朱孝山　刘伟伟

摘要：伴随着科学技术的快速发展，各行各业都有了长足的进步。在计算机技术蓬勃发展的今天，由计算机技术及其衍生出的大量新型技术，已经的构成了我们日常社会生活的基础，在日常的社会生活之中，我们无时无刻都会发现计算机技术或者是其相关技术的应用。在计算机技术之中，其图像识别技术应用的领域非常的广泛，包含但不限于对于文字、人脸的识别，实时的视频等等，其能够对于图像之中所蕴含的信息数据进行提取，从而帮助人们获取重要的信息，使得相关行业的发展的需求获得满足。其实在实际之中，对于计算机图像识别技术的运用并不是没有限制的，其还是会受到一些原因的影响，使得在具体的运用之中出现问题，对于计算机图像识别技术的应用有效性产生影响。对于计算机图像识别技术及其应用的分析，完善计算机图像识别技术的运用效果，具有极大的价值意义。

关键词：计算机;图像识别技术;应用分析

对于计算机识别技术来说，其分成了两个部分，其一是图像的处理技术，其二是图像的识别技术，这两种的技术的共同点就是，经过对于图像的一系列技术上的处理，来获取人们想要了解的相关的数据信息。相较于人类利用感官获取的信息来说，计算机图像识别技术的图像读取能力更加的强，在一些图像的细节的方面可以获得更多的信息，这是人类的感官不能够比拟的，而且计算机图像识别技术获取的信息更加的全面。计算机图像识别技术从技术层面来说，有着较强的科学性和专业性，但是在实际的运用过程之中，却非常的容易被外界的因素所影響，这样就会使得计算机图像识别技术的应用效果降低。所有的在相关的行业领域之中，要有对于计算机图像识别技术的全面、详细的了解，并且可以依据实际的情况作出相应的技术应用的调整，使得计算机图像识别技术的实际运用能够有最大程度之上的作用体现。对于计算机图像识别技术及其应用的分析，具有至关重要的作用。

一、关于计算机图像识别技术的概述

从现阶段的技术层面来分析，计算机图像识别技术，其实的可以认为是图像的处理和识别两种方式的组合，其主要的是在计算机技术的支持之下，运用一定的方法，来进行对于需要进行处理的图像的工作，其具体的工作内容包括了图像的分辨率、清晰度等等，然后的就可以使用扫描技术，进行对于图像的识别、对比与筛选，这样有利于对于精确的图像的获取，保障在进行识别的过程之中，可以在最大的程度之上获得相关行业需要的数据信息。在计算机图像识别技术之中，对于图像的获取还可能的是经过空间的映射，再使用计算机的处理和分析功能，提炼出图像的基本特征，与计算机庞大的数据信息库进行对比，最后的实现对于图像的可识别性和高清晰度的再现。

计算机图像识别技术的特点主要的体现在三个方面，首先的是具有较高的精确程度，旧有的图像识别技术只能够对于单个的图像进行处理，并且将图像之中的数据信息通过数字化的形式转换为2D的数组，借此来实现对于图像的识别和处理的功能，这在技术水准上和计算机图像识别处理技术有着明显的差别。计算机图像识别技术能够借助于强大的计算机系统，使用计算机技术准确的识别相关的图像，具有极高的精准度。其次的方面是计算机图像识别技术的信息处理量更大，因为计算机图像识别技术的基本支撑技术是计算机技术，而计算机技术是以数据库和各种软件技术为基本的，这样的话，如果在相关的软件与硬件的方面都可以满足相应的条件的话，就会使得对于图像的识别处理更加的迅速、精确，这在很大的程度之上提升了图像的识别效率。最后的是计算机图像识别技术具有更强的灵活性，在计算机图像识别技术运用的过程之中，可以便捷地使用计算机技术对于相关的图像的细节进行缩放，接着可以继续的进行相应的工作，这就在一定的程度之上提升了图像识别技术的灵活性，在相关的算法的进行之下，可以更加快速准确的实现对于图像的识别和处理的工作。

二、计算机图像识别技术的发展现状

计算机图像识别技术是随着计算机技术的发展，而不断进步的，虽然的也是在极短的时间之内就进行了多层次的技术的升级、更新，但是其也是有一定的阶段的发展的。计算机图像识别技术大致的经历了三个阶段的发展，它们分别的是对于文字信息的识别阶段，对于数字化信息的处理阶段和对于物体的识别阶段。对于对文字信息识别阶段来说，其主要的识别的对象主要的是符号、字母等等，通常的来说，这需要专门的设备来进行，主要应用在一些特定的行业之中;而对于数字化信息的处理阶段，其主要的是在20世纪的六十年代就出现了，该技术主要的是从文字信息识别技术开发而来，数字化图像处理的技术为以后的相关的技术发展奠定了基础;到了现阶段的计算机图像识别技术，在信息化、智能化技术的发展基础之上，使得其对于物体的识别成为现实，而且的运用范围变得非常的广泛。计算机图像识别技术的发展方向，是随着相关技术的发展方向而确定的，现阶段主要的会是对于图像识别能力的完善，在不断的发展过程之中，计算机图像识别技术已经有了很大程度之上的开发，在识别性、清晰度方面都有了非常明显的提升。

三、关于计算机图像识别技术的关键技术内容的分析

如果想要保证计算机图像识别技术能够起到应该有的作用，就需要对应的计算机识别技术发挥出其相关的功能，这样才会使得计算机图像识别技术有了有效的应用。实际的计算机图像识别技术的运作过程，分为对应的几个步骤，每一个步骤依据一定的规范进行相应的展开，计算机图像识别的一般步骤如下：首先的是对于图像的采集，进行图像的采集之后根据实际的要求分为三个路径，或者是经过边缘提取，或者是经过区域分割，或者是直接的进行发送，这都会进入下一个步骤——对于目标的定位，接着需要进行归一化，或者是进行提取特征参数，归一化之后有两个路径，一个是对于目标图像进行提取特征参数，另一个是直接的对于目标进行识别，最后的是经过提取特征参数后进行目标识别，也有一个路径是直接地从模板库进行目标识别。

对于图像采集和预处理的步骤来说，在进行实际的图像的识别过程之中，图像的实际的性质也会影响到计算机的图像识别的技术的运用效果。一般的图像采集多数是借助多目采集的方式，这样能够取得更加精准的图像信息，在进行图像识别之前，必须的要进行一定的处理工作，这样会使得识别的可靠性有所提升。在边缘提取的步骤之中，要有对于图像边缘的准确认知，图像的边缘指的是图像的亮度或者是颜色的梯度，沿着某一个方向发生的急剧变化的位置，它可以为具体的识别提供一个数据信息方面的收集。最为常用的边缘提取方法有空间梯度法、小波变换法等等，应该结合实际的图像的状况，来进行边缘提取法的选取。对于区域分割来说，其主要的目的是把具有一致颜色与灰度的目标区进行整体的分割，分割的方法也有很多，包括直接分割法、分区分割法等等，其同样的需要依据实际的情况来进行分割。目标定位主要的是为了获得目标数据信息，依据相关的要求在图像之中进行目标区域的圈定，对于目标定位的干扰主要的源自图像的背景，背景越复杂，对于识别的效果的影响越大，相应的解决的方法是选择基于边缘结构的元素目标定位、基于颜色特征、纹理特征与子格拼合的目标定位等。目标变换主要的是选择几何变换，这需要方位、尺度与错切形变等等数据的校正，这个过程也被称为归一化。对于特征数据的提取多数是运用数学变换的方式，有频域变换、矩阵变换、边缘链码等等。最后的是识别，这需要结合模板库，使用模糊匹配、神经网络分类法或者是支持向量机分类法等等，最后的实现对于图像的识别，相对的来说，模糊匹配的运用较为的广泛。