摘要：在现代信息技术、大数据分析和人工智能技术的推动下，计算机图像处理和识别技术在农业生产、工业安全、交通管理等各个行业均得到了推广应用。为进一步满足社会发展需求，全国每天都会有大大小小多个建筑工程开展施工作业，因为建筑施工涉及多个环节，且施工现场比较混乱，所以急需像计算机图像识别技术这样的先进技术发挥辅助作用，从而就能在智能管理平台的操控下对施工现场进行统一调度。基于此，本文主要分析了计算机图像识别技术在建筑工程施工中的应用。

关键词：计算机;图像处理;建筑工程;应用

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A

引言

近年来，计算机图像识别技术逐渐代替人工工作模式，在实际的工程施工中发挥重要作用。通过计算机图像识别技术的应用，不仅能够节省人力劳动，还能提高工作正确性和准确度，有助于推动我国工程施工项目的快速进展。计算机图像识别技术对建筑工程施工活动而言具有多方面应用价值，随着建筑行业发展速度不断加快，对计算机图像识别技术的应用要求逐步提高，工程施工单位要创新施工管理模式，将计算机图像识别技术充分应用在工作中，能够实际解决工程施工中的困难，促进工程施工向现代化发展。

1计算机图像处理

1.1概述

计算机图像处理技术应用范围比较广，通过应用数字化的手段提升了图像处理的速度，并为从业者提供了一个简易可操作的平台。通过计算机图像处理，能够实现以下功能：首先，是提升了图像的视觉效果和视感质量，通过对图像的明度色度进行调节能够改善图像的视觉质量。其次，是图像的信息提取以及图像数据变换、压缩、自动编码功能。通过使用计算机图像处理技术输入、加工并输出目标图像。图像提取包括特征提取、纹路提取、信息提取、文字提取、领域提取等。最后，实现图像的还原、增强、分割及描述功能。图像的增强还原功能能够提高图像的质量，强化图像细节。而图像分割功能是计算图像处理功能的关键技术之一，指的通过应用计算机图像处理工具，并且使用分割、提取等方法分离有效图像信息。图像描述功能是实现图像识别的前提条件[1]。

1.2发展

图像识别技术主要是以图像为主体，利用计算机和数学推理方法，对图像进行识别、处理、分析、理解，最终识别出各种不同模式的目标和对象的技术。它利用计算机程序代替人脑对图片信息进行识别，将图片中的信息提取出来并加以智能处理。图像识别技术由最初的文字识别阶段，例如字母、符号等模拟图像的识别，逐渐发展到数字图像处理与识别阶段。这个阶段模拟图像被处理成数字图像，这让存储、传输、处理都更加方便。最终发展到如今的物体识别阶段，将自然科学、社会科学、思维科学结合，对真实世界的客体和环境建立了更加清晰的感知和认识。

1.3原理

计算机的图像识别技术和我们人类对图像的识别在本质上都是一样的。人的大脑在“看到”一张图片时，会根据记忆中不同的类别的特征进行比较，判断是否有与该图片相同或类似特征的存储记忆，从而将图像进行分类、识别。计算机的图像识别技术也有类似的感知机制，计算机从大量的信息中高效准确地过滤无效信息，提炼筛选出有用信息，将图片中的特征信息进行存储。然后通过这些已经提取到的特征信息将图片进行分类、识别和处理[2]。

2计算机图像处理与识别技术的应用流程

2.1图像信息获取

获取图像信息是计算机图像处理与识别的第一步。计算机获取图像信息的方式主要是借助于前端的扫描仪或传感器。其中，传感器又可以分成多种类型，如用于识别光信号的光传感器、用于识别声音信号的声传感器等。在一些比较复杂的系统中，可能会同时使用多种类型的传感装置，为了实现图像信息的统一，必须要将传感器获取的声音信号、温度信号等，统一转化成电信号。

2.2图像信息预处理

图像信息获取后，还要通过预处理进行筛选、分类。由于初步获取的图像信息数量较多，并且其中很多图像可能存在画面不清晰、内容不完整，或者是不符合使用要求。在预处理环节，计算机会自动识别出这类信息并将其删除，从而实现数据“瘦身”，极大地降低了后续数据特征提取与计算分析的工作量。图像预处理中使用到的技术有多种，例如几何规范化技术、灰度级插值技术、高斯滤波技术等[3]。

2.3特征提取

图像特征提取处理过程中，要按照图像特征点的提取和选择逐一开展。对于目标图像，极大可能包含大量的特征点，不同的特征点对应不同的特征子集，科学的划分和准确的评估是保证图像识别效果的关键。常见的特征包括图像的颜色、纹理、形状或者是空间关系特点。与此同时，要结合人工智能图像识别技术应用标准保证能满足识别需求。比如，在电力系统输电线管理中，特征点选择和提取的就是电线纹理特征，能辅助检查人员了解线路存在的问题，以便于开展相应的检修工作。

2.4需要进行区域分割

区域分割是建立在图像识别的基础上，结合图像灰度以及颜色相对接近的区域进行划分。从技术角度上来讲，涉及到了扩充分割、直接分割以及间接分割这3种方式。

2.5目标定位。

首先需要获取目标区域的实际图像信息，然后进行重点圈定。在定位的过程中，图像背景可能会对具体的定位产生部分影响，背景的复杂程度越高，那么定位的难度就会随之升级。因此在实际的图像识别过程中，为了提升定位的精准性，往往利用边缘、纹理、颜色等相关要素来实现辅助。

3计算机图像识别技术在建筑工程施工中的应用

3.1在带钢缺陷检测中的应用

带钢缺陷检测作为建筑工程重要项目，但是传统人工检查，通常要耗费很多人力和物力，且容易出现一些人为失误。而计算机图像识别技术代替了人工工作模式，能够提高工作效率，减少失误情况的出现，同时也能节省人工劳动力。建筑工程施工中需要检测好带钢表面的质量，因为很多问题是人肉眼看不到的，因此就应该有效运用计算机图像识别技术，发挥技术优势性。比如在实际的带钢缺陷检测工程施工中，运用计算机图像识别技术可以更准确地判断一些问题，通过放大技术能够及时识别出缺陷。将计算机图像识别技术运用于工程施工中，更有助于提高各个项目的施工质量，可以识别出人眼无法判断的问题，进而及时地做出改善，推进工程施工进程的顺利进行[4]。

3.2在钢包洁净度检测中的应用

开展钢包洁净度检测过程中，利用计算机图像识别技术可以更快地识别出钢包表层的污染物，进而针对不同的污染情况制定出相应的清洗计划。计算机图像识别技术在钢包洁净度检测中应用，可以达到国家对施工质量的要求标准，发挥计算机技术优势，在实际施工中能够有效清洁污染物，保证工程施工的正常运行。钢包洁净度检测中，能够充分运用计算机图像识别技术手段，分析工程图像中的污染物，能够提高工作效率，减少污染物对工程施工产生的影响。计算机图像识别技术在工程施工中应用，可以更好地捕捉到一些缺陷问题，进而提高工程施工的整体质量。

结束语

基于信息化时代环境下，计算机技术的发展愈发完善，特别对于计算机图像处理技术的发展更加迅猛，现已被普遍运用于各行各业当中。计算机图像识别技术是一项新技术，通过在建筑工程施工过程中运用计算机图像识别技术，可有效提升施工进程，施工安全也能得到很大保障，据此施工人员应该积极探索计算机图像识别技术在建筑工程施工中的应用途径。

参考文献

[1]王成志.计算机智能图像识别算法的探讨[J].软件，2021，42（06）：136-138.

[2]曾长雄.计算机智能图像识别算法浅析[J].电子元器件与信息技术，2020，4（03）：61-63.

[3]张建渊.基于图像识别模板匹配技术的工业检测系统设计[J].仪器仪表用户，2020，27（03）：14-16.

[4]华正阳.基于视觉技术的热成像图像识别系统研究[J].通讯世界，2019，26（12）：12-13.