摘要:随着科技发展水平的提升，计算机图像处理技术以及识别技术的工作效率获得了进一步提升，已经广泛运用在多个领域。因此相关工作人员应该不断扩大计算机图像处理技术、识别技术的应用范围，从而全面提升计算机图像处理技术以及图像识别技术的效果。本文首先分析计算机图像处理技术、图像识别技术的应用流程，其次探讨计算机图像处理技术、识别技术的实际应用，以期对相关研究具有一定的参考价值。调频音箱
关键词:计算机; 图像处理; 识别技术
北斗通信模块1计算机图像处理技术、图像识别技术的应用流程
计算机主要是利用位于前端的扫描仪抑或是传感器获取信息，此时可使用的传感器主要包括光传感器、声传感器等，对于一些相对比较复杂的系统而言，可能会同时运用多种传感器，为了确保计算机图像信息具有统一性，需要统一将前端传感器采集的声音、温度信号转换为电信号，且能够将采集获得的图像信息自行储存在计算机数据库之中，系统会直接生成备份，
在后续针对图像信息展开处理的时候，仅需对图像原件展开处理即可，能够避免重要信息出现丢失问题。
1.2对图像信息展开预处理
计算机初期获取到的图像信息相对比较多，部分图像会出现画面清晰度不足、不满足使用要求的情况，在开展预处理的时候，计算机能够自行识别出不符合规范要求的信息，删除掉无效数据，有助于减少后续图像信息提取、计算分析的任务量。
在图像预处理阶段，常使用的技术主要包括几何规范化处理技术、灰度级插值技术等，与此同时，在开展图像预处理工作的时候，也可以运用人工定义方式，提前设定好图像信息的筛选指标，将图像分辨率作为信息筛选指标，借助计算机计算图像的分辨率，若是分辨率并未达到预期设定的最低限值，将这类图像过滤掉，顺利通过筛选的图像可以用于图像信息分析[1]。
1.3提取图像信息的特征
在经过预处理环节完成图像信息筛选工作以后，数据信息量会明显减少，若是使用人工处
理方式还是会存在任务较为繁重的问题，再加上前端传感器会持续进行图像信息采集以及传输，使得计算机内部会存在很多基本一致的图像，为了减少计算机系统在运算方面的任务量，可以使用特征提取技术，首先，应该提前确定特征类型，然后借助计算机检索功能寻满足特征要求的图像，其次，将特征信息集合在一起，在提取完成图像特征以后，将特征信息总结归纳到一起，并将其划分为集合，每个集合都具备共性，为后续开展图像信息分析提供方便[2]。
1.4图像信息分析和决策
在运行计算机图像处理技术以及图像识别技术的时候，可以根据图像信息推测出被测对象的基本情况，且可以借助计算机指令进行控制，能够实现自动化管理目标。在图像信息分析阶段、决策阶段，需要运用的先进技术主要包括计算机深度学习技术以及神经网络技术，将该技术运用在不同领域之中，图像信息分析结果、决策结果也会存在一定的差异。将其运用在电气系统故障检修工作，能够检查出电气设备是否出现故障问题，以及故障问题的所属类别、故障解决建议[3]。
2计算机图像处理技术、识别技术的实际应用
2.1在交通领域中的实际应用
在机动车数量不断增多的情况下，会出现停车困难的问题，对于停车管理要求比较高，若是将计算机图像处理技术以及图像识别技术运用在交通领域，基于这两种技术设计的车牌自动识别系统已经获得广泛使用，借助该系统可以对停车场进出车辆实行自动化管理。
在机动车辆已经进入到RFID射频识别范围后，识别装置能够自行扫描车牌号，自动提取车牌号，并将采集的车牌信息和数据库中录入车辆信息展开排队，若是配对成功，则说明该车辆通属于该小区、该场所住户、工作人员，系统能够自行做出抬杆放行反应，如果配对不成功，可以在登记好车辆信息以后开始计时，并借助人工控制系统开展抬杆放行[4]。
2.2在有金属领域中的实际应用
对于我国工业、制造业而言，有金属的开采工作具有重要作用，以金属铜为例，自然环境以铜为例，自然界中的铜大都以铜矿石的状态存在，从化学成分的角度分析，以Cu2S、CuFeS2tjstart为主。对于多金属共生矿而言，铜含量相对比较少，使得金属铜的检测难度增大，将会对铜的开发利用产生不利影响。
如果将计算机图像识别技术、图像处理技术运用在金属矿工作中，技术人员可以借助X射线对待测区域矿石开展扫描工作，提取出矿石的成分、密度、组分情况，并将这些信息妥善储存在一起，对比分析提取信息和数据库内原本储存的铜特征信息，若是信息基本一致，则说明矿石中含有金属铜，有助于进一步提升铜效率[5]。
2.3在农业生产领域中的实际应用
热转印带将计算机图像处理技术以及图像识别技术运用在农业生产领域中，可以设计出采摘机器人，利用机器人替代人工完成农作物果实采摘工作，能够在降低农民农作压力的基础上，提升农作物采摘效率。智能采摘机器人的上方具有一台摄像机，能够拍摄农作物的图像，在对这些图像展开预处理以后，可以提取出农作物的基本信息，通过特征对比可以确定农作物所处位置，计算机在发送出采摘指令后，机器人即可以开展农作物采摘工作。
2.4在工业安全方面的应用
工业控制系统中涵盖了很多电气设备，若是其中一个电气设备存在故障问题，轻则可能会对工业产品的生产质量产生直接影响，若是情况严重，甚至会造成生产线被迫中止运行。
在将计算机图像处理技术以及图像识别技术运用在工业生产方面后，可以打造出故障自检系统，在流水线运作时实时监控管理各个电气设备的运行情况，并根据采集的运行数据判断电气设备是否出现故障问题。若是电气设备存在磨损问题、过热问题，系统可以自动识别出来并发出预警信号，相关工作人员及时修复设备故障，避免影响工业流水线的正常运行[6]。
结论：综上所述，在技术发展水平不断提升的背景下，计算机图像处理技术、图像识别已经广泛运用在工业生产领域、农业生产领域、交通领域、有金属领域，能够实现自行检查电气设备是否出现故障、自动采摘农作物现代信息技术、自动记录机动车牌信息、自行对比矿内是否存在开采金属，为金属矿工作、停车管理工作提供了更多的方便。
氧化钢参考文献：
[1]仝琼琳.计算机图像处理与识别技术的应用[J].电子技术与软件工程,2022(11):192-195.
[2]赵健.计算机图像处理和识别技术分析[J].电子元器件与信息技术,2022,6(05):168-171.
证据智能系统[3]苏羚凤.计算机图像处理和识别技术的应用[J].科技资讯,2022,20(01):41-43.
[4]陈小虎,邓惠俊.计算机图像处理技术应用分析[J].造纸装备及材料,2021,50(11):84-86.
[5]李博.计算机图像处理与识别技术应用分析[J].网络安全技术与应用,2020(09):142-143.
[6]刘昌.计算机图像处理与识别技术应用分析[J].信息与电脑(理论版),2019(03):150-151.
雷蕾，1992年出生，女，山西太原，硕士研究生，助教，图像分析与处理
李佳庆，1990年出生，男，山西大同，硕士研究生，助教，大数据分析与处理
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