摘要：随着新时代的发展，计算机已经成为了一种使用范围非常广泛的工具。在计算机中，包含着多种先进的技术。其中，图像识别技术也是应用得非常广泛的。借助图像识别技术，就能够针对相关的图像进行一系列的处理，从而从中获得所需要的信息。相比传统的数据处理技术来说，这种技术也是一大进步。而且，其在现实社会中的有效使用，也有着非常重要的意义。
关键词：计算机；图像识别技术；应用
引言
在目前背景下，社会正在不断地进步，经济科学也在不断地发展过程中。这些都催生了大量的先进技术。在现代社会中，计算机的应用已经渗透到了各行各业中，而计算机的技术也已经有了非常大的突破。其中，计算机的图像识别技术也在社会的各个领域得到了广泛的应用，保障了社会上生产经营的顺利进行。因此为了让计算机的图像发展技术能够更好地进行服务，也要重视这项技术在实际应用中所遇到的一些细节问题。
1计算机视觉的基本概念
计算机视觉（ComputerVision）是指用计算机及相关设备对生物视觉进行模拟。即通过对采集到的图片、视频进行处理，以获得相应信息，实现物体识别、形状方位确认、运动判断等功能，以适应、理解外界环境和控制自身运动。简言之，计算机视觉旨在研究如何使机器学会“看”，是生物视觉在机器上的延伸。计算机视觉综合了计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学等多个学科，涉及图像处理、模式识别、人工智能、信号处理等多项技术。尤其是在深度学习的助力下，计算机视觉技术性能取得重要突破，成为人工智能的基础应用技术之一，是实现自动化、智能化的必要手段。计算机视觉技术承自图像处理、机器视觉（MachineVision）技术，但三者却不尽相同。图像处理主要基于数字图像的颜色、形状、大小等基本特征对图像进行处理。机器视觉则通过机器视觉产品代替人眼进行目标形态信息测量判断。而计算机视觉通常包含图像处理过程，并额外增加了模式识别等功能，与机器视觉侧重精确的几何测量计算相比，计算机视觉则侧重于感知和识别。
2计算机图像识别技术的应用分析
2.1带钢缺陷检测的应用
根据目前冶金工业水平的提升，对于钢铁材料表面的质量要求也越来越高。带钢表面的质量的好坏直接决定了钢铁企业的发展前景。传统的人工检查中具备着很多问题，例如人的肉眼无法判断大部分的缺陷，导致带钢表面会出现划痕、空洞等缺陷。但是图像识别技术能够代替人眼进行观察，图像识别技术对带钢的工艺品进行图片提取，运用视觉技术对图像进行预处理，利用图像增强技术等对缺陷图像进行放大判断，并且通过系统管理软件将这类参数进行反应，这就是计算机图像识别技术在带钢缺陷检测中的应用。不仅能够判断出人眼不能判断的缺陷，还能够通过系统判断出缺陷的种类从而进行生产调整。
2.2参数值比较
事实上，计算机系统当前无法实现图像的直接比较，虽然通过神经网络系统可以在一定程度上逼近这种比较效果，所以本文提出的方法为，应用像素点比较法完成识别。在计算机系统的运行中，会在计算机系统中构建数据库，系统会自动分析向系统中输入的图像，并将其配置为图形的矩阵参数，通过对这种方法的应用，可以更好分析图像中的关键信息。由于在图像识别中，需要保证关键信息不遗漏，所以应用的参数值对比方法为处理后的整幅图像参数对比，找到参数上的相同相似性。当相同和相似的参数比重超过50%时，应用神经网络技术，将相同参数的主要集中区域分解，通过这些区域与数据库中的图像比较，找到整个系统中是否存在明显的相似性，当确定这两个对比的图像之间相似度很高时，输出图像的识别结果。
2.3智能交通领域的应用
计算机图像处理与识别技术具有十分精准快速的判断能力，使其在交通领域中的应用良好，如驾驶辅助、智能胶条、车辆定位等方面，计算机图像处理与识别技术都有相关应用。驾驶辅助方面进行应用时，计算机图像处理与识别技术主要体现在车道偏离预警方面。
众所周知，车辆驾驶员长期行驶过程中，若出现过度疲劳、注意力分散等情况，难免会存在一定的危险性，而车道偏离预警可以通过道路特征图像识别，计算车辆运动状态，对车辆驾驶员提出相应预警，使驾驶员能够及时调整，避免发生交通事故。现阶段，我国的机动车量非常多，因机动车行驶不规范引起的交通事故也比较多，而有效确定违法者的责任成为交通管理的难题。此种情况下，交通管理部门通过计算机图像处理与识别技术的运用，可以识别违章车辆的机动车号牌，且我国对机动车车牌尺寸、数字大小与颜色具有明确规定，促使计算机图像处理与识别技术的处理速度越来越快。
2.4指纹方向场细节处理问题
指纹识别是计算机图像识别技术主要应用模块，而方向场提取是指纹识别、匹配的关键。通过指纹灰度梯度计算，可确定指纹纹路方向。并对指纹图进行初步类别划分。但是指纹中被破坏纹路线的存在，极易影响计算机指纹识别效果。据此，就需要对计算机指纹方向场细节进行恰当处理。基于方向场的指纹细节处理技术主要是在空域上，将一定大小的滤波器模板、原始图像进行卷积。即利用灰度滤波去噪技术，将灰度指纹图像上叉连、模糊、端点等局部特征进行合理处理。由于十字型中值滤波、均值滤波、直方图均衡化滤波等传统技术，在灰度指纹图处理过程中并没有考虑灰度图方向性。因此，为保证计算机指纹图像识别准确度，在实际计算机图像识别技术应用过程中，可采用方向图的方式进行指纹原图像处理。即利用纹线方向表示指纹原纹线，利用点方向图中源表示指纹每一像素点脊线方向。通过求取各点灰度均值，结合指纹图像中切线灰度变化及垂线方向控制，可有效提高点方向指纹图精度，进而保证计算机指纹图像处理精确度。
2.5计算机图像识别技术在农业领域中的具体应用
农业是我国经济发展的重要组成部分，对促进社会经济的快速发展具有重要作用。其中，计算机图像识别技术也发挥着重要作用。比如农业生产中，利用计算机图像识别技术可以对植物的生长过程进行图像反应，还可以监测与评价植物的生长，从而为农业生产提供可靠依据。计算机图像识别技术可以对植物的生长进行全景图像监控，还可以对农产品进行质量检查。由此可见，农业领域中，计算机图像识别技术发挥着重要作用。
2.6算法程序构建
算法程序事实上有两个部分，其一为图像处理过程的算法程序，其二为图像识别的算法程序。图像处理中，考虑到图像的矩阵很大，应用单独的噪点比较方法，处理效率较低，同时对硬件设施提出了很高要求，本文提出的方法为，完成对图像的分块工作后，分解同一视频中其余图像，将这些分块的图像横向比较，可以根据图像的精度设置分解的数量参数，降低硬件设备的运行负荷。在处理完成后，将这一图像与同一视频段中的其余图形比较，发现经过处理后的图像中依旧存在噪点时，则独立完成对这一图像分块中的噪点去除工作。在超像素生成中，也要按照设计的算法完成程序编写工作，提高整个系统的运行效果和质量。
结语
现如今，随着社会经济的快速发展，计算机图像识别技术逐渐朝着智能化方向发展，其应用范围也越来越广泛。计算机图像识别技术不仅在各个领域中都发挥着重要作用，而且对推动国家发展而言具有重要意义。为了促进计算机图像识别技术得到充分应用，同时发挥更大的作用，人们还需要加强对该技术的研究。随着计算机技术的进一步发展和相关理论研究的不断深化，计算机图像识别技术也会更加成熟，在人类社会实践中的作用也会越来越大。
参考文献
[1]汤勇峰.计算机图像处理与识别技术[J].信息与电脑,2018(20):21-26.
[2]王彦超.图像处理与识别技术的发展及应用分析[J].无线互联科技,2018(13):82-89.
[3]陈艳.图像处理与识别技术的发展应用[J].电脑迷,2018(6):55-57.