图像处理智能化的发展方向

摘 要智能化是目前很多事物的发展趋势，图像处理也正在朝着智能化的方向发展。在我国图像处理技术不断发展以及应用范围的扩大，决定了图像处理智能化是未来发展的必然趋势，本文介绍了图像处理智能化发展概况、关于图像处理智能化的研究以及图像处理智能化的应用方面。

【关键词】图像处理智能化 智能算法 应用

1 图像处理智能化发展概述

图像处理技术最开始是伴随着战争的发展而发展，在海湾战争、伊拉克战争等几次战争中，美军利用先进的图像处理技术探明了伊拉克军队的部队布置、装备情况，并且因此而给予了精确打击。目前很多武器的发展已经开始应用图像处理智能化技术，而且这一技术在很多方面也有所应用，例如多媒体视频、机器人视觉以及光学成像等方面。现代技术的发展为图像处理智能化提供了相当多的理论与技术基础，例如各类软件与硬件，图像处理智能化最早在上世纪70年代中期被应用于军事方面，利用摄像机对目标进行追踪拍摄，之后利用图像处理智能化对于传输的视频、图像进行分析，将最终结果传输回主机系统，对目标实施跟踪，最后使用无人机或者导弹将其摧毁。目前这一技术的使用重点已经从军用开始向民用转移，它现在已经开始应用于人们的生活之中，并且向更多的层面发展，但是实际上还是存在着部分问题，例如在对目标进行捕获时，目标仍旧由人所控制，这对于目标的捕获要求就提高了，使用者必须拥有更高的捕获技术才能够完成这一工作，才能够进行之后的一系列操作，例如对目标实施打击等。

2 关于图像处理智能化研究

2.1 图像的形成

图像传感器是图像处理智能化的关键所在，二者互相联系，互相作用。图像传感器承担起对视频的制作功能，我国社会正处于向前发展的阶段，图像处理智能化开始被应用于更多方面，这也对图像处理智能化提出了更高的要求，在对目标进行识别时需要使用到3D技术，需要在各种环境下实现对目标的识别，我国环境正在随着社会发展而产生变换，因此可能会出现新的问题，这对于图像处理智能化有着更高的要求，因此相关的研究人员不能只局限于当前的技术成果，应该积极进行探究，让我国能够使用到更加先进的成像系统与成像理论，这就是量子成像理论，它在未来将成为图像处理智能化的核心。量子纠缠现象是量子成像理论中的重要内容，这一现象体现的是微观客体之间的关联关系可以延伸到更远的地方，可以不被拘束在某一个地点，量子纠缠产生的激光是量子成像中光源的来源，其中包含两道光束，一道用来对目标进行照射，同时获取相关的图像信息，另一道则将传输的图像利用计算机以及图像传感器进行处理，这样就能够得到高分辨率图像。

2.2 算法的分类

在对相关软件进行设计时，算法是其中的核心，它通过将数据结构和其他信息进行结合，之后按照一定的步骤完成整体的运算。面对相同的任务，不同的算法有着不同的步骤，因此而消耗的时间与不相同，部分研究人员经过自身探索总结出了一些算法。仿生算法是研究人员受到生物以及自然界的启发，以此来创造出的算法，目前想要解决某一问题只依靠一种算法是难以实现的，必须学会对各种算法进行总结，利用他们各自的优点去解决问题。在大多数情况下都需要对适应函数、遗传编码等进行详细设计，让整个网络可以对各类算法进行更好的学习，并且能够改善算法中存在的不稳定性，提高算法的全局搜索能力。智能算法中包括了很多内容，其中合成匹配滤波器以及自适应滤波器是其中的关键，这二者在解决问题时都能够发挥出重要作用，例如自动识别等问题。合成匹配滤波器在对目标进行识别时需要应用到的信息有很多，例如目标自身的姿态、发生变化后的形态、发生变化的原因等，这就导致其存在着部分不足，在使用时会受到各方面因素的限制，目前随着科技的发展，这一问题将在未来得到解决。计算的精确程度时智能算法与普通算法之间最为重要的区别，它具有普通算法自身不具备的联想、记忆以及学习功能，在进行图像处理智能化中很多问题都需要智能算法来进行解决。

2.3 图像智能化处理方式

相关交叉处理方式是目前主要应用的图像智能化处理方式，这一处理方式主要被应用于在复杂环境下解决与物体相关的识别问题，我国很多学者、机构都在對这一方面进行研究，其中包括了数学、物理以及光学等方面，这样可以对大部分目标进行识别，如果部分目标隐藏过深，难以识别就需要用到偏振光谱传感器等仪器，以此来增加部分物体与所处环境的识别度，目前这一方式已经开始被运用并且取得了较好的效果。微极化滤波器的应用也是一方面，这一方式主要应用于高分辨率光学系统中，这一方面的形成增加目标对比度、识别度的系统，可以利用传感器对目标进行识别，并且利用相应系统对目标自身携带的信息进行读取，可以获得更加详细的信息以及更加清晰的图像。

3 图像处理智能化的应用

3.1 医学方面

目前医院中广泛使用的CT技术就运用到了图像处理智能化技术，而且还能够会很多微观图像进行显现，例如各类细胞、人体内的神经体系以及病人的病变组织，让医生能够对病人的身体与病情有着更为直观的了解，之后做出相应的治疗措施，保证病人的身体健康。

3.2 军事方面

在前文提到过，美军曾经使用这一技术在战争中对地方战略目标实施重点打击，这一技术在目前得到了加强应用，它与无人机之间进行配合，对敌方目标进行确认，无人机通过发射导弹将其摧毁，美军对部分恐怖分子的击毙都是依赖此项技术，这一技术还能够对相应地点建立模型分析，让部队对于一些地方、地点更为熟悉，方便部队进行演习以及模拟训练。

3.3 航天方面

很多人造卫星以及发射的航空器、探测器上都配备了与之相应的装置，它们能够对太空中的景象进行摄影、摄像，保证影像的清晰程度，虽然在上世纪60年代美国与前苏联都曾经发射过载人飞船，但是由于当时条件限制，航天员带回的影像效果并不好，但现在图像处理智能化的加入给目前的航空航天带来了新的局面，提高了影像的分辨率，让卫星以及航空器拍摄的照片可以以一种更加清晰的形式表现出来。

参考文献

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[3]袁欣.计算机图像识别的智能化处理技术瓶颈与突破[J].电脑编程技巧与维护，2016（08）：136-137

作者简介

万卷（1983-），女，陕西省西安市人，硕士学位，现西安培华学院讲师，主要研究方向为计算机应用。

作者单位

西安培华学院通识教育中心 陕西省西安市 710125