计算机图像识别的智能化处理技术分析

摘要：计算机应用领域当前已是相当广泛，同时计算机的智能处理技术更是日渐成熟，其中，计算机的图像识别的智能化处理技术也得到了较快的发展。该文主要围绕安防行业对计算机图像识别的智能化处理要求、计算机图像识别智能化处理技术的应用原理两大方面展开讨论，对计算机图像识别的智能化处理技术进行一个系统的分析。

关键词：计算机；智能化；图像识别

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）15-3591-02

计算机图像识别的智能化处理技术是通过智能化手段将图像类型的信号，转化为数字类型的信号，并在计算机上进行处理。计算机图像识别的智能化处理技术，在日常生活中的应用及其广泛，用它处理的数字信号具有高保真、易储存、易传送等特点，且具有超强的抗干扰能力。目前已经应用在医疗器械、航天、检测、工业等领域，随着科技的高速发展，这项技术已经逐渐迈向成熟。

1 安防行业对计算机图像识别的智能化处理要求

由于各行各业的性质及技术要求不同，他们在对图像的要求上都存在一定的差异性，因此他们在对计算机智能化图像识别处理技术进行应用时，都有自己特殊的要求，例如在医疗行业中，在图像还原性方面要求较高，而交通行业中则对图像的抓拍要求较高，下面我们就针对安防监控行业，对它的特殊要求进行分析。

1.1 图像清晰度方面的特殊要求

在治安事件发生时，公安机关通常需要根据治安发生现场监控设备中的录像来判断犯罪嫌疑人的相貌和犯罪证据，若是录像清晰度不高，则很难满足这种判断要求。又例如在交通事故现场，交通警擦也需要根据现场监控录像中的图像来对违章的车辆进行车牌识别、驾驶人相貌识别、违章行为识别等，若图像清晰度不够，则很难达到这种识别的效果。

1.2 户外无人看守状态时的特殊要求

在安防领域中，监控设备一般都被安装在户外，由于没有遮挡物，这些设备必须在风吹日晒的情况下进行监控工作。电子类设备的自动损坏速度本来就比其他设备要更快一些，再加上外界环境的作用，会加快镜头和传送线等零部件的老化速度，因此安防领域在选择图像监控设备时，必须考虑到这些因素。

1.3 海量视频路数的特殊要求

在一些大型的城市中，监控设备所需监控的视频路数可能会超过上万路，因此在安防领域中都期望视频编码码率的压缩比值达到最高值，从而来降低宽带与储存容量等方面的要求，这种方式在很大程度上会导致编码过程中丢失更多的信息，造成图像模糊。

在安防领域中，若没有满足以上这些特殊，很容易导致图像清晰程度不高的现象发生，因此在安防监控设备中，对清晰度提出了非常高的要求，这些要求的提出从另一个层面来说，势必会推动模糊图像处理技术的发展和应用。

2 计算机图像识别智能化处理技术的应用原理

计算机图像识别智能化处理技术为了适应各行各业的需求和发展，进行了全面的革新，并加入智能化技术，与传感器及彩色低照度处理技术完美地融合在一起，成为一种全新的技术。这种技术能够使摄像机及监控设备中呈现的彩色图像更加清晰，更易于识别，完全满足人们视觉方面的极限，并通过其高感光度技术，使摄像机镜头在低光或无光的情况下将图片清晰地呈现出来，并避免了摄像机在夜间或低光环境下必须使用阵列红外灯来补光的麻烦，融入这种技术的摄像机不仅能够在白天拍摄出高清的彩色图像，随着光线的减弱，甚至降到无光状态，摄像机仍然能够确保图像的色彩和清晰度，并做到最大程度高保真效果。且在拍摄的同时实现了拍摄的流畅性与低噪声，这种低光情况下的图像高保真技术和流畅性技术为用户提供了更加丰富多彩的信息。

现代智能化图像处理技术由于整合了高感光性能的CMOS传感器，较之前传统的CCD摄像机来说，无论在色彩保真度还是在清晰度方面，都略胜一筹，且配合其低噪点和超流畅等特性，更受到广大用户的喜爱。在超低光环境下，使用了最新的智能化降噪系统及减少CMOS传感器固定噪音减弱技术，即使在完全无光的环境中也能呈现出有效的图像。这种技术为新世纪高清摄像技术开辟了一条新的道路，特别是满足了客户对于高清图像在监控方面的各种要求，并为图像的识别带来了有利的条件。最后，由于现代智能化图像处理技术与多种数字化技术相结合，因此拓展了血多新的应用功能，例如最简单的逐行扫描显示、对视屏的智能化分析、视频检测系统等等。从另外一个角度分析的话，这种低噪点图像的诞生也意味着高清视频信号在网络上的传输将通过更低的成本实现。

就在前不久，北京发布了一种新的摄像机产品——条件间接干预红外摄像机，并得到了一定范围的应用。北京地区这一大胆的创新，得到了相关领域及行业的认可。这种新型摄像机的诞生，不仅仅意味着曾经风靡一时传统的国内红外摄像机即将退出市场的舞台，且这种在低光环境下能够拍摄出全彩高清图像的摄像机将会成为未来的主流趋势，也将成为最受用户喜爱的设备之一。在大部分情况下，安防领域中所用的监控设备对于高清彩色图像的要求是非常高的，这就决定了高清和全彩这两个因素的重要性，正是这种条件间接干预红外摄像机的诞生，才使安防领域中监控系统的全自动识别技术得以实现，即使是在无人操作的情况下，也能够准确地对事故发生的司机及车牌进行准确的识别。

在日新月异的科技社会中，SDI高清摄像机显得格外突出，特别是在多种苛刻的视频检测系统的衬托下，SDI高清摄像机的优势体现得淋漓尽致，它可以应用在各种类型的低光环境中，例如大型停车场、城市检测、楼宇及道路施工现场等等；除此之外，它还可应用在一些室外设施上面，例如大型污水处理厂、发电站、铁路监视等设施方面。举个最简单的例子，在某个楼宇施工现场中，夜晚只设置了一处光源，用户可以选择通过为传统摄像机补充红外照明设备的方式来进行夜晚拍摄，但是BEYONDVISIONTM技术中高感光性能的特征，使得这种红外照明设备的补充变得多此一举，SDI高清摄像机的使用完全可以取代之前这种光照补充方式，且SDI高清摄像机的能耗绝对低于15W，所花费的成本远远小于补充光照源的方案。在这个提倡节约环保的时代中，全球都开展了一系列活动来保护环境，因此国内安防领域在进行摄像机选择时也为了满足环保这一理念，尽量不选择红外灯设备，这一不仅仅可以减少电能的使用，还能大大降低维护成本。从我国安防领域中现有的摄像机设备中可以看出，大功率耗能的设备还是非常常见的，假使一个普通级别的省会城市中需要安装30万台摄像机，若将每台摄像机设备的功率都降低10W，那么一年下来可以节省2628万度电，则一年可以节省下来的电费高达2000万元，这是一个多么庞大的数字。

3 结束语

随着我国经济的日益增长，计算机图像识别智能化处理技术在视频监控设备中的应用越来越广，监控设备作为物联网的一部分，在物联网不断创新发展的推动下，监控设备务必也会慢慢与智能化相结合，此时图像的智能化处理分析能力便成为了系统自我检测的技术之一。通过这种智能化的处理分析，图像识别系统可以自动识别图像的色彩、噪声、融合度等，并通过高分辨率图像处理技术进行自动处理。随着模糊图像处理技术在日常生活中的日益普及，计算机图像识别的智能化处理技术势必会成为未来发展的主流趋势。

参考文献：

[1] 邵玉芹.图像处理技术在车牌识别中的应用研究[D].合肥：合肥工业大学，2007.

[2] 田捷，沙飞，张新生.实用图像分析与处理技术[M].北京：北京电子工业出版社，2009.

[3] 孔宏琦.利用中值滤波进行图像处理[J].长安大学学报，2006（7）.

[4] 孔建，苏吉阳，张志浩.计算机分析技术在动力总成中的应用[J].机电产品开发与创新，2013（1）.