基于大数据的数字图像识别技术应用

蒋荣军

(广州松田职业学院，广东 广州 511300)

0 引言

在信息化的社会，大数据是一种资产，它的使用范围和价值都在增加。大数据技术在图像处理中具有很大的优越性。运用大数据技术能够有效地实现图像的有效传递，并能使原始影像更清楚地重现。利用大数据技术可以对二比特数据进行图像处理，从而提高图像的像素质量[1]。大数据能够真实地反映出图像的尺寸，能够清晰地看到事物的本质。同时，利用大数据技术对图像进行压缩、分割，能够很好地满足实际的图形处理需求。

1 智能数字图像识别技术概述

在人工智能的研究中，智能图像识别技术是一门新兴的技术。图像识别技术的研究对象以图像为主，基于不同的图像。由于不同的图像具有自身的特性，难以将其简单转化为标准的图像数据，工作人员必须对其进行加工，然后将其转化为一幅复杂的图像。在此基础上，利用人工智能技术对数据进行预处理，并根据数据的特性选取特性，并在此基础上选取对应的模板匹配模型[2]。基于这个基础，人们利用人工智能和大数据技术对海量数据进行分类，并根据分析结果选择合适的模型。然而，由于图像生成过程中存在许多挑战，工作人员在进行图像识别时也会遇到各种问题。智能图像识别系统的设计工作非常复杂，涉及多个不同领域。因此，如何进行信息交流是非常重要的。

2 大数据技术在图像处理中的应用优势与原理

2.1 图像处理过程

图像识别包括信息获取、预处理、特征提取和选择、分类器的设计以及分类器的选择。信息采集是利用传感器将声光信息转换成电子信息，也就是将受试者的基本信息转换成机器能够理解的信息。图像预处理就是通过对图像进行去噪、平滑等多种操作，以提高图像的主要特性。图像的特征抽取和选取是在模式识别中进行的。抽取与选取是模式识别中的特征。利用一种方法对被观察到的图像进行分类，得到特征的过程就是对其进行特征提取，并从中抽取出有用的信息，从而使其成为一种有效的识别技术。分类器的设计是指在经过训练后得到的识别规则，并将其分类，从而达到较高的识别率。分类决策就是在特征空间内对目标进行分类，从而更好地确定测试数据的隶属类型。

2.2 大数据技术在图像处理中的优势

2.2.1 再现性好

通过大数据技术，图片可以以更加生动的方式呈现出来，并且能够直观地展示出海量数据之间的关联，这大大提高了数据的存取能力。近年来，数据采集、存储和分析技术取得了长足的进步，但是由于它们日益复杂，使得它们无法得到有效利用。使用大数据技术可以显著提高图像的清晰度，避免因压缩而导致图像质量下降。相对于传统的模拟图像处理方式，它更好地克服了传统的图像复制、传送时的模糊性、像素劣化等问题。数字影像映射载体是一种相对的、不会因复制影像而造成影像品质降低、影像资料重现的能力。

2.2.2 精度高

利用大数据技术和二位元数据对图像进行仿真，确保了图像的精确度。在减少图像自身的数据比率后，可以方便地进行图像的传送和存储。数字图像处理技术能够将图像的数据进行数字化的映射和记录。在实际应用中，图像处理技术的精确度依赖于其所使用的数码装置能否正确地处理这个过程。在图像扫描器的高运算能力下，其他的工作都可以通过电脑装置以一个固定的加工程序来实现。与传统的仿真方法相比，该方法仅需对系统的内部参数进行修改，无需对其他元件进行任何调整，从而在一定程度上显示出成本上的优越性。

2.2.3 适用范围广

由于不同的来源，大数据技术能够真实地反映出图像的客观尺度，拓宽图像的处理领域，从数字编码的角度反映图像的本质。影像来源有多种，有可见光、超声波、红外等。这些信息源是用二维阵列映射出图像的灰度，从而实现数据源的位置变换。电脑装置只需对正在运行的程式施加图像源，就能达到方向化的处理。

2.2.4 灵活性高

随着大数据技术的应用，图像处理是以原始的信息来源为基础，对某些数字信息进行精确分析、优化、重构的过程。数字图像处理的特点，不仅局限于线性操作，而且还能在一定程度上表示非现象级的数据，使其在实际应用中更具灵活性。采用基于线性化的非线性处理方法，可以有效地提高图像的处理能力。

2.3 大数据技术对图像进行处理的原理

利用大数据技术实现了图像的快速、低延迟存取的 OLTP工作负荷和 OLAP工作负荷。OLAP工作负荷能够快速、低延迟地存取少量的图形数据。OLAP能够大量地处理图形对象的数据。

2.3.1 原始图像指数的采集

原始数据的采集过程如图1所示。

图1 原始图像数据采集过程

2.3.2 图像识别的过程

经过反复的训练和辨识，图像识别技术能够准确地获取图像的相关信息，并保留一些平均值和特定指标。图像识别技术是基于计算机技术的一项先进技术，它能够有效地解决传统制造过程中存在的诸多问题，对于我国新兴工业的发展具有重要意义[3]。理论上，将二维平面数据转化为数字数据，实现图像识别和实体空间转换。它的基本原理如图2所示。简单来说，就是从一个图像中提取一个真实的图像，然后利用最基本的算法将其转化为数字信息。近几年来，许多学者发现，图像的形状、颜色、高度和尺寸都是人们关注的焦点。在识别出特定特征后，本研究分析了该特征与其他图像的共性。通过逻辑推理，该技术可用于计算机智能图像识别。利用扫描、摄像技术快速定位图像特征，结合数据库中常见特征，有效提高扫描精度，缩短识别周期，提高最终识别效果。

图2 图像识别流程

2.3.3 指数预测

大数据技术可以从更多的指标数据中挖掘出更多有价值的信息，从而达到最优的处理效果。指数预测的模型虽然相对比较简单，但是它们的短期预测能力较好。不同指数模型建模时选用的因子可能不同。比如单指数模型(simple/single exponential model)拟合的是只有常数水平项和时间点i处随机项的时间序列，这时认为时间序列不存在趋势项和季节效应；双指数模型也叫Holt指数平滑，拟合的是有水平项和趋势项的时序；三指数模型也叫Holt-Winters指数平滑，拟合的是有水平项、趋势项以及季节效应的时序。

3 大数据分析技术与智能图像识别技术融合应用

大数据技术已经成为图像识别领域的重要工具。通过大数据技术，人们可以获取图像识别所需的数据，并科学合理地处理这些数据，从而大大降低了智能识别的工作量。通过结合数据库架构、安全性和图像识别技术，人们提出了一种全新的解决方案。这3个步骤不能忽视，员工应将二者有机结合，充分发挥各自的优势，形成优势互补。各有关单位要将大数据分析技术应用于智能影像识别的各项活动，真正实现其功能与价值，使之真正发挥作用，而非只停留于表面。

3.1 数据库架构的设计

数据库结构是数据资源配置的一种方法，它的结构决定了用户访问数据的速度和安全性。但是，由于该模型是建立在动态站点上的，因此模型安全性较差，容易导致用户访问时数据泄露。员工们意识到这一问题的严重性，采取相应措施提高数据库的安全性和保密性。员工必须改进访问方式，提供多种访问方式，如无线、有线、云数据等。员工必须改善用户访问方式，提供无线、有线、云端等多种访问方式。用户越多，风险就越大。但是，由于接入点保护机制会影响访问速率和访问质量，因此一般不需要访问点保护机制。中间件是数据库结构设计中的重要环节，它具有较高的复杂性，因此在系统结构上采用多种语言和索引中间件，以提高用户访问速度和安全性。为了节约人力、物力，充分利用人力和物力，在企业核心部位建立保障机制，使企业发挥最大作用和价值。

3.2 安全数据库的设计

建立安全数据库是提高数据安全性的必要条件。尤其是在数据量大的情况下，要注意数据的保密性，避免数据泄露。安全数据库作为数据中心，以安全数据库管理系统为中心，对数据进行管理，充分利用安全数据库的配置管理、安全审计、操作日志管理、用户管理等功能。这些功能还包含其他内容。由于数据库中的数据非常重要，因此必须严格管理数据，在数据组织、数据管理等方面注重数据的存储与存储。在设计数据库时，应着重于预警数据库、性能数据库、组态数据库等关键技术。安全数据库设计能够有效提高数据平台服务质量，通过分层管理与筛选，使数据信息更加安全、高效。为了保证数据的隐私性，某些数据必须严格管理，因此必须建立专门的数据库，以保证数据的完整性。建立安全数据库需要专业技术人才，加强安全数据的安全性、科学性，引入专业研究人才，才能真正发挥数据库的作用。数据库安全是数据库工作的首要目标，因此企业必须加强安全技术研究。

3.3 图像识别技术

在大数据分析的最后阶段，由于传统的图像尺寸不一致、像素不清晰等原因，采用智能图像识别技术往往会导致识别效果不佳。这项技术可以改进计算机识别功能。在实际应用中，要想将大数据技术与图像识别技术结合起来，必须具备丰富的影像工作经验，并整合多种影像资料，形成多种影像模式。随着社会和时代的发展，计算机视觉技术取得了长足的进步。为了提高用户的安全性，人们必须充分利用大数据分析的优势，整合各种信息资料，并逐步提升用户的存取安全性。用户须注意个人信息，如果发现不良网页提示，须立即停止浏览，以免因浏览过度而导致信息泄露。为了保护数据安全，相关部门应加强对用户个人信息的保护。如果发现用户泄露了个人信息，应尽量减少损失。

4 结语

随着图像处理系统的不断完善，图像处理技术会广泛应用于相关领域。(1)太空。如卫星、火星等遥感影像，通过识别和优化图像像素，可以保证图像数据的真实性和完整性。同时，结合数字图像处理技术和其他技术，实现了高效的扫描和传输。随着图像信息处理技术的不断发展，图像信息处理技术将得到进一步的发展。(2)生物医药。数字图像处理技术应用于医学工程。比如 CT技术的发展，可以通过影像技术检测人体体温，从而发现人体目前存在的生理问题。(3)通信工程。图像处理技术在通信工程中的应用，是由传统的文字处理向图像和多媒体转换的过程。(4)工程项目。利用视觉、触觉等技术实现基于数据的三维参数辨识，利用该系统模型将现有影像技术所获取的信息进行映射，从而真实地反映现实中的各种物体、场景。