大数据下数字图像识别技术的分析,数字图像处理论文.docx

大数据下数字图像识别技术的分析,数字图像处理论文摘 要： 在当今这个大数据的时代,图像辨别技术的应用越来越广泛,这一技术在科技智能化方面做出了很大的奉献。基于此,本文就针对在当下这个大数据时代下的数字图像辨别技术进行了分析研究,旨在提升图像辨别技术的应用水平。 本文关键词语： 大数据时代; 数字图像辨别; 数字图像处理; 技术研究; 引言 在当下这个大数据时代,数字图像辨别技术在很多领域都得到了广泛的应用,如汽车违章拍照辨别车牌号、快递单号的辨别等。数字图像辨别技术具有人工智能的特点,以数字图像的特征进行辨别,是一种利用计算机来辨别各种对象和目的的技术。 一、数字图像辨别技术的发展历程 数字图像辨别技术发展到今天一共经历了三个阶段,分别是文字辨别阶段、数字图像处理与辨别阶段、物体辨别阶段。 1.文字辨别阶段 人们是从1950年开场研究文字辨别的,一般辨别的是字母、数字、符号等事物,无论是之前的印刷文字辨别还是如今的手动文字辨别,在当今社会都得到了广泛的应用。 2.数字图像处理与辨别阶段 对于数字图像处理和辨别的研究是从1965年开场的,数字图像处理与辨别是通过计算机技术来完成的,利用计算机技术辨别的数字图像相对于模拟图像而言,其能够消除图像的失真且具有存储方便、可压缩等优势,除此之外,还能够加强和复原图像,进而解析、辨别图像。这些优势都能够促进数字图像辨别技术的发展。 3.物体辨别阶段 物体辨别是指对三维世界的认识和辨别,利用的是高级的计算机技术。物体辨别是在数字图像处理与辨别的基础上,再与人工智能和系统学相结合进行辨别,被广泛的英语与研究、探测机器人等方面。 二、数字图像辨别技术原理 任何技术的出现都是经过一代又一代人不断实践研究并实现的,数字图像辨别技术原理跟人类的图像辨别原理是差不多的,唯一的区别就是数字图像辨别技术原理没有人类的感觉和视觉。数字图像辨别技术的原理并不难,只不过是数字图像辨别经过比拟复杂,首先需要根据图像的特征进行分类,然后根据图像的特征进行辨别。很多时候,当人在看到一张图像并觉得这张图像以前见过的时候,就是在大脑进行图像辨别的经过。在这个辨别的经过中,大脑会根据记忆中的类别进行查找,来判定是不是见过这张图像,进而辨别改图像。数字图像辨别技术也是这个道理,也是通过分类查找信息进行辨别。 三、数字图像辨别的经过 数字图像辨别技术的原理与人类的图像辨别技术原理类似,所以这数字图像辨别的经过跟人类的图像辨别经过也是类似的。数字图像辨别分为获取图像、图像预处理、特征抽取、分类器设计和分类决策这几个经过。 获取图像是将所获取的事物的图像利用传感器转化为及其能够辨别的电信息。 图像预处理是对图像正式处理前做的操作,主要对图像进行平滑、变换等处理,进而凸显图像的特征。一些图像在传输或者存储的时候可能收到某些因素的影响,就会出现损坏或者污染,导致无法进行辨别,所以需要利用图像预处理这一经过来减少对图像的影响。图像预处理分为图像加强和图像复原两方面。图像加强是在图像与处理经过中必需要进行的一步,图像加强能够突出图像的特征,便于辨别,是利用空间域和频率域两种方式方法进行的;图像复原是为了恢复原来图像的特征,是需要建立模型的。 特征抽取是在形式辨别经过中进行的,是对数字图像辨别非常重要的,是指在各种各样的图像中抽取出相对应的特征。每次抽取的特征很多,但并不是所有的特征都能用上,所以在特征抽取之后还需要对特征进行选择,将有用的选择出来,没用的抛弃。 分类器设计是一种辨别规则,是在不断的训练中所得到的,通过分类器设计这一经过,能够提高图像的辨别率。分类决策是根据图像的特征对图像进行分类,进而确定辨别的对象的类别。 四、对数字图像辨别技术的分析 1.以神经网络图像辨别技术为例进行分析 神经网络图像辨别技术是传统的图像辨别方式方法与神经网络算法相结合的一种辨别方式方法。神经网络图像辨别技术在很多领域都得到了广泛的应用,华而不实以遗传算法与BP网络相结婚的神经网络图像辨别技术最为突出。假如在数字图像辨别经过中利用神经网络系统,那么首先应该做的就是提取图像的特征,然后再将这些特征传到神经网络进行辨别。 2.以汽车拍照自动辨别技术为例进行分析 当汽车通过十字路口时,监控都会拍下汽车的照片,然后将获取的照片传到计算机,利用计算机的存储功能进行辨别,进而获得汽车的车牌号、使用人等信息。这一辨别经过就是利用数字图像辨别技术所进行的。 3.以木材加工为例分析 随着我们国家木材进口量逐年增加,木材检测也变得越来越重要,人们对木材的质量要求也越来越高,因而,木材外表缺陷检测技术也变得越来越重要,传统的靠人工检测的方式方法已经无法知足当代社会对木材进口质量的要求,所以要充分利用如今的超声波、激光扫描等数字图像辨别技术。利用这一技术的优势就是精度高、可灵敏变通、信息量大、操作简单。检测系统是将照明光源、CCD摄像机、图象采集卡、PC机以及输出设备等组成在一起所构成的系统,通过对木材外表图像的采集,然后转化成视频信号,传送到计算机中,与然后利用专门的处理系统进行分析处理。 通过以上的分析,能够看出,数字图像辨别技术拥有人力无法相比的优势,操作简单,准确度高,所以在如今的大数据时代,得到了广泛的应用。 五、数字图像辨别技术的应用 随着科技的不断发展,数字图像辨别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等领域都得到了广泛的应用。 1.在遥感目的辨别方面的应用 数字图像辨别技术在航空遥感和卫星遥感都有应用,通常是利用数字图像辨别技术提取有用的信息,进而能够探查地形、预测自然灾祸、监测环境污染等。 2.在军事、公安方面的应用 数字图像辨别技术在军事、公安方面也有很大的可用之处,能够用于军事侦察、控制自动灭火器、辨别犯罪嫌疑人的指纹、痕迹以及一些档案的恢复等。 3.在生物医学方面的应用 在当代医学中的临床诊断,很多情况下都是用的数字图像辨别技术,这一技术能够保证诊断安全方便,而且还能够很直观地进行观察。 4.在西气东输方面的应用 利用数字图像辨别技术对于管道焊口的无损检测底片进行检测,能够有效地避免人工检测所带来的速度慢以及不具有客观性的问题,还能保证检测的公平公正。而且西气东输这一项目对管道防护中的监控视频有着很高的要求,需要做到实时监测,当发现异常事件时,工作人员要在最短的时间能进行反应。但这些要求在传统的视频监测中是无法做到的,只要利用数字图像辨别技术才能很好地知足这些要求,还能够保证管道的稳定运行。 六、结束语 随着科技的进步和社会的发展,数字图像辨别技术的应用越来越广泛,而且也变得越来越成熟,人类对于数字图像辨别这一技术地依靠程度逐步加深,所以数字图像辨别技术在以后只会变得越来越人性化和智能化,会为人类社会做出很大的奉献。尤其是在当今这个大数据的时代,数字图像辨别技术的地位越来越重要,推进各行业的快速发展。 以下为参考文献 1高敬媛,童夏敏,姚宏.基于数字图像辨别技术的玻璃缺陷在线监测实验系统研究J.信息与电脑(理论版),2020,32(07):122-124. 2崔茜.数字图像处理中指纹辨别技术的分析J.电子元器件与信息技术,2022,3(12):61-62.