Page 95 - 基于人工智能的图像识别技术研究

第一章 人工智能概述

（一）计算机视觉常用技术

现在世界比较常用的图像测算就是计算机信息化智能模拟和人工智能信息化
基础输入以及基本图像处理技术，在现在的图像信号转换以及现代加强性的图像
处理过程中通过将现在的质量图像以及相应的图像压缩和图像编码技术的结合，
实现高效图像的有效复原。

1.图像的增强
图像增强基础是在现有的图像基础上所采用的这种技术，主要是通过将各种
分辨率的提高，作为基本的图像数据模式。而图像形状和图像的色彩对比下，也

要采用更加具有高级图像处理系统的信息模拟化程序来进行现在优质图像的变
换，使其能够充分的适应图像的各种模式进行图像清晰的转变，同时在图像使用
中通过将图像的黑白对比和清晰度的加强来进行模拟。
2.图像的平滑

图像平滑处理基础是针对现在图像内部的去噪处理，主要是因为现在图像成
本内部的基本设备以及实际图像在形成过程特殊组件以及相应的接收模式中，对
于实际的光敏感组件和现在的数字化过程过于强调，因此在人为因素的影响下就

会使得图像过于躁化，所以在进行去噪过程中，主要是通过将图形内部的纹理以
及各项人员因素进行有效的排比，并将其通过恢复原始图像来实现图像的质量化
和有效化。

（二）计算机视觉任务的应用
计算机基础通过接触更多的计算机理念发展信息化基础和发展信息化模式，
体制对计算机图像技术的提高和发展有了更大的进步，然而现代计算机技术的发

展意味着信息化技术的要求越来越强，信息化技术对于各个领域中间的结合要
求越来越高，因此计算机模式的发展对于现代信息化领域的结合有至关重要的作
用。工业检测是现代计算机图像信息的一种领域，因为现在工业检测过程中对于
计算机的匹配程度要求越来越高，对于工业检测中应用的各项信息化技术体制模

式要求越来越复杂，因此将现在的计算机检测系统运用到现在的工业系统中，对
于现在工业中各项问题的检测和实际问题的排查对我的至关重要的推进作用，所
以现在工业检测中的尤其是芯片制作和工人钻井过程中，各项监控都需要通过图

像计算机技术来进行质量监测和有效监控。
军事：计算机视觉比较有效地解决了智能车辆的关键技术难题—导航技术，

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