人工智能算法在图像处理中的应用

人工智能（简称AI）是新时代背景下提出的全新概念，也是时代进步的重要标志。作为一种先进的技术体系，其所呈现的应用覆盖面十分的广泛，并且在很大程度上改变了当下的社会面貌。作为一种智能化的技术载体，在图像处理方面所呈现的应用功能也是十分突出的，并且所包含的技术类型进行十分丰富。下面，主要就AI技术的内涵、本质，以及在图像处理方面的具体应用展开合理的分析。

人工智能算法;图像处理;应用

前言：

随着时代全面进入互联网发展时期，信息技术体系逐渐成熟化，计算机的内部结构和系统功能也得到了进一步的优化，整体运行效率获得显著提升。与传统系统下的计算机设备相比，在功能上更加先进，覆盖面更加全面。在信息化的时代背景下，相关人员开始强调AI技术的开发。并以先进的技术载体为支撑积极研发智能算法，用于支撑图像处理等各个方面的工作开展，从而有效的提升工作效能。因此，在图像处理的行业领域，以AI技术为载体加强智能算法的研发，规范推广和使用是当下需要关注的重要发展目标。

一、人工智能概述

（一）内涵

AI是一种全新的技术体系，主要以信息化技术手段为支撑实现智能化处理，同时也属于一种全新的学科范畴。有学者将其定义为一种工具性较强的技术载体，具有一定的高端性能，是基于人体功能学角度所设置的一种智能技术，能够在一定程度上取代人工操作，甚至还可以完成高危环境下普通人员无法完成的工作。在当前的社会领域所呈现的服务特征十分突出，也因此受到了广泛性的应用，让各个领域都呈现出全新的发展面貌。

（二）本质

AI作为一种新技术，所呈现的模拟特征比较突出，主要以人为模仿对象，按照个体的思维以及具体的行为表现进行编程和智能设计，從而通过技术的控制实现机器设备的自动化运转。可以说，AI技术和相关设备载体的本质就是一项高端的工具，只是在思维逻辑和行为方面与人相似，但是并不具备人的感知和情感。而AI算法则是以先进技术为载体进行编程处理，从而构建完善性的系统功能体系，保证各项功能得到有效发挥。将其应用到图像处理技术革新当中，能够全面提高整体工作效能。

二、人工智能算法在图像处理中的应用

（一）人工神经网络（ANNs）

ANNs作为典型算法，其研发灵感主要来自于大自然，以动物行为为灵感依托所创设的一种智能算法。众所周知，与人不同，动物的神经网比较特殊，并且存在着独特的优势。具有较强的信息敏锐性。因此，在研究智能算法的过程中，从动物的身上获得了有效灵感，并构建了ANNs算法模型。在图像处理中应用时，该算法能够实现信息分析，提取，从而保证所获得的信息应用效能更加突出。不仅如此，ANNs具有较强的自主性和自控性，对图像处理的真实环境具有较强的适应性。一般情况下，在针对具体图像进行压缩处理操作的过程中，需要用到这一算法。合理设置节点，在设置时根据不同层级对节点数量进行规范选择，并就所对应的功能类型进行明确。节点少对应传输层，多的则对应输出/入。相较于传统的压缩存储模式，ANNs所具有的优势比较突出，不仅能够控制存储空间，同时也能够保证处理效能获得显著提升，最重要的是，能够保证图像的还原指标符合基本要求。。

（二）遗传算法（GA）

GA也是一种智能化的算法，是AI技术体系支撑下的重要算法类型。也是一种以生物学科为依托的全新技术载体，融入了一定的遗传学知识，是自然进化生态现象的一种重要体现。具体指在计算机的助力下，对不同的运算流程进行检索，该过程具有一定的随机性。通过自动化分析与识别，从数据库中智能选择出最优的处理方式，具有一定的择优选择的功能。一般情况下，该算法在具体运行的过程中，首先需要先以结构对象为载体进行干预，之后进行检索和操作。在该算法所构建的工作系统中，所包含的要素比较丰富和多样化，具体有编码、初始化种群、选择、交叉、变异等。在利用该算法对具体的图像进行处理时，所适应的工作领域主要以切割环节为主。即根据智能化分析对比较优秀的切割方式进行自主选择，从而保证图像处理效果最佳化。GA的算法模型具体见下图。

（三）蚁群算法（ACO）

ACO也是一种以AI技术为支撑的全新智能算法，下图是该算法的具体模型。该算法具有较强的概率性特征，及从众多路径中选择出最佳形式，具体融入了生物学科的思想，以蚂蚁觅食的生物现象为灵感支撑所创设的一种全新的算法形态。就像蚂蚁一样，ACO在进行图像处理的过程中，会留下具体的信息，分散在所经过的区域范围中，对具体的路径方向进行明确。然后根据浓度范围值进行信息反馈，根据数据综合分析确定最优路径，与其他的算法不同，所呈现的精度效能更加突出。在利用ACO进行图像处理时，一般会对图像进行切割处理，同时在边缘检测方面也具有着重要作用。

（四）模拟退火算法（SA）

SA作为一种比较典型的算法，同样具有一定的随机性特征。融入了一定的物理学科理论，具体指固体退火理论，融合送代策略，所构建的综合性算法体系。具体指在物理学科范围内，有这样一个经典现象，即当固体温度达到一定参数标准之后再冷却，其内部的粒子状态发生显著的变化。在高温度的环境下，固体内部粒子状态具体表现为无序状态。并且在此过程中整体的内能参数会获得显著提高。在冷却阶段，温度逐渐恢复，此时粒子状态逐渐趋于稳定。该算法在图像配准、优化排版、图像分割等方面所具有的功能优势比较突出，同时也能够在图像中的汉字信息有效识别方面发挥着重要的支撑作用。不仅如此，借助SA进行滤波处理，优化图像效果。

（五）粒子群优化算法（PSO）

PSO作为一种AI支撑下的全新算法，研发的灵感主要来自于生态环境中的鸟群，根据其所呈现的捕食行为特征所构建的一种算法，与GA算法之间既存在着一定区别同时也存在着一定联系。相形之下，PSO算法在具体操作方面具有一定的便捷性。并且所使用的范围相对来講比较广泛，例如在模糊控制等诸多方面所呈现的应用效果均比较突出。利用PSO进行图像处理，能够进一步优化边缘检测工作环境，提高整体检测效率。以梯度算子为载体对边缘位置进行明确，从而保证边缘范围确定数值更加精准，避免出现丢失等不良问题。借助该方法进行图像切割、压缩等一系列的处理，能够在精度和工作效能方面得到进一步优化。

结论：

依前所述，随着信息化技术不断更新，人们对AI技术的研究进程也在不断的深入，并加强了应用范围的进一步拓展。图像处理是当前比较重要的工作项目，为保证处理效果更加突出，全面提高处理工作效能，相关人员需要针对AI技术进行系统研发，不断推出全新的智能算法，如ANNs、GA、 ACO、PSO等。并在此基础上对图形处理技术体系进行优化与完善，从而保证处理效能获得显著提升，也能够保证图像精度和质量符合新时期社会环境的发展要求。

参考文献

[1]王玉娟，张海，王先国，潘志宏.人工智能算法在图像处理中的应用[J].电脑知识与技术，2018，14（19）：208-209+212.

[2]张薇.人工智能算法在图像处理中的应用[J].通讯世界，2018（04）：63-64.

[3]张景虎，孔芳.人工智能算法在图像处理中的应用[J].电子技术与软件工程，2014（08）：96+167.

作者简介：王铭远（1999.2-），男，河北省石家庄市人，本科在读，研究方向：软件工程。