)展限制影響，可能導(dǎo)致技術(shù)發(fā)展進入瓶頸狀態(tài)，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(shù)，將計算機圖像識別與社會大眾日常生活緊密結(jié)合起來，以最大限度確保計算機圖像識別智能化處理技術(shù)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(shù)據(jù)處理具有高速性、準(zhǔn)確性高的特點與優(yōu)勢。圖像處理技術(shù)可以借助于對計算機數(shù)據(jù)處理高精度優(yōu)勢的應(yīng)用，對同一圖文進行全方位反應(yīng)與識別。在當(dāng)前各行業(yè)領(lǐng)域發(fā)展背景下，圖像處理技術(shù)被廣泛應(yīng)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(shù)的有效結(jié)合，能夠最大限度剔除信息干擾，提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆奖阈耘c準(zhǔn)確性。

• ?智能化處理原理

將智能化技術(shù)與圖像處理技術(shù)相結(jié)合，能夠使圖像識別準(zhǔn)確率得到有效提升，促進圖像識別技術(shù)的進一步發(fā)展。例如：在無光亮的夜間條件下，可以通過提高檢測儀器準(zhǔn)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(shù)方面的缺陷[4-5]，促進圖像識別難度的下降。

• ?智能化處理應(yīng)用范圍

計算機識別技術(shù)憑借自身獨特優(yōu)勢，在社會各行業(yè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，包括電視廣播、教育教學(xué)、醫(yī)療器械、傳媒以及建筑工程等多個領(lǐng)域中對計算機識別技術(shù)的應(yīng)用是相當(dāng)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(shù)已經(jīng)在大眾日常生活領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，并在大眾生活中發(fā)揮著積極的影響。

2?智能化處理技術(shù)優(yōu)勢

2.1??促進圖像精度提升

在當(dāng)前技術(shù)發(fā)展條件下，圖像識別處理技術(shù)僅能夠?qū)λ崛D像進行二維碼數(shù)組的轉(zhuǎn)換，支持簡單識別功能的實現(xiàn)。而通過對智能化處理方法的合理應(yīng)用，能夠基于多個角度對圖像二維碼數(shù)組進行精度轉(zhuǎn)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(shù)發(fā)展與進步，數(shù)據(jù)運算速度也會呈現(xiàn)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(zhuǎn)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(tǒng)意義上的圖像處理技術(shù)受一系列因素干擾與影響，難以達到完全精準(zhǔn)的保存狀態(tài)。而將智能化處理技術(shù)引入信息處理過程中，能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效識別與處理，避免干擾因素對圖像處理精度產(chǎn)生影響[7]。在圖像存儲期間可能會存在一定問題，導(dǎo)致圖像出現(xiàn)不完整，部分遺失的問題。而基于對智能化處理技術(shù)的應(yīng)用，能夠有效修補圖像，確保其達到直觀清晰的狀態(tài)，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(shù)應(yīng)用期間能夠根據(jù)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(shù)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(yīng)用編碼技術(shù)的方式將圖像轉(zhuǎn)換為二維數(shù)據(jù)，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(shù)

3.1??智能化電子圖像配準(zhǔn)方法

在智能化技術(shù)輔助下，圖像生成的差異性可以體現(xiàn)在條件、時間、設(shè)備裝置等方面，工作人員可以借助于對圖像疊加技術(shù)以及匹配技術(shù)的應(yīng)用，確保圖像識別功能順利實現(xiàn)。目前，本方法在計算機圖像識別智能化處理領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用[8-9]。從配準(zhǔn)環(huán)節(jié)上來看，工作人員需要及時提取圖像對應(yīng)特征參數(shù)，明確并準(zhǔn)確定位特征點參數(shù)關(guān)系，通過度量處理電子圖像的方式，將相似性高且匹配關(guān)系明確的特征點篩選出來，獲取圖像坐標(biāo)變化依據(jù)，以支持配準(zhǔn)功能的順利實現(xiàn)。在圖像配準(zhǔn)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(zhǔn)，即直接采用相關(guān)運算方式對相關(guān)值進行計算，以尋求匹配位置達到最佳狀態(tài)，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(yīng)用于圖像配準(zhǔn)過程中有較強的適應(yīng)性；三則是基于域變化的處理方法，通過對相位相關(guān)方法的應(yīng)用，在全新域范圍內(nèi)對圖像進行配準(zhǔn)操作。需要注意的一點是，在模板匹配過程中，圖像配準(zhǔn)算法操作簡單安全且可靠，在對圖像配準(zhǔn)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(yīng)關(guān)系[10]。一般情況下，采用模板以及圖像相關(guān)運算計算相關(guān)值，該值越大提示匹配關(guān)系越好。分析認為，模板匹配對形態(tài)固定的圖案有良好效果，但隨著圖像配準(zhǔn)數(shù)量級擴大，導(dǎo)致計算難度明顯增加，圖像配準(zhǔn)需要進一步體現(xiàn)實時性，且隨著成像條件以及圖像拍攝環(huán)境的變化，算法適應(yīng)性會呈現(xiàn)出一定的下降趨勢。而從基于灰度的圖像配準(zhǔn)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(yīng)用，雖然操作方法簡單，但對目標(biāo)的扭曲以及變動會對配準(zhǔn)效果產(chǎn)生影響，比較常見的處理方式是對相似性代價函數(shù)進行計算，以應(yīng)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(zhǔn)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(yīng)性，但受灰度信息規(guī)模大的因素的影響，導(dǎo)致本方法在運算量以及效率上不具優(yōu)勢。最后，從變換域處理方法的角度上來說，相位相關(guān)方式對圖像進行參數(shù)轉(zhuǎn)換，利用轉(zhuǎn)換后的參數(shù)進行運算，圖像由參數(shù)變換轉(zhuǎn)換到頻域，利用傅里葉變換得到平移后的結(jié)果，再在頻域?qū)崿F(xiàn)匹配圖像的配準(zhǔn)。在傅里葉變換后，圖像的平移成分轉(zhuǎn)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(guān)。在此基礎(chǔ)之上，將傅里葉-梅林變化以及對數(shù)-極坐標(biāo)變化引入其中，相位相關(guān)獲取平移為主，對數(shù)變化得到尺度信息，并通過極坐標(biāo)變化的方式生成旋轉(zhuǎn)角，以支持圖像配準(zhǔn)目的的實現(xiàn)。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(chǎn)生，使用初始匹配結(jié)果后有大量異常點，這些異常點可以通過應(yīng)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(yīng)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(jié)果存在一定差異性，但其具有有效的整體估計結(jié)果，即便對于匹配失敗超過50％的數(shù)據(jù)而言仍然能夠得到合理結(jié)果。

3.2??智能化電子化圖像檢索方法

傳統(tǒng)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(biāo)引圖像名稱、尺寸、類型等關(guān)鍵信息的方式支持圖像檢索功能的順利實現(xiàn)。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(zhǔn)確分析。而從智能化技術(shù)干預(yù)的角度上來說，結(jié)合智能化技術(shù)所形成的智能化電子圖像檢索方法具有面向內(nèi)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(nèi)在關(guān)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(yīng)用優(yōu)勢是更加確切的。除了關(guān)鍵的算法技術(shù)以外，還需要考慮實際應(yīng)用特點形成與工程相關(guān)的分布式存儲技術(shù)，這一原因是在工程實際應(yīng)用中，涉及的索引結(jié)構(gòu)需要支持海量量級，如何構(gòu)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(yōu)化。從實際應(yīng)用的角度上來說，基于內(nèi)容與基于文本的圖像檢索具有解耦關(guān)系，產(chǎn)品設(shè)計過程中可以選擇兩者并存或獨立應(yīng)用的操作方式。在此基礎(chǔ)之上嘗試對EasyDL技術(shù)進行引入與應(yīng)用，表現(xiàn)出可用性強（業(yè)務(wù)流程簡單，無須深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)）、安全性強（數(shù)據(jù)加密與隔離效果好，有完善的服務(wù)調(diào)用權(quán)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(yōu)化平均訓(xùn)練耗時＜15?min）等優(yōu)勢。在圖像分類的過程中，要求對存量以及新增圖片進行數(shù)據(jù)定制打標(biāo)簽處理，以完成數(shù)據(jù)整理任務(wù)。并通過定制標(biāo)簽服務(wù)的方式促進個性化推薦策略精準(zhǔn)度的提升。而在物體檢測過程中，可以嘗試對圖片精細化內(nèi)容進行提取，并將圖像中需要檢測的目標(biāo)位置進行準(zhǔn)確識別，配合對OCR等相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用，支持后續(xù)處理服務(wù)活動的開展。

3.3??智能化電子圖像水印技術(shù)

數(shù)字水印技術(shù)在維護數(shù)據(jù)安全方面發(fā)揮著非常確切的作用與效果。智能化電子圖像水印技術(shù)應(yīng)用與信息隱藏技術(shù)有大量的類似點。在其中，可以借助于數(shù)字嵌入的方式對數(shù)字水印技術(shù)進行處理，在電子圖像中融入具有特定含義的水印標(biāo)志，并使其成為電子圖像的獨特所有權(quán)依據(jù)，以此種方式預(yù)防出現(xiàn)侵權(quán)問題。并且，基于圖像數(shù)字水印技術(shù)還可以實現(xiàn)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(shù)的隱蔽性優(yōu)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(xiàn)人為篡改問題的重要支持與依據(jù)。需要注意的一點是，為了進一步提高智能化網(wǎng)絡(luò)輸出的水印圖像的質(zhì)量，可以嘗試以U-net結(jié)構(gòu)對傳統(tǒng)編碼器結(jié)構(gòu)進行替換與調(diào)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(shù)的應(yīng)用，確保輸出圖像在細節(jié)紋理上均能夠達到理想狀態(tài)。對應(yīng)的智能化電子圖像水印技術(shù)如圖2所示。

3.4??智能化電子圖像特征分析技術(shù)

為確保圖像識別達到理想狀態(tài)，需要在智能化處理中重視對圖像特征分析技術(shù)的應(yīng)用。在特征分析技術(shù)輔助下，工作人員能夠?qū)﹄娮訄D像內(nèi)含特征量值進行系統(tǒng)分析與反應(yīng)，并做好特征數(shù)據(jù)的提取工作。參考圖像類型，可以對圖像特征分析結(jié)果產(chǎn)生不同表現(xiàn)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(jù)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(jié)合一定的設(shè)備裝置實現(xiàn)對特征參數(shù)的自動化調(diào)節(jié)。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(shù)據(jù)，并支持結(jié)合規(guī)定要求進行細微調(diào)節(jié)。換言之，在電子圖像識別期間，設(shè)備裝置可以借助于對算法以及操作指令的應(yīng)用，使電子化圖像識別技術(shù)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(xiàn)。

4?結(jié)語

計算機圖像處理領(lǐng)域?qū)χ悄芑夹g(shù)的應(yīng)用經(jīng)過相關(guān)人員的深入研究已經(jīng)實現(xiàn)了階段性的發(fā)展，自簡單意義上的圖像處理技術(shù)向著更為復(fù)雜與智能化的圖像識別技術(shù)方向發(fā)展。需要注意的是，科技的發(fā)展是不斷進步與完善的過程，在技術(shù)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(shù)的智能化水平會進一步提升，圖像處理智能化技術(shù)的應(yīng)用將更加健全與完善。尤其是伴隨社會大眾各行業(yè)領(lǐng)域技術(shù)水平的持續(xù)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(fā)展空間，獲取源源不斷的發(fā)展動力，以達到提升計算機圖像識別處理技術(shù)水平的目的。

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