計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別算法研究

麻興東

摘要：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們對(duì)于計(jì)算機(jī)技術(shù)提出的要求不斷提高?，F(xiàn)如今，計(jì)算機(jī)技術(shù)的更新速度正在不斷提升，許多人們剛剛接受的技術(shù)就可能已經(jīng)被新的技術(shù)所取代。如今，為了對(duì)未知的事物進(jìn)行不斷的探索和研究，科研人員提出了對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行智能化更新，以幫助人類識(shí)別復(fù)雜環(huán)境下的事物的新理念。該文將針對(duì)計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行深入的探究，并對(duì)相應(yīng)的算法進(jìn)行一定程度的闡釋。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)技術(shù) 圖像識(shí)別 算法 分析

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2015）07（b）-0000-00

影響事物形態(tài)的因素是多方面的，當(dāng)這些復(fù)雜條件對(duì)某一事物進(jìn)行共同作用時(shí)，就會(huì)影響人們對(duì)這一事物的準(zhǔn)確判斷，給人們的工作和生活都帶來(lái)極大的不便。通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)事物進(jìn)行智能化識(shí)別可以幫助人們了解事物的本質(zhì)，近些年來(lái)，對(duì)于該項(xiàng)技術(shù)的研究和探索已經(jīng)成為各國(guó)電子計(jì)算機(jī)工程界重點(diǎn)攻克的課題。對(duì)其進(jìn)行充分的研發(fā)利用無(wú)論對(duì)整個(gè)社會(huì)還是對(duì)具體的某一個(gè)人都有非常重要的意義。

1計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的具體應(yīng)用

自電子計(jì)算機(jī)技術(shù)投入應(yīng)用以來(lái)，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)就憑借其強(qiáng)大的工作性能受到了廣泛的青睞。簡(jiǎn)單地說(shuō)，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別也就是相關(guān)工作者或科研人員利用電子計(jì)算機(jī)拍攝圖像的功能獲取圖像，并運(yùn)用圖像識(shí)別功能對(duì)其中需要加以識(shí)別的內(nèi)容進(jìn)行甄選和識(shí)別的過(guò)程。這對(duì)這種特性，相關(guān)人員開(kāi)發(fā)出多款計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)品，為人們的生活帶來(lái)了極大的便利。同時(shí)利用該種技術(shù)圖可有效地識(shí)別各種宏觀或是微觀的事物，例如交通系統(tǒng)對(duì)于違規(guī)車輛的監(jiān)控，生子是對(duì)生物體或是人體中存在的病毒細(xì)胞的監(jiān)控。目前，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)被廣泛地投入使用，涉及到日常生活中的方方面面，比如對(duì)社區(qū)安全環(huán)境的監(jiān)控，對(duì)車輛行駛情況的監(jiān)控等等。小到生活的細(xì)枝末節(jié)，達(dá)到國(guó)家的政治軍事都充分利用了計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)。

目前，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的主要的應(yīng)用載體基本包括三種類型，它們分別是個(gè)人電子計(jì)算機(jī)設(shè)備、智能移動(dòng)手機(jī)設(shè)備以及嵌入式終端設(shè)備。這其中，嵌入式終端設(shè)備對(duì)于圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用最為廣泛，比如日常生活中所遇到的指紋識(shí)別或是人臉識(shí)別都是其應(yīng)用的代表。

2計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別的相關(guān)技術(shù)條件

計(jì)算機(jī)技術(shù)具有高度的專業(yè)性，這項(xiàng)工作的進(jìn)展需要工作人員擁有豐厚的理論知識(shí)以及過(guò)專業(yè)操作能力。計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)功能的應(yīng)用需要完整的圖像識(shí)別系統(tǒng)以及計(jì)算機(jī)智能軟件的開(kāi)發(fā)應(yīng)用。

其中，圖像識(shí)別系統(tǒng)包括對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)備處理的系統(tǒng)，對(duì)圖像進(jìn)行壓縮處理的系統(tǒng)，對(duì)圖像的主要特征進(jìn)行識(shí)別和提取的系統(tǒng)，以及對(duì)圖像進(jìn)行智能化分類的系統(tǒng)。首先，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理的目的是為了提升圖像的可是識(shí)別性，通常由二值化處理、灰度化處理以及平滑去噪處理這三個(gè)方面，二值畫處理只要通過(guò)對(duì)灰度值的處理將圖像進(jìn)行黑白效果處理，通常設(shè)定的灰度值為0或是255，但是具體選取哪一個(gè)數(shù)值要根據(jù)選取的圖像要求來(lái)決定?；叶然幚碇饕侵笇?duì)圖像的像素顏色（紅、綠、藍(lán)）進(jìn)行特殊處理，并進(jìn)行圖像灰度直方圖的繪制。圖像的平滑去噪處理是指重點(diǎn)突出圖像的重點(diǎn)部分，將多余的部分去掉，保證人們看到的圖像更加清晰和直觀。

同時(shí)，人們利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮處理，目的在于方便圖像的保存和傳輸。壓縮處理簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是利用壓縮代碼將圖像中無(wú)用的信息進(jìn)行壓縮和刪除，但是必須要保證圖像的可識(shí)別性。壓縮代碼種類繁多，具體只用何種代碼也要依照情況而定。

關(guān)于圖像特征的提取是圖像識(shí)別過(guò)程中最重要的一部分，在這一過(guò)程中，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別軟件一定要保證圖像的真實(shí)性和完整性。通常，圖像特征提取系統(tǒng)包括圖像的顏色特征、圖像的紋理特征、圖像的形狀特征等。

智能化圖像識(shí)別處理，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是將計(jì)算機(jī)與人類的大腦進(jìn)行類比，對(duì)所“看見(jiàn)”的事物進(jìn)行獨(dú)立的判斷。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，相關(guān)技術(shù)工作人員要注重研發(fā)全新的計(jì)算機(jī)智能應(yīng)用程序，通常，計(jì)算機(jī)工程師都利用C++語(yǔ)言語(yǔ)言進(jìn)行計(jì)算機(jī)程序研發(fā)工作，在傳統(tǒng)的圖像處理應(yīng)用過(guò)程中，這種程序語(yǔ)言具有很強(qiáng)的優(yōu)越性。但是對(duì)于智能軟件而言，其靈活度還有待提升。針對(duì)這一問(wèn)題，不少軟件開(kāi)發(fā)公司已經(jīng)開(kāi)始了新的語(yǔ)言程序的開(kāi)發(fā)工作。

3關(guān)于計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別的算法研究

智能進(jìn)行圖像處理的基本要求在于，無(wú)論識(shí)別對(duì)象進(jìn)行了何種方式的何種形態(tài)的變化，計(jì)算機(jī)都能及時(shí)的抓住其本質(zhì)特征，對(duì)其進(jìn)行有效的識(shí)別。因此，在只能圖像識(shí)別算法中，要注意保證圖像的不變性。目前，被應(yīng)用最為廣泛的算法是不變矩方法。該種算法利用的是圖像平移和旋轉(zhuǎn)之后不發(fā)生改變的數(shù)學(xué)特征對(duì)圖像進(jìn)行智能識(shí)別。

不變矩算法主要利用二階中心和三階中心構(gòu)造了七個(gè)不變矩，在圖像連續(xù)平移、縮放或是旋轉(zhuǎn)的條件下，它們的特征仍然保持不變。

通常情況下，不變矩理論都會(huì)與D-S證據(jù)推理理論進(jìn)行相互配合，這一證據(jù)理論是鄧普斯特（Dempster）在20世紀(jì)下半葉首次提出的，由他的學(xué)生謝弗（Shafer）在之后進(jìn)行了不斷改良的基礎(chǔ)之上提出的一種不精確推理理論，該理論也被稱為Dempster/Shafer 證據(jù)理論（D-S證據(jù)理論），屬于人工智能范疇，最早應(yīng)用于專家系統(tǒng)中，具有處理不確定信息的能力。作為一種不確定推理方法，證據(jù)理論的主要特點(diǎn)是：滿足比貝葉斯概率論更弱的條件；具有直接表達(dá)“不確定”和“不知道”的能力。該理論的應(yīng)用范圍非常廣泛，技術(shù)工程人員對(duì)其進(jìn)行了不斷的補(bǔ)充發(fā)展，并以此理論為基礎(chǔ)發(fā)展了ER算法。

在D-S證據(jù)理論中，由不相容的兩個(gè)假設(shè)的命題組成識(shí)別框架，在這種框架下，針對(duì)某一問(wèn)題，該理論列出所有可能發(fā)生的情況，但是只有其中一種情況是真實(shí)發(fā)生的，我們將這種情況視為問(wèn)題的正確答案，并該框架的子集稱為命題。其中，各個(gè)命題可能發(fā)生的基本情況被視作基本概率分配（BPA，也稱m函數(shù)），將m（A）視為基本可信數(shù)，并用它反映著對(duì)A的信度大小。利用信任函數(shù)Bel（A）對(duì)命題A的信任程度進(jìn)行表述，似然函數(shù)Pl（A）表示對(duì)命題A非假的信任程度，也即對(duì)A似乎可能成立的不確定性度量。實(shí)際上，[Bel（A），Pl（A）]表示A的不確定區(qū)間，[0，Bel（A）]表示命題A支持證據(jù)區(qū)間，[0，Pl（A）]表示命題A的擬信區(qū)間，[Pl（A），1]表示命題A的拒絕證據(jù)區(qū)間。設(shè)m1和m2是由兩個(gè)獨(dú)立的證據(jù)源（傳感器）導(dǎo)出的基本概率分配函數(shù)，則Dempster組合規(guī)則可以計(jì)算這兩個(gè)證據(jù)共同作用產(chǎn)生的反映融合信息的新的基本概率分配函數(shù)。

4計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)的特點(diǎn)

計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別系統(tǒng)只要是指利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算功能，對(duì)圖像信息進(jìn)行具體的分析，將圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，精確的識(shí)別在不同狀態(tài)下的圖像特點(diǎn)。為了強(qiáng)化這項(xiàng)功能，研究人員更注重利用各種類型的空間映射反應(yīng)清晰明確的顯示圖像特征。

智能計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)具有很強(qiáng)的技術(shù)性，綜合表現(xiàn)為以下三個(gè)方面。

首先智能計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)包含的數(shù)據(jù)更加全面，信息更加豐富。其次，智能計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)要求計(jì)算機(jī)內(nèi)部的各個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行充分的配合。因?yàn)樵趯?duì)圖像進(jìn)行壓縮處理和信息提取的過(guò)程中，由于各個(gè)圖像像素之間存在著極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，各個(gè)系統(tǒng)之間的工作流程必須保持順暢，方便實(shí)現(xiàn)圖像的特征提取和分類。最后，智能化的計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)在很大程度上受到人為因素的影響，因?yàn)橹悄茏R(shí)別圖像通常需要借助一定的軟件進(jìn)行識(shí)別，在圖像被輸入之后，需要專業(yè)的軟件操作人員對(duì)其進(jìn)行分析。工作人員的專業(yè)能力和水平?jīng)Q定這圖像分析的質(zhì)量。

5計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別的拓展應(yīng)用

計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)是針對(duì)當(dāng)下人們生活工作以及科研工作的需求而提出的理論，因此，它具有廣泛的市場(chǎng)前景。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，智能一詞早已不僅僅局限于電子計(jì)算機(jī)，掌上電腦智能手機(jī)的出現(xiàn)已經(jīng)取代了計(jì)算機(jī)絕大部分的功能。智能圖像計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù)的使用是多方面的，目前，隨著智能手機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，移動(dòng)端智能軟件技術(shù)的發(fā)展也在不斷加快，大多數(shù)的拍照軟件和社交軟件都應(yīng)用了圖像智能識(shí)別技術(shù)。

隨著計(jì)算機(jī)智能圖像技術(shù)的不斷發(fā)展，該項(xiàng)技術(shù)在人們生活中的影響也將逐漸加深，所涉及的范圍也將不斷擴(kuò)展。比如，在城市規(guī)劃的過(guò)程中，可以利用航拍等方式獲取城市布局的圖像，利用智能識(shí)別圖像的方法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)城市規(guī)劃過(guò)程中的不組織之處。在城市進(jìn)行道路修建的過(guò)程中，可以利用該項(xiàng)技術(shù)，對(duì)公路修建的情況進(jìn)行及時(shí)的監(jiān)控，保障城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)質(zhì)量。

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別的系統(tǒng)應(yīng)該得到更加全面全面的優(yōu)化。在圖像進(jìn)行獲取的階段，系統(tǒng)應(yīng)該具備自動(dòng)識(shí)別圖像類型，自動(dòng)尋找圖像重點(diǎn)信息的功能。

在圖像的預(yù)處理技術(shù)方面，系統(tǒng)應(yīng)該對(duì)圖像進(jìn)行充分的灰度化處理與灰度拉伸。這樣做的主要目的在于提高圖像處理分析的效率，對(duì)圖像的特征進(jìn)行更加全面的提取。在圖像識(shí)別的過(guò)程中，技術(shù)人員要注重對(duì)算法的充分利用。要對(duì)圖像的樣本進(jìn)行充分的獲取，并根樣本的特征，對(duì)圖像進(jìn)行智能的識(shí)別和分類，針對(duì)圖像的不同數(shù)據(jù)內(nèi)容，自動(dòng)將其保存為對(duì)應(yīng)的格式，并將其存儲(chǔ)于特定的路徑之下。

6結(jié)語(yǔ)

綜上所述，計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)社會(huì)生活已經(jīng)起到的非常重要的影響。該項(xiàng)技術(shù)的相應(yīng)算法是比較復(fù)雜和困難的，研發(fā)人員一定要在這項(xiàng)工作中注入更多的時(shí)間和精力，注重與國(guó)外的科技人員進(jìn)行及時(shí)的溝通交流，掌握全新的技術(shù)理論，推動(dòng)計(jì)算機(jī)智能圖像技術(shù)的快速發(fā)展。希望筆者在該文中所闡釋的內(nèi)容可以對(duì)相關(guān)工作人員起到一定的指導(dǎo)作用。

參考文獻(xiàn)

[1]《計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化》2014年總目次[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2014（12）：121-126.

[2]計(jì)算機(jī)科學(xué)2014年第41卷總目次[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2014（12）.

[3]《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》第31卷（2014年）總目次[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2014（12）.

[4]徐榮國(guó).基于圖像識(shí)別的智能港口導(dǎo)航技術(shù)研究[J].煤炭技術(shù)，2012（1）.

[5]盧記倉(cāng)，劉粉林，羅向陽(yáng)，等.基于辨識(shí)性統(tǒng)計(jì)特征的PQ隱密圖像識(shí)別算法[J].通信學(xué)報(bào)，2015（3）.

[6]楊野.計(jì)算機(jī)智能信息處理技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].山東工業(yè)技術(shù)，2015（6）.

[7]蔡政，丁宣浩，陳麗霞，等.敏感圖像識(shí)別算法研究[J].企業(yè)科技與發(fā)展，2012（5）.