关键词：计算机；图像识别；智能化处理技术
引言
随着社会各个行业对于图像处理的需求不断增多以及人工智能技术的广泛发展，计算机图像识别的智能化处理技术也越来越受到科研人士的关注，然而就当前的形势而言，我国的人工智能还处于初级发展阶段，对于相关图像识别算法的应用还比较单一，这在一定程度上阻碍了对智能化图像识别的发展。
一、计算机智能化图像识别技术概述
原理：计算机智能化图像识别技术的原理是将需要识别的图像输入到计算机系统当中，利用人工智能技术图像进行分析和匹配，将其中的关键信息提取出来。而图像输入则是将采集的图像进行预处理，对目标图像进行重点针对识别以及二值化处理，根据相应的目标特点实现图像和背景的分离，并利用数值进行图像标识，全面保证图像的真实性，过滤掉其中的无用信息，通过这种方式来保证后期计算机图像处理的效率和速率。另外，在进行计算机智能化图像识别的过程中，还要保证处理时间在可控的搜索时间以内，用精准的方式将输入的图像和图像库中的图像进行比较，以此来实现对图像性质和内容的精确分析。
技术方法：要想实现图像的识别功能，就必须要利用计算机软件在固定的框架结构中进行，当下的计算机图像识别软件技术主要包括结构、统计和神经网络法。
二、智能化图像识别技术的现状以及发展制约因素
我国的计算机取得了十分快速的发展，许多优秀的学者不断投入到智能化图像识别技术的研究中去，并且取得了较为显著的成果，这些成果现如今以及得到了广泛的应用。然而我国的计算机智能化图像识别技术还处在初级探索阶段，实现的智能化处理还停留在一些简单的目标识别，而加上对于图像库的依赖，使得此项技术再次遭到了限制，倘若稍微增大一些图像的复杂性或者图像识别的范围，其智能化图像识别根本就难以实现。这里的限制主要老远与两个方面：首先是就计算机系统设计的限制，其次是应用场景的限制，在进行较大范围的图像识别时，其识别精度和效率都将大打折扣，所以就当下的智能化图像识别技术而言，这两方面的限制尤为重大。这些年我国包括智能图像识别在内的各个领域都取得了较大的发展，但是相对于发达国家而言，还存在很大的差距，再加上国内所使用的软件以及如GUP的处理硬件也比较落后，导致我国在该领域的发展较为缓慢，只能依靠一些先进的国外软件和产品。另外，我国的图像处理方面更加倾向于对于二维图像的处理，对于高维、复杂的图像处理识别研究十分匮乏，所以，当前的图像识别对于研究范围、计算机系统性能以及识别精度等方面都提出了更大的挑战。
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三、计算机智能化图像识别的应用
1.商业领域的应用。计算机图像识别智能化技术在商业领域的应用不仅能提升图像处理的质量，还能较大的节约人工消耗成本，对满足商业发展需求有着重大意义。比如在当下的现代化企业发展过程中，对于人员的考察一般是采取指纹识别技术，这就意味着企业要保证图像提取有更明显的特征和更高的精准度，而计算机智能化图像识别技术的出现就很好的满足了这一需求，很好的契合了商业企业的发展需求。另外，一些大型商场中的监控器也是利用的智能图像识别，商场的安防监控需要对图像进行持续的分析和监控，当图像中出现异常的人或者事物时，就需要计算机实时感知发现，对采取到的图像进行精确的人影定位以及人脸识别提取，这种智能化提取方式比传统的人工提取有更多的优势，能够轻松的实现24小时不间断进行图像感知和识别，这在很大程度上减小了人工的成本投入，且更好的满足了商场监控的需求，让智能化图像识别在安防领域的作用更加重要。
2.交通运输方面的应用。我国的地理位置复杂，在交通运输的过程中，不同地区的路况、环境、地理条件以及天气气候都存在极大的差别，在车辆中安装智能图像识别技术，就能让司机更好的了解道路的情况，对路况信息有一个全面的把控，将道路的图像进行精准、全方位的识别，保证驾驶辅助系统对道路形势进行精准判断分析。另外，智能图像处理也广泛的应用于车辆检测当中，交通管理人员要想获得过往车辆的精确数据，就需要对每一个车辆进行全面的区分和分析，而车辆的外形、轮胎的磨损以及车牌号等信息都可以最为智能化图像处理的参考依据，系统对这些数据和图像收录后进行快速的对比和分析，然后生成精准的检测报告，该检测报告对于实现交通的管理、车辆的检测都有重大意义。
3.医学研究方面的应用。在医学和医药领域，计算机智能化图像处理应用已经十分广泛，医生在诊断过程中，包括CT在内的图像识别分析技术已经逐渐被图像识别系统代替，在临床诊断阶段，计算机图像识别主要帮助医生进行手术的导航工作，通过对医学影像的采集和分析为医生提供患者治疗部位的具体情况，方便医生更好的分析和进行手术，如果医生在手术前遇到的不确定因素比较多，则需要利用计算机图像处理技术提前对患者的情况进行分析，让医生及时排查掉手术中的不确定因素，制定更好的手术方案，保证手术的顺利进行。
四、总结
科技革命推动了互联网的快速发展，而随着互联网技术的发展，人们对于计算机智能化技术图像识别技术的研究将会不断深入，而从图像识别技术的发展情况来看，该技术将会更多的融入人工智能技术，并将其和传统的计算机图像算法相结合，利用高效、精准的图像处理硬件，对输入系统内的图像进行全方位分析和处理，将图像内容数据化，提取出关键的图像信息，更好的满足社会各界对于智能化图像识别技术的需求。
参考文献
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[3]杨声英,胡海霞.计算机图像识别的智能化处理技术瓶颈与突破[J].信息与电脑(理论版),2019(16):14-15.
论文作者:李瑞 张振华 姜满 崔迎春 霍文健
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第12期
论文发表时间:2019/11/14
标签：图像论文; 技术论文; 计算机论文; 图像处理论文; 领域论文; 精准论文; 我国论文; 《科学与技术》2019年第12期论文;