基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字圖像識別技術(shù)應用

蔣榮軍

(廣州松田職業(yè)學院，廣東 廣州 511300)

0 引言

在信息化的社會，大數(shù)據(jù)是一種資產(chǎn)，它的使用范圍和價值都在增加。大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖像處理中具有很大的優(yōu)越性。運用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠有效地實現(xiàn)圖像的有效傳遞，并能使原始影像更清楚地重現(xiàn)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對二比特數(shù)據(jù)進行圖像處理，從而提高圖像的像素質(zhì)量[1]。大數(shù)據(jù)能夠真實地反映出圖像的尺寸，能夠清晰地看到事物的本質(zhì)。同時，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對圖像進行壓縮、分割，能夠很好地滿足實際的圖形處理需求。

1 智能數(shù)字圖像識別技術(shù)概述

在人工智能的研究中，智能圖像識別技術(shù)是一門新興的技術(shù)。圖像識別技術(shù)的研究對象以圖像為主，基于不同的圖像。由于不同的圖像具有自身的特性，難以將其簡單轉(zhuǎn)化為標準的圖像數(shù)據(jù)，工作人員必須對其進行加工，然后將其轉(zhuǎn)化為一幅復雜的圖像。在此基礎上，利用人工智能技術(shù)對數(shù)據(jù)進行預處理，并根據(jù)數(shù)據(jù)的特性選取特性，并在此基礎上選取對應的模板匹配模型[2]?；谶@個基礎，人們利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進行分類，并根據(jù)分析結(jié)果選擇合適的模型。然而，由于圖像生成過程中存在許多挑戰(zhàn)，工作人員在進行圖像識別時也會遇到各種問題。智能圖像識別系統(tǒng)的設計工作非常復雜，涉及多個不同領域。因此，如何進行信息交流是非常重要的。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖像處理中的應用優(yōu)勢與原理

2.1 圖像處理過程

圖像識別包括信息獲取、預處理、特征提取和選擇、分類器的設計以及分類器的選擇。信息采集是利用傳感器將聲光信息轉(zhuǎn)換成電子信息，也就是將受試者的基本信息轉(zhuǎn)換成機器能夠理解的信息。圖像預處理就是通過對圖像進行去噪、平滑等多種操作，以提高圖像的主要特性。圖像的特征抽取和選取是在模式識別中進行的。抽取與選取是模式識別中的特征。利用一種方法對被觀察到的圖像進行分類，得到特征的過程就是對其進行特征提取，并從中抽取出有用的信息，從而使其成為一種有效的識別技術(shù)。分類器的設計是指在經(jīng)過訓練后得到的識別規(guī)則，并將其分類，從而達到較高的識別率。分類決策就是在特征空間內(nèi)對目標進行分類，從而更好地確定測試數(shù)據(jù)的隸屬類型。

2.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖像處理中的優(yōu)勢

2.2.1 再現(xiàn)性好

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，圖片可以以更加生動的方式呈現(xiàn)出來，并且能夠直觀地展示出海量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，這大大提高了數(shù)據(jù)的存取能力。近年來，數(shù)據(jù)采集、存儲和分析技術(shù)取得了長足的進步，但是由于它們?nèi)找鎻碗s，使得它們無法得到有效利用。使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以顯著提高圖像的清晰度，避免因壓縮而導致圖像質(zhì)量下降。相對于傳統(tǒng)的模擬圖像處理方式，它更好地克服了傳統(tǒng)的圖像復制、傳送時的模糊性、像素劣化等問題。數(shù)字影像映射載體是一種相對的、不會因復制影像而造成影像品質(zhì)降低、影像資料重現(xiàn)的能力。

2.2.2 精度高

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和二位元數(shù)據(jù)對圖像進行仿真，確保了圖像的精確度。在減少圖像自身的數(shù)據(jù)比率后，可以方便地進行圖像的傳送和存儲。數(shù)字圖像處理技術(shù)能夠?qū)D像的數(shù)據(jù)進行數(shù)字化的映射和記錄。在實際應用中，圖像處理技術(shù)的精確度依賴于其所使用的數(shù)碼裝置能否正確地處理這個過程。在圖像掃描器的高運算能力下，其他的工作都可以通過電腦裝置以一個固定的加工程序來實現(xiàn)。與傳統(tǒng)的仿真方法相比，該方法僅需對系統(tǒng)的內(nèi)部參數(shù)進行修改，無需對其他元件進行任何調(diào)整，從而在一定程度上顯示出成本上的優(yōu)越性。

2.2.3 適用范圍廣

由于不同的來源，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠真實地反映出圖像的客觀尺度，拓寬圖像的處理領域，從數(shù)字編碼的角度反映圖像的本質(zhì)。影像來源有多種，有可見光、超聲波、紅外等。這些信息源是用二維陣列映射出圖像的灰度，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)源的位置變換。電腦裝置只需對正在運行的程式施加圖像源，就能達到方向化的處理。

2.2.4 靈活性高

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用，圖像處理是以原始的信息來源為基礎，對某些數(shù)字信息進行精確分析、優(yōu)化、重構(gòu)的過程。數(shù)字圖像處理的特點，不僅局限于線性操作，而且還能在一定程度上表示非現(xiàn)象級的數(shù)據(jù)，使其在實際應用中更具靈活性。采用基于線性化的非線性處理方法，可以有效地提高圖像的處理能力。

2.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)對圖像進行處理的原理

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)了圖像的快速、低延遲存取的 OLTP工作負荷和 OLAP工作負荷。OLAP工作負荷能夠快速、低延遲地存取少量的圖形數(shù)據(jù)。OLAP能夠大量地處理圖形對象的數(shù)據(jù)。

2.3.1 原始圖像指數(shù)的采集

原始數(shù)據(jù)的采集過程如圖1所示。

圖1 原始圖像數(shù)據(jù)采集過程

2.3.2 圖像識別的過程

經(jīng)過反復的訓練和辨識，圖像識別技術(shù)能夠準確地獲取圖像的相關(guān)信息，并保留一些平均值和特定指標。圖像識別技術(shù)是基于計算機技術(shù)的一項先進技術(shù)，它能夠有效地解決傳統(tǒng)制造過程中存在的諸多問題，對于我國新興工業(yè)的發(fā)展具有重要意義[3]。理論上，將二維平面數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字數(shù)據(jù)，實現(xiàn)圖像識別和實體空間轉(zhuǎn)換。它的基本原理如圖2所示。簡單來說，就是從一個圖像中提取一個真實的圖像，然后利用最基本的算法將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息。近幾年來，許多學者發(fā)現(xiàn)，圖像的形狀、顏色、高度和尺寸都是人們關(guān)注的焦點。在識別出特定特征后，本研究分析了該特征與其他圖像的共性。通過邏輯推理，該技術(shù)可用于計算機智能圖像識別。利用掃描、攝像技術(shù)快速定位圖像特征，結(jié)合數(shù)據(jù)庫中常見特征，有效提高掃描精度，縮短識別周期，提高最終識別效果。

圖2 圖像識別流程

2.3.3 指數(shù)預測

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從更多的指標數(shù)據(jù)中挖掘出更多有價值的信息，從而達到最優(yōu)的處理效果。指數(shù)預測的模型雖然相對比較簡單，但是它們的短期預測能力較好。不同指數(shù)模型建模時選用的因子可能不同。比如單指數(shù)模型(simple/single exponential model)擬合的是只有常數(shù)水平項和時間點i處隨機項的時間序列，這時認為時間序列不存在趨勢項和季節(jié)效應；雙指數(shù)模型也叫Holt指數(shù)平滑，擬合的是有水平項和趨勢項的時序；三指數(shù)模型也叫Holt-Winters指數(shù)平滑，擬合的是有水平項、趨勢項以及季節(jié)效應的時序。

3 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與智能圖像識別技術(shù)融合應用

大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為圖像識別領域的重要工具。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，人們可以獲取圖像識別所需的數(shù)據(jù)，并科學合理地處理這些數(shù)據(jù)，從而大大降低了智能識別的工作量。通過結(jié)合數(shù)據(jù)庫架構(gòu)、安全性和圖像識別技術(shù)，人們提出了一種全新的解決方案。這3個步驟不能忽視，員工應將二者有機結(jié)合，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，形成優(yōu)勢互補。各有關(guān)單位要將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應用于智能影像識別的各項活動，真正實現(xiàn)其功能與價值，使之真正發(fā)揮作用，而非只停留于表面。

3.1 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的設計

數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)是數(shù)據(jù)資源配置的一種方法，它的結(jié)構(gòu)決定了用戶訪問數(shù)據(jù)的速度和安全性。但是，由于該模型是建立在動態(tài)站點上的，因此模型安全性較差，容易導致用戶訪問時數(shù)據(jù)泄露。員工們意識到這一問題的嚴重性，采取相應措施提高數(shù)據(jù)庫的安全性和保密性。員工必須改進訪問方式，提供多種訪問方式，如無線、有線、云數(shù)據(jù)等。員工必須改善用戶訪問方式，提供無線、有線、云端等多種訪問方式。用戶越多，風險就越大。但是，由于接入點保護機制會影響訪問速率和訪問質(zhì)量，因此一般不需要訪問點保護機制。中間件是數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設計中的重要環(huán)節(jié)，它具有較高的復雜性，因此在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上采用多種語言和索引中間件，以提高用戶訪問速度和安全性。為了節(jié)約人力、物力，充分利用人力和物力，在企業(yè)核心部位建立保障機制，使企業(yè)發(fā)揮最大作用和價值。

3.2 安全數(shù)據(jù)庫的設計

建立安全數(shù)據(jù)庫是提高數(shù)據(jù)安全性的必要條件。尤其是在數(shù)據(jù)量大的情況下，要注意數(shù)據(jù)的保密性，避免數(shù)據(jù)泄露。安全數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)中心，以安全數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為中心，對數(shù)據(jù)進行管理，充分利用安全數(shù)據(jù)庫的配置管理、安全審計、操作日志管理、用戶管理等功能。這些功能還包含其他內(nèi)容。由于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)非常重要，因此必須嚴格管理數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)管理等方面注重數(shù)據(jù)的存儲與存儲。在設計數(shù)據(jù)庫時，應著重于預警數(shù)據(jù)庫、性能數(shù)據(jù)庫、組態(tài)數(shù)據(jù)庫等關(guān)鍵技術(shù)。安全數(shù)據(jù)庫設計能夠有效提高數(shù)據(jù)平臺服務質(zhì)量，通過分層管理與篩選，使數(shù)據(jù)信息更加安全、高效。為了保證數(shù)據(jù)的隱私性，某些數(shù)據(jù)必須嚴格管理，因此必須建立專門的數(shù)據(jù)庫，以保證數(shù)據(jù)的完整性。建立安全數(shù)據(jù)庫需要專業(yè)技術(shù)人才，加強安全數(shù)據(jù)的安全性、科學性，引入專業(yè)研究人才，才能真正發(fā)揮數(shù)據(jù)庫的作用。數(shù)據(jù)庫安全是數(shù)據(jù)庫工作的首要目標，因此企業(yè)必須加強安全技術(shù)研究。

3.3 圖像識別技術(shù)

在大數(shù)據(jù)分析的最后階段，由于傳統(tǒng)的圖像尺寸不一致、像素不清晰等原因，采用智能圖像識別技術(shù)往往會導致識別效果不佳。這項技術(shù)可以改進計算機識別功能。在實際應用中，要想將大數(shù)據(jù)技術(shù)與圖像識別技術(shù)結(jié)合起來，必須具備豐富的影像工作經(jīng)驗，并整合多種影像資料，形成多種影像模式。隨著社會和時代的發(fā)展，計算機視覺技術(shù)取得了長足的進步。為了提高用戶的安全性，人們必須充分利用大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢，整合各種信息資料，并逐步提升用戶的存取安全性。用戶須注意個人信息，如果發(fā)現(xiàn)不良網(wǎng)頁提示，須立即停止瀏覽，以免因瀏覽過度而導致信息泄露。為了保護數(shù)據(jù)安全，相關(guān)部門應加強對用戶個人信息的保護。如果發(fā)現(xiàn)用戶泄露了個人信息，應盡量減少損失。

4 結(jié)語

隨著圖像處理系統(tǒng)的不斷完善，圖像處理技術(shù)會廣泛應用于相關(guān)領域。(1)太空。如衛(wèi)星、火星等遙感影像，通過識別和優(yōu)化圖像像素，可以保證圖像數(shù)據(jù)的真實性和完整性。同時，結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)和其他技術(shù)，實現(xiàn)了高效的掃描和傳輸。隨著圖像信息處理技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像信息處理技術(shù)將得到進一步的發(fā)展。(2)生物醫(yī)藥。數(shù)字圖像處理技術(shù)應用于醫(yī)學工程。比如 CT技術(shù)的發(fā)展，可以通過影像技術(shù)檢測人體體溫，從而發(fā)現(xiàn)人體目前存在的生理問題。(3)通信工程。圖像處理技術(shù)在通信工程中的應用，是由傳統(tǒng)的文字處理向圖像和多媒體轉(zhuǎn)換的過程。(4)工程項目。利用視覺、觸覺等技術(shù)實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的三維參數(shù)辨識，利用該系統(tǒng)模型將現(xiàn)有影像技術(shù)所獲取的信息進行映射，從而真實地反映現(xiàn)實中的各種物體、場景。