摘要：计算机是目前社会生活中利用比较广泛的一门技术，随着技术研究的不断深化，此技术的智能化倾向越来越明显，在社会应用中的价值发挥也越来越大。就目前的具体利用来看，计算机在图像识别方面应用价值明显，而且在智能化发展的过程中，图像识别的智能化处理得了较大的进步。从图像处理的具体利用来看，要达到安防行业的具体处理标准，智能化处理需要满足一定的要求。基于此，本文就计算机图像识别智能化处理技术进行分析，目的是深化对技术的探讨，从而扩大其的应用范围和具体的利用价值。
关键词：计算机智能化；图像识别技术；理论性突破
1 引言
计算机图像识别的智能化处理技术是目前计算机技术应用的一个重要方面，对于安防行业的发展而言有着重要的价值。就目前的应用来看，计算机图像识别的智能化处理技术是利用智能化的手段将图像类型的信号进行数字化类型信号的转变，从而在计算机上进行处理的一种技术。此技术的应用在目前的生活中十分的常见，而从具体的利用效果来看，用此技术进行处理的信号保真性比较高，储存性比较好，传送也更加的方便，另外，被处理过的信号对于干扰的抵抗也比较强，所以实效性特别的突出。基于此种处理技术的优势明显，在医疗器械、航天、检测等领域，此技术都在被广泛的使用。
2 计算机图像识别智能化处理技术的原理
计算机图像识别智能化处理技术主要是为了满足各个行业的需求和发展，在社会现状不断改变的情况下对技术进行不断的变革，从而将智能化的技术和传感器以及色彩低照度的处理进行融合，由此形成一种全新的技术。此种全新的技术可以使摄像机以及监控设备当中呈现出来的图像更加清晰，从而提高其识别率，进而满足人们视觉方面的极限要求。在具体的技术利用中，此技术通过高感光度技术的利用，使摄像机在低光或者是无光的情况下也能够进行图像的清晰显现，由此避免了夜间监控当中所受的障碍。简言之就是此种技术不仅能在白天清晰的现实监控的录像，在无光或少光的夜晚也可以清楚的显现监控录像，所以说此种技术的利用有效的提升了监控的效果。在目前有着广泛利用价值的现代化智能处理技术复合了高感光性能的CMOS传感器，和之前使用较为传统的CCD摄像机相比，此传感器无论是在色彩的保真度方面还是在图像的清晰度方面都有明显的提高。在配合低噪点和高流畅特性的基础上，磁传感器的利用大受客户青睐。在具体的利用中，如果是在超低光的环境下，使用最新的智能化降噪系统和减少CMOS传感器的固定噪音减弱技术，即使是在完全无光的情况下也能够获得清晰的有效的图像。此种技术的利用为高清摄像技术的发展开辟了一条新的道路，尤其是在满足客户对于高清图像在监控方面的各种要求方面。另外，此技术的应用也为图像识别带来了有利的条件。
3 计算机智能化图像识别技术特点及优点分析
3.1 计算机智能化图像识别技术特点
（1）信息量大。在进行智能化图像识别的过程中，计算机以二维信息方式处理图像信息，这就对计算机性能、存储量等方面提出了更高的要求，相较于语言信息来说，图像信息的频带更宽，在成像过程、图像传输过程及图像存储和处理过程中，都需要计算机相关技术支持。（2）相关性大。指的是计算机系统与图像各像素之间的关联性，在图像智能化识别的过程中，需要压缩各种图像信息才能够实现图像的分类和匹配，尤其对于选取三维景物来说，输入图像本身并不具备三维景物再现的几何信息能力，这就需要进行适当的假设和重新测量，通过三维景物的适当引导来解决识别过程中产生的问题。（3）人为因素大。在后期处理之后需要进行人为评价，但人眼会受到环境、情绪及知识技能的影响，这就使得识别过程会受到人为因素的影响，因此，为了提升计算机智能化图像识别质量，计算机需要对人的视觉进行模仿，模拟人为评价的过程和状态。
3.2 计算机智能化图像识别技术的优点
(1)精确度高。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆就目前技术而言，对于一般的图像扫描仪器来讲其只能将图像通过数字转换将其转变为二维数组来进行识别判断，但是其像素所能达到的只有32位，远远不能满足现今人们对图像处理的要求，而计算机智能化图像处理系统却不会受到这方面的影响几乎对所有的图像都可以进行有效的识别处理。(2)表现型强。计算机智能化图像处理可以非常准确和清晰的将图像的储存情况或者图像在该过程中出现的问题等都可以展现出来，所以这也就确保了我们可以在任何情况下都可以将图像进行还原并确保其像素的清晰度。(3)灵活性好。在计算机智能化图像处理系统中我们可以根据对图像的应用程度而对其进行有针对性的放大等，所以通过计算机系统本身的线性处理就可以对图像进行有效的处理识别。
4 计算机智能化图像识别技术的理论突破与应用
4.1 高速化、标准化
随着计算机软硬件配置的提升，其运行速度越来越快，智能化图像处理效率越来越高，图像存储、分辨率等方面能力都有着不同程度的提升。在图像数据整理压缩的过程中，逐渐开始以多媒体形式进行信息化转化，从而按照人的思想来进行识别，提升了计算机图像识别的标准化和智能化。
4.2 多维方向、高科技方向
随着对图像信息处理的精确性提升，计算机智能化图像处理逐渐从二维向多维方向发展，各种高科技技术的应用也成为主流发展趋势，图像识别质量日益提高。
4.3 安防行业中的应用
在目前的计算机图像识别智能化处理技术利用中，不同的行业对于技术的要求存在着差异，主要是因为不同行业对于识别效果的重视度不一样。安防行业是十分重视识别效果的，所以计算机智能化图像识别技术在安防行业被广泛应用。（1）在治安事件发生的时候，公安机关需要利用事件发生现场的监控视频录像进行事件的还原，这样，可以清楚的了解到事件的发生过程，也可以更加准确的掌握犯罪嫌疑人的体貌特征以及犯罪证据。如果录像的清晰度不高，那么判断条件的满足就会出现问题。再比如在交通事故现场，交通警察利用监控录像可以进行对违章车辆的车牌识别、也可以对驾驶人员进行相貌的识别以及违章行为的识别等，如果清晰度不高，这种识别判断的准确性会受到影响。所以说安防行业对于图像清晰度有着比较高的要求，所以在识别处理的时候，图像清晰度必须要达到安防行业的特殊要求，这样，技术的价值才会得到体现。（2）从目前的安防领域实践来看，监控设备的设置大都在户外，而且为了保证其监控画面的完整性，对设备没有采取任何的遮挡措施，这就使的设备的工作处于日晒雨淋的环境当中。从设备具体的使用分析来看，电子设备的自动损害率相比其他的设备要更高，在加之外界环境的影响，监控设备的镜头以及传送线的老化会更加的明显，因此在安防领域进行监控设备选择的时候，需要将这些因素考虑在内。换言之就是要保证监控设备在无人看守的状态下的工作条件。
5 结束语
计算机技术在目前的社会生产和生活中有着重要的应用，在计算技术技术不断发展和应用范围不断扩展的基础上，计算机图像识别智能化处理技术开始得到广泛的应用。此技术对于现阶段各个行业的监控起到了重要的作用，尤其是在全新的技术融入之后，智能化图像识别处理技术有效的提升了图像的清晰度，在无光或者是低光的情况下，此技术也可以产生比较好的应用效果，由此可见此技术的应用实效比较高。
参考文献：
[1] 曹永峰,赵燕君.基于GA-BP神经网络的计算机智能化图像识别技术探究[J].应用激光,2017,3701:139-143.
[2] 王小芳.基于几何特征点的身份证号码识别以及在二代身份证检证系统中的应用[D].吉林大学,2004.
[3] 郑元义,张茂惠,彭剑萍,李攀,许川山,冉海涛,王志刚.计算机图像识别技术在超声微泡粒径分析中的应用[J].中国超声医学杂志,2007,10:727-729.
[4] 孙立友,程钊,高逢生,谢虎臣,夏文杰.利用计算机图像识别技术进行舌诊客观化研究的探讨[J].安徽中医学院学报,1986,04:5-7.
[5] 吴文荣.基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统研究[D].电子科技大学,2006.
论文作者:韩炜
论文发表刊物:《建筑科技》2017年第10期
论文发表时间:2017/10/26
标签：图像论文; 技术论文; 计算机论文; 安防论文; 是在论文; 清晰度论文; 无光论文; 《建筑科技》2017年第10期论文;