0 引言

随着计算机技术发展速度的逐渐加快，其在工程实践、日常工作和生活中发挥了不可替代的作用。计算机技术的使用不仅为人们的工作和生活带来极大的便利，同时还大大提升了工作效率。计算机图像识别技术作为一种智能化技术，其在各个领域中的应用具有很高的价值。比如，将计算机技术应用于国防科技、农业植物栽培、医疗疾病分析治疗，以及各种工业过程控制等。由此可见，计算机图像识别技术在不同学科领域的应用和发展具有重要意义。

1.计算机图像识别技术的原理及特征分析

1.1计算机图像识别技术原理

人眼具备非常完整的视觉感知能力，其对从现实环境中所获取到的视觉图像信息具有非常完美的识别效果。例如，人眼对视觉对象的距离、位置以及角度发生变化时，视觉感官也会发生相应的改变。计算机图像识别技术作为人工智能技术中的一门热点技术，其应用原理和人眼识别图像相似。图像识别过程都是基于图像当中的特征信息进行的。由此可见，图像特征是图像识别的关键。比如，对于文字识别案例来说，字母A的显著特征是有一个尖角，而字母Y的特征是图形由线段、锐角和钝角组成的。首先需要捕捉图像中的显著特征信息进行提取，并要对特征的形态和内涵进行判断^[]。为了能够尽可能缩小人眼识别和计算机识别效果的误差，就需要借助计算机视觉自动处理程序来模拟人眼识别图像过程，以便能够设计对应的图像识别模型。在运用到具体识别任务的时候，如果捕捉到的图像特征和人眼识别感官判断的结果匹配，即为识别任务成功。

1.2计算机图像识别技术的特征

1.2.1信息量十分庞大

由于数字图像信息量大、处理技术复杂及学科综合性强等特点，其对计算机软硬件配置提出较高的要求。计算机图像识别过程的信息采集、图像传输、处理等环节中需要处理大量的信息。

1.2.2关联性较强

运用计算机技术进行图像识别时，应将图像中的特征数据作为一项重要内容，根据不同的识别任务使用不同的处理方法，确保图像关键特征信息的有效提取和匹配。例如，对于三维取景分析来说，计算机图像识别方法是无法直接获取三维图像信息的。因此，需要大量采集现实环境中的视觉信息，再经过复杂的数据预处理获取任务所需的有用特征之后，再根据不同视角图像的信息关联性来分析三维场景中的各种图像识别自动化任务。

1.2.3受各种因素的干扰

由于计算机图像识别任务所用的各种算法是被设计的，其效果的好坏关系到很多因素。例如、数据采集、设备条件、环境条件、算法设计、实验条件等。因此，为了能够保证良好的识别效果，就需要尽可能降低各种因素的影响，提高图像识别算法的性能，以便能够满足现实环境的使用需求^[]。

1.2.4数字图像数据信息量大及维度高

传统计算机图像识别与处理技术主要是借助现实环境视觉信息的数字化分析来实现的。以此通过信息采集手段来获取一组二维图像数据。通常情况下，图像的数据维度较大、信息量丰富。其中存在很多潜在的特征信息和冗余噪声。为了能够快速、准确、自动化处理相应的图像识别任务，对数字图像的处理过程中要充分保留任务所必需的关键特征的同时，有效降低数据维度，剔除干扰信息，从而保证图像识别任务的实时性、可靠性和有效性。

2.计算机图像识别技术的发展现状

近些年越来越热点的深度神经网络技术是数字图像处理与识别技术的一项重要成果。深度学习理论将传统机器学习中的数字图像分析、特征提取与识别、语义分析等复杂任务变得尤其简单和完美，进一步突破设备和环境条件的限制，使得文字识别、人脸识别、语音识别、物体检测与识别等技术突飞猛进，使其应用到人们日常工作和生活的方方面面，让人们真正开始感受到数字时代的来临。目前，数字图像识别技术已开始在国防、军事、工业控制、医疗诊断、智慧农业、智能交通等领域广泛应用，产生了良好的社会效益，而且该项技术的应用范围也在逐步拓展^[]。

3.计算机图像识别过程

3.1信息采集

图像识别技术借助于各类以图像形式组织的相关特征信息来实现。由此可见，特征是识别图像信息的关键因素。图像数据中所包含的特征信息复杂多样，比如，光谱、声音、符号以及纹理特征信息等。用光学成像原理生成的自然图像或光谱特征为信息载体的数字图像以及音频感器所采集的频谱波形特征为信息载体的音频信号是通过相关采集设备将信号转化成电信号后量化而成。由于不同类型的图像信息所包含的特征不同，其用在各种不同的模式识别任务中。因此，将采集到的各种信号以形象的图形图像方式存储至计算机存储介质中，为后期图像识别和处理任务提供可靠的依据。

3.2数据预处理

数据预处理是数字图像特征识别中必不可少的环节。通过各种数据预处理方法对图像进行降维、滤波、去噪、平滑、边缘增强等操作，以此来突显出图像中的重要特征信息。

3.3图像特征提取

图像特征的提取直接决定着其识别效果。换言之，不同类型的图像所包含的特征有所不同，这也是用来搭建不同的图像识别任务的主要依据。模式识别与机器学习中常见的特征提取方法较多。如，尺度不变特征变换（Scale Invariant Features Transform ，SIFT）、加速稳健特征（Speeded Up Robust Features，SURF）、方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）、高斯函数的差分（Difference of Gaussian，DOG）、局部二值模式特征（Local Binary Pattern，LBP）、哈尔特征（Haar-like features，Haar）等。随着机器学习理论的不断发展和翻身，深度学习技术已成为图像特征提取与识别的主流手段。例如，深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）的诞生及其算法的不断泛化使其广泛应用并成为在图像识别、物体检测、自然语言处理等多个领域最广泛、效果最佳的模型。

3.4算法建模和模式分类

数字图像识别算法的建模是模式识别任务最重要的环节，其从复杂的图像信息中提炼出的规则特征出发，在已掌握的认知和经验基础上，利用数学推理方法和计算机技术对数字图像中的各种模式进行算法建模，从而实现图像自动化识别和评价过程^[]。

图1 计算机图像识别过程

4.图像识别技术具体应用实践

计算机图像识别技术是算机视觉技术的核心课题。它从传统的文字识别、语音识别逐渐延续到现在的人脸识别、物体检测、视觉追踪等领域，以此完成诸多自动化模式识别任务，为人类工作和生活提供了方便，并得到了全面推广应用^[]（如图1所示）。本文对几种常见的应用领域进行探讨。

图2 计算机图像识别技术在各领域中的应用

4.1图像识别技术在智能交通领域中的应用

随着科技的发展和国民经济水平的提高，我国道路交通基础设施和法律保障日益完善。针对日益扩增的交通网络与复杂通行条件引起的交通压力，建立一种有效、规范、全天候监控的智能交通系统建设是势在必行。数字图像识别技术的快速发展对智能交通提供便利途径^[]。这样，智慧交通就成为了重要研究课题，从而出行导航、车流量统计、违规驾驶行为检测与处理^[]。

4.2图像识别技术在安防领域中的应用

复杂的国际形式下国内外安全问题是人们重点关注的话题，其主要联系到社会公共安全、工业生产安全、防火防盗、军事等领域。图像识别技术能够全天候无死角监控日常生产和生活的关键环节，及时精准防御各类突发事件的发生，为鉴定事故责任提供了可靠的依据，并且大大提升了工作效率。除此之外，各国将图像识别技术的最新科研成果不断用在军事领域中，增强自己的国防科技实力^[]。

4.3图像识别技术在智慧农业中的应用

我国作为农业大国，随着科技实力的提升，将计算机技术大力推广到在大规模无人值守农作物灌溉、植物栽培、蔬菜水果自动化采摘等作业中，用现代化技术来监管植物的发育生长、品质管理以及回收过程，从而为农业发展提供科学指引^[]。

5.结束语

总而言之，虽然我国计算机图像识别技术的发展时间较短，但发展速度迅猛。目前，该项技术已经被应用于国防、工业生产、农业、医疗以及日常工作和生活等多个领域中，并取得了很好的经济和社会效益。因此，在疫情防控和经济复苏等复杂的国内外政治经济背景下，为了能够充分发挥计算机科学技术的优势，在今后的发展中，就需要不断加大科技人才的培养和技术研发力度，不断拓展人工智能技术在各行各业的应用，为我国社会主义现代化事业的长期可持续发展保驾护航，从整体上提高我国的综合科技实力。

参考文献：