仝瓊琳

（喀什大學(xué) 新疆維吾爾自治區(qū)喀什地區(qū) 844000）

1 計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與識(shí)別技術(shù)概述

1.1 基本概念

在各類圖像分析、處理過程中，通過計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用能夠使圖像信息利用率有效提升，其中應(yīng)用過程中包括了以下幾方面：首先對(duì)需要處理的圖像進(jìn)行分析和轉(zhuǎn)化，這個(gè)過程為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)后續(xù)進(jìn)行信息識(shí)別提供有力的參考依據(jù)，為提高圖像處理質(zhì)量和效率提供強(qiáng)有力支撐；對(duì)所選定的圖像進(jìn)行科學(xué)處理，并對(duì)圖像信息的有效性予以切實(shí)保障；對(duì)完成處理的圖像進(jìn)行合理科學(xué)應(yīng)用，從而使計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)應(yīng)用價(jià)值得以充分發(fā)揮，為各行業(yè)領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展起到有效促進(jìn)作用。另外在計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)應(yīng)用時(shí)，需要對(duì)各類圖像進(jìn)行科學(xué)分類，如在不同行業(yè)領(lǐng)域中，對(duì)模擬圖像、數(shù)字化圖像等的應(yīng)用方向及應(yīng)用予以明確。

通過處理技術(shù)的有效應(yīng)用，使圖像實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化處理，利用計(jì)算機(jī)專業(yè)軟件對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，將完成處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行還原，能夠?qū)⑺鑸D像進(jìn)行有效提取。因此計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)需要基于視覺信息技術(shù)，利用物體成像原理，借助計(jì)算機(jī)軟件工具，實(shí)現(xiàn)圖像的數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)化及處理，再對(duì)處理完成的圖像，通過算法處理方式的運(yùn)用，使數(shù)據(jù)能夠轉(zhuǎn)化為圖像。

在計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)應(yīng)用過程中，圖像作為最為常見的信息載體，能夠有效描述客觀對(duì)象的相似性和生動(dòng)性。其中圖像包括了從相片、紙質(zhì)、計(jì)算機(jī)、電視等方面所提取的視覺信息，并且可劃分為數(shù)字圖像與模擬圖像兩種。前者作為人們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ妶D像形式，其包含了龐大的信息量，同時(shí)也使數(shù)據(jù)信息處理量不斷增加，傳統(tǒng)的人工處理方式無法滿足圖像處理效率及準(zhǔn)確性等要求，在此狀況下，需要對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)應(yīng)用加強(qiáng)重視，與人類圖像識(shí)別相較之下，兩者具有相似，如人們?cè)谶M(jìn)行圖像識(shí)別時(shí)，能夠直觀感受圖像的顏色、形狀、大小等信息，在借助大腦神經(jīng)系統(tǒng)，對(duì)所獲取的信息進(jìn)行處理和反饋，進(jìn)而對(duì)相關(guān)圖像和信息進(jìn)行初步認(rèn)識(shí)及自動(dòng)提取。但與人類圖像識(shí)別系統(tǒng)相較之下，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別在直觀感受方面仍存在一定差距，極容易影響后期圖像處理和識(shí)別結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性。

1.2 計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)分類

計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)中包括了數(shù)字化圖像、模擬圖像兩種處理技術(shù)，其中數(shù)字化圖像在使圖像精度有效提升的同時(shí)，還能夠使操作步驟不斷簡(jiǎn)化，使公眾圖像處理需求得以有效滿足；與數(shù)字化圖像相較之下，模擬圖像在操作靈活性、圖像處理精度等方面存在一定的不足。

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)包括了非線性降維圖像識(shí)別技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)等。非線性降維圖像識(shí)別技術(shù)主要針對(duì)圖像識(shí)別中存在的異常高維識(shí)別問題，通過此技術(shù)和算法的應(yīng)用，能夠使較低分辨率的圖像獲得較高維度的數(shù)據(jù)，如針對(duì)像素為100×200 位于20000 的維度空間的圖像時(shí)，其圖像計(jì)算較為復(fù)雜，對(duì)存儲(chǔ)容量要求較大，在圖像識(shí)別上也加大了難度，此技術(shù)能夠保證圖像本征結(jié)構(gòu)的完整性，在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)降維運(yùn)算處理，對(duì)圖像進(jìn)行最優(yōu)化分割，能夠在較低維度下，對(duì)圖像進(jìn)行最優(yōu)化處理，有效提升圖像識(shí)別速率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是模仿人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型圖像識(shí)別技術(shù)，在傳統(tǒng)圖像識(shí)別方法中對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行有效融合，使計(jì)算統(tǒng)計(jì)得以有效簡(jiǎn)化，使識(shí)別速度不斷提升。另外作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別中的重要算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在一定差異，其通過局部連接方式的運(yùn)用，對(duì)多個(gè)卷積層進(jìn)行合理設(shè)計(jì)，使圖像實(shí)現(xiàn)降維處理的同時(shí)，通過權(quán)值共享，使神經(jīng)元之間連接的數(shù)量級(jí)大幅度減少。

2 計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)要點(diǎn)分析

2.1 數(shù)字圖像化

現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)圖像處理過程中，首先需要對(duì)樣本進(jìn)行抽樣，并將其進(jìn)行數(shù)字化處理。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)圖片處理的應(yīng)用軟件較多，包括了CD、Photoshop等軟件，通過各種圖像處理軟件，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像修飾和數(shù)字化轉(zhuǎn)換，有利于照片美化、編輯、修改等處理功能。

2.2 還原及增強(qiáng)功能開發(fā)

圖像處理技術(shù)基于各種邊緣學(xué)科交叉而形成，其中涉及了傳感器、計(jì)算機(jī)、信號(hào)處理、信息技術(shù)、模式識(shí)別、人工智能、應(yīng)用對(duì)象等，有效借助計(jì)算機(jī)相關(guān)理論、技術(shù)和方法，對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原、增強(qiáng)、去噪、增強(qiáng)、特征提取、分割等處理。其中能夠使受損圖像還原和增強(qiáng)，同時(shí)根據(jù)圖像品質(zhì)退化的原因，利用復(fù)原技術(shù)能夠有效校正圖像，并確保不清楚、有噪聲、有破損的圖像能夠恢復(fù)原狀，解決這類問題時(shí)，首先需要對(duì)退化原因進(jìn)行探尋和確定，充分借助復(fù)原技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行修正和恢復(fù)，其中重要環(huán)節(jié)是需要對(duì)各退化位置進(jìn)行模型構(gòu)建，在基于數(shù)據(jù)和模型的基礎(chǔ)上，對(duì)退化影響最大程度消除，進(jìn)而能夠獲得與理想成像系統(tǒng)相吻合的圖像品質(zhì)。在實(shí)際復(fù)原過程中，需要對(duì)導(dǎo)致圖像存在缺陷的原因進(jìn)行明確，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行盡可能修補(bǔ)，如照相機(jī)或攝像機(jī)在拍攝過程中，因曝光過度等原因，導(dǎo)致圖片品質(zhì)受到影響，通常在進(jìn)行圖像處理時(shí)，會(huì)根據(jù)曝光實(shí)際情況，適當(dāng)增加算法進(jìn)行部分彌補(bǔ)，使退化原因得以消除，最后借助理想成像系統(tǒng)，使圖像原貌得以修復(fù)。此外在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)拍攝時(shí)，針對(duì)數(shù)據(jù)不清晰的問題，可利用運(yùn)動(dòng)模型的連續(xù)幀、若干幀，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)。通過圖像增強(qiáng)功能的實(shí)現(xiàn)，能夠使圖像質(zhì)感增強(qiáng)，圖像質(zhì)量有效改善，使不清晰、模糊的圖像，借助圖像增強(qiáng)手段和方式進(jìn)行處理，如亮度、對(duì)比度增加，同時(shí)應(yīng)注意圖像恢復(fù)與圖像增強(qiáng)的概念存在差異，與恢復(fù)原貌相較之下，增強(qiáng)只是針對(duì)圖像中有價(jià)值或感興趣的部分，通過技術(shù)手段使畫面質(zhì)量增強(qiáng)，其無需滿足與原貌相同的修復(fù)要求，但在增強(qiáng)過程中，需要對(duì)圖像進(jìn)行反復(fù)度驗(yàn)，使其達(dá)到滿意的程度，同時(shí)對(duì)適合的處理方式進(jìn)行確定。在實(shí)際應(yīng)用過程中，可采用低通濾波器，有效減少人為干擾，使圖像清晰度有效提升，圖像質(zhì)量增強(qiáng)，也采用灰度等級(jí)對(duì)直方圖進(jìn)行展示和對(duì)比，使圖像細(xì)節(jié)化程度有鏟提升，進(jìn)而使圖像細(xì)節(jié)更加真實(shí)。

2.3 圖像分割

為了實(shí)現(xiàn)圖像處理及識(shí)別目的，需要先按照一定規(guī)則對(duì)圖像進(jìn)行分割，并根據(jù)分割區(qū)域或物體進(jìn)行分析，并將無價(jià)值的部分剔除，對(duì)有利用價(jià)值的部分進(jìn)行提取，如在車輛監(jiān)控系統(tǒng)中，需要提取汽車牌照號(hào)，剔除汽車車身時(shí)可通過圖像分割的方式，對(duì)所需圖像區(qū)域或物體部分進(jìn)行提取。其次圖像分割難度較大，計(jì)算機(jī)與人的視覺系統(tǒng)存在較大差異，難以快速對(duì)所需要目標(biāo)進(jìn)行捕獲和提取，而且由于提取場(chǎng)景往往具有復(fù)雜性和多變性，對(duì)計(jì)算機(jī)而言，要完成提取難度較大，因此在進(jìn)行圖像分割時(shí)，需要對(duì)提高處理有效性和可靠性的技術(shù)手段加大研究力度的同時(shí)，還需要將各種處理方式進(jìn)行有效融合。另外現(xiàn)階段人臉識(shí)別技術(shù)、汽車牌照識(shí)別技術(shù)在人們生活領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用，使自動(dòng)識(shí)別功能得以實(shí)現(xiàn)。

2.4 圖像分析

在計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)應(yīng)用中，需要充分利用圖像分析，對(duì)圖像進(jìn)行特征提取、分割、表示等，為后續(xù)計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像識(shí)別、分類、理解等提供有力支持。如通過醫(yī)學(xué)圖像處理應(yīng)用，能夠?qū)Σ∽兾矬w存在位置進(jìn)行檢測(cè)，能夠?qū)Σ∽兇笮∵M(jìn)行確定。

2.5 圖像重建

在圖像復(fù)原、圖像增強(qiáng)，以及圖像處理后輸出等環(huán)節(jié)，圖像作為處理對(duì)象，在圖像重建時(shí)，與上述幾種方式不同，其以數(shù)據(jù)為輸入對(duì)象，通過相關(guān)處理后進(jìn)行圖像輸出，如醫(yī)療系統(tǒng)中常用CT，就是采用圖像重建方式，利用螺旋CT對(duì)人體進(jìn)行掃描，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖像進(jìn)行輸出。

2.6 數(shù)據(jù)壓縮域編碼

圖像處理過程中，需要處理的數(shù)據(jù)量較大，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效壓縮，使存儲(chǔ)數(shù)量最大程度減少，使數(shù)據(jù)率降低，使傳輸寬帶減少；對(duì)數(shù)據(jù)量進(jìn)行有效壓縮，有利于進(jìn)行特征提取，為后續(xù)識(shí)別奠定良好的基礎(chǔ)。另外圖像處理具有再現(xiàn)性好、處理精度高、處理綜合性較強(qiáng)等特點(diǎn)。

2.7 數(shù)字圖像處理流程

數(shù)字圖像處理包括了以下幾方面：圖像處理階段、圖像分析階段和圖像理解階段。其中圖像處理階段包括了以下環(huán)節(jié)：針對(duì)圖像像素級(jí)進(jìn)行處理，可采用灰度變化、幾何校正、圖像銳化、圖像平滑等處理；圖像分析階段需要針對(duì)感興趣的目標(biāo)進(jìn)行分割、檢測(cè)，根據(jù)所檢測(cè)物體的周長(zhǎng)、面積、紋理等，對(duì)測(cè)量特征進(jìn)行有效提取。另外根據(jù)分析結(jié)果，能夠?qū)δ繕?biāo)特點(diǎn)和性質(zhì)進(jìn)行描述，進(jìn)而用戶提供相關(guān)數(shù)據(jù)信息。最后在圖像理解階段，需要對(duì)圖像中所有要素性質(zhì)及之間相互關(guān)系加大研究力度，其中通過對(duì)象描述，能夠?qū)D像內(nèi)容進(jìn)行了解，對(duì)客觀場(chǎng)景進(jìn)行解釋，并對(duì)相應(yīng)行為進(jìn)行指導(dǎo)和規(guī)劃。

3 計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

隨著計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展和不斷實(shí)踐應(yīng)用，其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)也日益凸顯，主要體現(xiàn)在以下幾方面：

3.1 處理速度快

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展及普遍應(yīng)用，借助技術(shù)圖片處理與識(shí)別技術(shù)，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，此技術(shù)具有良好的配合性及適應(yīng)性，能夠在較短時(shí)間內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。

3.2 精確度高

與以往的人工圖像處理方式以及傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)圖像處理識(shí)別技術(shù)相較之下，現(xiàn)階段所使用的處理和識(shí)別技術(shù)已日趨成熟，且能夠?qū)崿F(xiàn)多張、多類型圖像同時(shí)處理，并對(duì)完整，具有價(jià)值的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。

3.3 靈活性高

在進(jìn)行圖像處理時(shí)，通過此技術(shù)的應(yīng)用，利用相關(guān)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫，能夠?qū)D像進(jìn)行智能化設(shè)置及處理，相關(guān)操作人員能夠借助相關(guān)技術(shù)，對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)判像，并對(duì)精度進(jìn)行有效調(diào)整，使精度要求得以有效滿足，進(jìn)而使圖像自動(dòng)化處理得以實(shí)現(xiàn)。

4 計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)應(yīng)用原理及應(yīng)用流程分析

通過此技術(shù)的應(yīng)用，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)信息實(shí)現(xiàn)快速化、高效化、精準(zhǔn)化處理，特別是隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，此技術(shù)在各行業(yè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，因此需要從應(yīng)用原理及應(yīng)用步驟等方面加大研究力度。

4.1 技術(shù)原理

與人類視覺的圖像感知原理相較之下，計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)應(yīng)用原理有一定的相似性。在人類視覺形成過程中，首先能夠?qū)陀^事物的顏色、形狀、尺寸等產(chǎn)生直接認(rèn)知，在此基礎(chǔ)上，將所形成客觀事物認(rèn)知向大腦中樞神經(jīng)進(jìn)行反饋和儲(chǔ)存，進(jìn)而能夠在大腦中具備客觀事物相應(yīng)的初始印象。因此如果再次遇到相類似的事物，人們能夠直接從大腦中樞神經(jīng)中對(duì)相應(yīng)的信息進(jìn)行提取，進(jìn)而對(duì)事物進(jìn)行處理和識(shí)別。此技術(shù)將上述處理和識(shí)別原理進(jìn)行了結(jié)合，但與人類視覺圖像感知相較之下，計(jì)算機(jī)處理能夠更加客觀，所以在生成的圖像數(shù)據(jù)等信息中通常缺乏主觀性描述。

4.2 技術(shù)應(yīng)用流程

此技術(shù)應(yīng)用流程主要包括了以下幾方面：圖像信息獲取、預(yù)處理、特征選取、選擇以及分類決策等。首先在信息獲取階段，借助計(jì)算機(jī)及各種傳感設(shè)備對(duì)信息進(jìn)行獲取，將傳感器所獲取信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化形成電信號(hào)后，再將電信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，有利于計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別和處理；其次在信息預(yù)處理階段，將計(jì)算機(jī)所獲取的圖像信息通過預(yù)處理的方式，從大量信息中分析提取具有應(yīng)用價(jià)值的信息，并對(duì)所有信息進(jìn)行分析和匯總，并將匯總信息傳送至圖像識(shí)別模塊，此階段處理工作重點(diǎn)為了將海量信息中無意義、無價(jià)值的信息進(jìn)行清除，使信息數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值化、精簡(jiǎn)化。另外在選擇和選取圖像信息特征階段，由于所涉及的圖像信息特征較多，需要根據(jù)使用者實(shí)際需求，在應(yīng)用過程中需要確保選取程序的有針對(duì)性，使所提取的特征與對(duì)識(shí)別要求相符合。最后在圖像信息進(jìn)行分類決策階段，應(yīng)遵循相應(yīng)的規(guī)則，嚴(yán)格按照?qǐng)D像信息特征進(jìn)行識(shí)別和分類，因此需要對(duì)具體對(duì)象制定相應(yīng)的識(shí)別規(guī)則，確保能夠在海量圖像中，對(duì)特定對(duì)象的圖像信息進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。

5 計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)具體應(yīng)用策略

隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)的不斷發(fā)展，以及在社會(huì)各行業(yè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，為人們工作和生活提供便利的同時(shí)，也能夠有效提升社會(huì)經(jīng)濟(jì)利益，推動(dòng)社會(huì)可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展?，F(xiàn)階段計(jì)算機(jī)圖像處理和識(shí)別技術(shù)應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，其中具體應(yīng)用領(lǐng)域包括了以下幾方面：

5.1 智能交通領(lǐng)域

此技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中加以應(yīng)用時(shí)，能夠?qū)υ擃I(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展起到一定促進(jìn)作用，其主要應(yīng)用于智能膠條、駕駛輔助、車輛定位等方面，能夠充分發(fā)揮技術(shù)的快速、精準(zhǔn)判斷優(yōu)勢(shì)，充分體現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用成效。由于現(xiàn)階段我國機(jī)動(dòng)車數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，加劇了道路交通擁堵的問題，同時(shí)也使各種交通安全事故發(fā)生率居高不下，其中交通管理中需要對(duì)交通事故責(zé)任方進(jìn)行合理鑒定，這也是現(xiàn)階段亟待解決的難題。此技術(shù)的應(yīng)用，不僅能夠在如駕駛輔助方面加以應(yīng)用，使車輛偏離車道的情況最大程度減少，并且一旦出現(xiàn)偏離車道的情況，會(huì)通過相應(yīng)的預(yù)警信號(hào)，提高車輛駕駛員人員的注意力。同時(shí)還能夠鑒定交通事故責(zé)任中，通過對(duì)比識(shí)別違章車輛車牌號(hào)進(jìn)行，對(duì)責(zé)任方進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。另外現(xiàn)階段針對(duì)車輛車牌顏色、尺寸等，會(huì)制定和出臺(tái)相應(yīng)的規(guī)章制度，對(duì)其加以規(guī)范，能夠進(jìn)一步推動(dòng)此技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用。

5.2 有色金屬領(lǐng)域

作為工業(yè)生產(chǎn)以及人們生活中常見的金屬類特色，有色金屬種類較多，為了提高有色金屬檢測(cè)和提取精度，需要對(duì)此技術(shù)應(yīng)用加強(qiáng)重視。其中銅作為最為常見的有色金屬之一，在工業(yè)生產(chǎn)中得到廣泛應(yīng)用，主要以銅礦的形式在自然界中存在，并且金屬類型較多，性質(zhì)狀態(tài)各不相同，使銅礦石檢測(cè)難度增加。通過此技術(shù)的應(yīng)用，能夠充分借助現(xiàn)代化儀器設(shè)備，以及成像技術(shù)，采用物理化學(xué)檢測(cè)識(shí)別法，檢測(cè)銅礦石中的X 線熒光光譜數(shù)據(jù)，并進(jìn)行系統(tǒng)錄入，并對(duì)銅礦石的特征進(jìn)行提取和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息，從而有效提升銅礦石檢測(cè)精確度，能夠使工作難度降低，工作時(shí)間縮短。

5.3 醫(yī)學(xué)醫(yī)療領(lǐng)域

近年來我國醫(yī)學(xué)醫(yī)療技術(shù)得到快速發(fā)展和進(jìn)步，相關(guān)領(lǐng)域中涉及的數(shù)據(jù)信息不斷增加，為了更好地應(yīng)對(duì)行業(yè)發(fā)展要求，此技術(shù)應(yīng)用的重要性提高了認(rèn)識(shí)。由于醫(yī)學(xué)醫(yī)療領(lǐng)域中各種圖像處理要求具有一定的復(fù)雜性，為了確保處理結(jié)果的有效性和可靠，需要針對(duì)不同圖片類型采用不同的處理方式。如針對(duì)細(xì)胞染色體，在進(jìn)行分類處理過程中，通過此技術(shù)應(yīng)用，能夠?qū)⑵渫ㄟ^與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，從微觀層面入手，對(duì)細(xì)胞染色體進(jìn)行有效辨別，能夠?yàn)獒t(yī)護(hù)人員提供更高效、更準(zhǔn)確、更可靠的數(shù)據(jù)支撐。其次此技術(shù)還可在核磁共振影像分析、虛擬內(nèi)窺鏡等方面加以應(yīng)用，可有效提高處理結(jié)果的精準(zhǔn)度。另外為了提高患者治療的精準(zhǔn)性和實(shí)效性，可在3D 建模、2D 斷層圖像排水、解剖圖像分析等方面加強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用，使醫(yī)護(hù)人員能夠?qū)ο嚓P(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行準(zhǔn)確、全面、及時(shí)獲取，切實(shí)保障治療工作的順利開展。

5.4 公安偵探領(lǐng)域

此技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)的充分發(fā)揮，在公安偵探領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，能夠?yàn)閭商焦ぷ鞯捻樌_展、提高破案效率提供有力的技術(shù)支持。如為了有效識(shí)別和確定犯罪嫌疑人時(shí)，在查詢過程中，可利用此技術(shù)，將嫌疑犯以往的圖像與犯罪現(xiàn)場(chǎng)視頻進(jìn)行對(duì)比分析，為破案工作提供重要依據(jù)，在破案工作中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。另外在公安偵探領(lǐng)域中，還可通過此技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)失真或復(fù)雜圖像進(jìn)行有效處理，提高圖像的清晰度和完整度，在刑事案件偵破中發(fā)揮重要應(yīng)用價(jià)值。

5.5 農(nóng)產(chǎn)品采摘領(lǐng)域

隨著我國農(nóng)業(yè)生長(zhǎng)領(lǐng)域中科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用，不少地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，開始使機(jī)器人進(jìn)行識(shí)別，從而能夠完成對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行采摘作業(yè)。應(yīng)用過程中需要利用此技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品空間位置進(jìn)行精準(zhǔn)把握和定位，同時(shí)通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，對(duì)各類農(nóng)產(chǎn)品信息資源進(jìn)行廣泛收集和整理。其次根據(jù)所有農(nóng)產(chǎn)品信息資源，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品果實(shí)進(jìn)行分辨。在農(nóng)產(chǎn)品采摘過程中，如識(shí)別果實(shí)為紅色時(shí)，機(jī)器人會(huì)自動(dòng)進(jìn)行采摘。另外在此技術(shù)應(yīng)用時(shí)，可將背景顏色設(shè)置為綠色，有利于系統(tǒng)對(duì)果實(shí)顏色進(jìn)行有效識(shí)別。

5.6 植物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中，此技術(shù)還能夠?qū)r(nóng)作物生長(zhǎng)狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，一旦農(nóng)作物出現(xiàn)病蟲害現(xiàn)象，能夠?qū)Σ∠x害圖像進(jìn)行及時(shí)診斷，其中包括了：水果缺陷識(shí)別、田間雜草識(shí)別、糧蟲檢測(cè)等技術(shù)。在糧蟲圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)中，可運(yùn)用的技術(shù)包括了二值化、灰度化、銳化、平滑化等，其中灰度化中又包括了加權(quán)平均法、最大值法、平均值等方法。在應(yīng)用時(shí)，首先可將彩色糧蟲圖像轉(zhuǎn)化為灰色，通過三原色的應(yīng)用，以及目標(biāo)圖像和背景圖像采用0、1 進(jìn)行代表，采用二值化方式，對(duì)糧蟲圖像進(jìn)行處理，進(jìn)而使對(duì)象區(qū)域范圍能夠清晰顯示。另外完成圖像預(yù)處理操作后，針對(duì)所獲得的高質(zhì)量圖像，利用邊緣檢測(cè)技術(shù)，能夠?qū)δ繕?biāo)圖像和背景圖像進(jìn)行有效區(qū)分，同時(shí)還可采用局部差分算法，對(duì)邊緣進(jìn)行檢測(cè)，從而對(duì)相應(yīng)閾值的邊緣圖像進(jìn)行提取。

5.7 工業(yè)領(lǐng)域

在工業(yè)領(lǐng)域中，能夠使工業(yè)生產(chǎn)安全性和生產(chǎn)質(zhì)量有效提升?，F(xiàn)階段工業(yè)零部件生產(chǎn)加工通常采用流水線作業(yè)模式，并且零件加工環(huán)節(jié)中進(jìn)行了自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的安裝。在實(shí)際生產(chǎn)過程中能夠使零部件實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)，使生產(chǎn)效率有效提升。此外能夠?qū)⒘悴考乃猩a(chǎn)細(xì)節(jié)信息通過圖像的形式進(jìn)行展示，進(jìn)而在零部件生產(chǎn)過程中，對(duì)各個(gè)零部件實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)，有效提升零部件生產(chǎn)質(zhì)量。

6 結(jié)束語

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，為人們的生活和生產(chǎn)提供了極大的便利，同時(shí)也進(jìn)一步推動(dòng)了計(jì)算機(jī)圖像處理和識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用力度，現(xiàn)階段此技術(shù)在各行業(yè)領(lǐng)域獲取得了良好的應(yīng)用成效，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)信息進(jìn)行有效處理，并且能夠切實(shí)保障處理效率和處理精確度。另外為了進(jìn)一步提高技術(shù)應(yīng)用效果，使技術(shù)應(yīng)用更加成熟，需要對(duì)技術(shù)應(yīng)用過程加強(qiáng)探索和創(chuàng)新，使此技術(shù)與其他技術(shù)之間加強(qiáng)融合，使此技術(shù)的應(yīng)用前景更加廣闊。