人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）技术在图像处理中的应用是计算机科学方向的重要研究领域，涉及图像的分类、识别模式、过滤、压缩、强化、恢复、变换等过程技术。人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等，在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用[1]。在软件中通过采用人工智能算法进行计算机视角的图像识别，以像素矩阵为单位提取图像数字信息后转为二维数组（即数字信号），获取数字信息后通过自动选择合适的算法进行智能检索，匹配相似代码，设置最优参数，实现高精度智能图像处理技术，从原需人为手动操作的复杂图像处理过程转为“一键生成”高效简单化操作。目前，我国的计算机软硬件设备技术相对比较落后，当识别复杂的图像时，任务量较大，计算机运行处理速度跟不上，无法及时地识别处理图像，降低了识别精度和效率[2]。现阶段的研究成果较国外具发达计算机水平的软硬件开发成果少，还需继续深造，提高计算机软硬件设备科研能力，向多元化、多维化、智能化的可持续发展前进。

伴随大数据与云计算的开发、5G时代与全媒体的融合，人工智能的浪潮一幕接一幕，人工智能的总体技术目标将在科技创新、经济民生、国家安全等领域下构建智能体系，面向互联网智能搜索、人机智能协作、工业4.0等技术关键环节有积极进展和新的发展突破，向人类智力水平靠近。在图像处理方面，因媒介传播的广泛性与多样性、数据值的分散性与多变性，其技术发展会朝向开发新专业理论与芯片技术、完善原有人工智能算法并发掘更多的智能算法、增强数据传输吞吐量的传输与利用、新途径神经形态计算与深度学习等目标发展，同时将融入更多情感因素，能依据个人喜好、要求更改识别效果；从二维图像转向三维甚至多维度的识别，从中提取更多有价值的信息，提高效率，提升精度，保证质量；甚至可以通过人工智能技术改变人们的生活、生产方式。