Page 97 - 基于人工智能的图像识别技术研究

第一章 人工智能概述

求。一方面，要求计算机的运行速度比较快，配置比较高，能够高效完成图像识

别和图像处理的工作；另一方面，还要求计算机的存储空间要足够大，除了要将
成像信息存储起来之后，还要有足够的空间用于图像信息的传输。
2.关联性比较强
在进行图像识别的过程当中，要对图像信息进行压缩处理。在这个过程当

中，工作人员要先对图像进行分类，然后根据具体的种类来安排相应的处理方
案，在这个基础上将像素与图片充分融合。基于计算机视觉技术，可以对图像进
行三维处理。但是在图像识别的过程中，无法直接获得三维信息，而是需要对图

像进行多次检验，结合预想对其进行相应的处理，最终将需要的三维信息反映出
来。由此可见，在这个过程当中，图像与信息之间具有密切的关联性，技术人员
要运用合理的技术手段来对图像进行识别，进而得到相应的信息。
3.像素比较高

在过去，图像识别中信息的获取主要依托于数字，图像的像素通常在25~35
位。在基于计算机视觉技术的支持下，图像识别的流程得到了简化，最终的识别
和处理效果也得到了优化。一方面，可以对预想信息进行更为精准的处理，以此

来满足不同群体对图像使用的需求；另一方面，可以有效提高图像的像素值，使
图像在被识别之后能够以更加完整的方式被存储。这是因为计算机视觉技术可以
对原图像进行还原，使图像以更加真实的形态呈现出来。

4.处理比较灵活
在进行图像识别的过程当中，技术人员通常会根据使用者的实际需求对图像
进行相应的处理。在计算机视觉技术的支持下，图像识别与处理的过程变得更为

灵活，处理的范围扩大、处理的效果得到了增强，使用者个性化的需求也可以得
到满足。在处理的过程中，技术人员还可以基于线性图像功能来获得需要的信息
和数据，在对天文图片进行处理的时候就运用了这一功能。
（二）计算机视觉技术的图像识别流程

1.信息的获取
在图像识别的过程当中，首先要利用视觉测量传感器来获取相应的信息。该
传感器可以将事物在外观、大小、颜色、灰度等视觉信息转化成为电信号，这些

信号会被传输到测量模块，在该模块当中实现信息的运算、转码以及存储。人们
平时所看到的电子图像和实体图像都是由大量的颗粒所构成的，在将图像进行无

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