浅谈大数据技术在图像处理中的应用

刘炜

摘 要：随着我国信息化技术得到快速革新，大数据技术在人们生活与工作中广泛应用，其中在图像处理中有较好的应用效果，可以为未来图像处理工作提供必要参考。本文首先阐述了大数据分析基本方法以及计算机图像处理技术的发展情况，而后分析了大数据在图像处理中的优点与功能，最后着重分析了大数据技术在图像处理中的应用及策略，以此提出几点意见，以供参考。

关键词：大数据技术;图像处理;优点

我国科学技术在发展的过程中，大数据技术是科技发展的核心内容，能够对相关数据实现有效整合，可为图像处理工作提供数据指导工作，能够大大降低图像处理工作难度，在编码压缩、图像变换以及描述中发挥着作用。

一、大数据分析基本方法

（一）数据统计分析

大数据通过统计与分析满足用户对数据整理与分析需求，在应用大数据技术的过程中还可应用EMCGreen Plum、基于MYSQL的存储infobright等工具。对于一些基于半结构化数据的需求，需要采用Hadoop工具实施统计与分析。此外，大数据技术工作特点是需要处理大量数据，并且在统计分析期间对系统资源有较高的要求。其统计与分析方法主要有以下几个方面：（1）数据ETL。对信息系统数据实时收集，将其变换为特定格式后导入到分析平台分析模块中^[1]。（2）分类统计。采用归纳与统计方法整理历史数据，同时生成报表。（3）多维分析。多维分析主要是指形成不同维，并对其实施分析操作，如特定范围选定、缩放单位尺度等。

（二）数据挖掘

数据挖掘与统计分析相比有所不同，没有预设内容范围，着重突出现有数据层面中的基于不同算法的计算与分析，以此使预测达到预定效果，同时作为高级别数据分析的凭证。数据挖掘算法由用户聚类的K-Means、SNM以及Naive Bayes等，其分析工具主要有Hadoop Mahout、spark等。此外，数据挖掘特点与难点在于挖掘算法相对较为复杂，并且计算数据量与总量多且复杂。数据挖掘目的是根据算法寻找潜在的关联性，对未来的发展趋势有效预测。

二、计算机图像处理技术的发展情况

目前，随着大数据技术的广泛应用，在较多行业中应用效果明显，其中在图像处理应用中，能够提升图像处理精确度与质量，以此完善内部的计算机图像处理技术的应用，以高水平的管理方式为后续图像处理的发展做基础性的准备工作。基于大数据技术的图像处理，在较多领域应用期间得到政府部门的大力支持，能够为技术创新提供空间与方向。此外，大数据图像处理技术是整个图像系统的核心内容，在硬件设施的基础上，还需要通过相关软件进行处理，以此使图像处理向图像识别方向发展，可更快获取数据图像信息^[2]。一般来说，此种技术对于图像的边缘检测和图像分割的数据长期性比对，能够对图像实施精细化处理，从而实现外在技术创新与内容分类。

三、大数据在图像处理中的优点

大数据在图像处理中的优点主要表现在以下几个方面;（1）通过数据技术能够将图像再现，同时提高图像清晰度，避免受到图像传输以及复制的影响。（2）在应用大数据技术的过程中，还可确保图像处理精度通过使用二位数据组的方式模拟图像。通过现代化扫描技术，可以提升图像像素。（3）通过大数据技术能够扩大图像处理适用范围，因图像来源不同， 能够对事物尺寸真实反映，如在对电子显微镜图像以及航空图像处理的过程中，可以根据数字编码方式反映事物的本质^[3]。（4）可提升图像处理灵活度，在图像处理的过程中，能够根据线性运算方法进行非线性处理，根据相关逻辑关系实现数字化图像处理。（5）应用大数据技术还可以对图像进行压缩，在该环节中，不同像素之间相互独立，同时又有一定联系，能够增加图像像素之间的灰度相似性，以此实现图像的压缩。

四、在图像处理中大数据技术功能

（一）图像交换功能

通过大数据技术对图像处理期间，可实现图像的变化。由于在处理中图像陈列较大，所以需要较大处理量。因此，应当对图像方式实施改变，处理图像变化率，减少计算量，从而提高图像处理效果。

（二）节约编码压缩时间功能

在进行图像处理的过程中，通过大数据技术中的编码压缩技术，能够减少图像数据量，实现图像传输与处理时间的节省，从而节约储存量。通过压缩技术还能够对头像真实度有效保存，以此提升处理效果^[4]。

（三）图像复原与增强功能

通过大数据技术可使图像对图像进行复原以及增加，从而提高图像清晰度，同时通过去除噪声是突显图像的关键。复原方法应采用降质手段，这就需要采用大数据技术构建降质模型，并且根据滤波方法对图像实施复原。

（四）增加图像描述维度功能

在对图像处理期间，大数据技术能够将图像描述维度有效提高至三维，其中图像描述是处理的基础，在进行描述的过程中，主要是通过二维形态，也就是对图像实施边界以及区域描述，以此将其提高至三维层面。

五、大数据技术在图像处理中的应用

（一）在农业图像处理中的应用

在对农业图像进行处理的过程中，可以通过大数据技术实现农产品加工自动化，提高生产效率，将自动化采摘技术与大数据图像处理技术进行有效结合，以此对自动化控制系统全面完善，从而提高农作物的采摘效率。

（二）在纺织业中的应用

在纺织行业发展期间，大数据图像处理技术应用逐渐广泛，能够对纺织原料进行全面检查，提高检查期间的精确度。在对纺织业图像处理期间，能够与特征识别模式进行有效結合，提高纺织原料分析精确性，同时根据遗传遗传算法与拓扑理论提高图像处理的精度。

（三）在交通领域图像中的应用

大数据技术在交通领域图像处理中，能够通过摄像头记录车辆行驶过程中的违章行为，同时将其传输到计算机中进行保存与分析。在处理期间能够对违章车辆具体情况进行分析，比如车牌号、驾驶人安全带佩戴情况等，可大大提升违章查处工作效率，这对人们出行安全奠定良好基础。

（四）在茶叶质量品质区分中的应用

通过大数据技术对图像实施处理，能够对茶叶之间的微小的颜色变化进行有效辨别，同时辨别方法更为精确，并且提升了判断水平。在对茶叶品质区分的过程中，主要表现在茶叶大小、颜色以及形态等方面，在对图像处理算法进行设计期间，应当与茶叶彩色照片进行对比，从采摘阶段对不同皮质的茶叶实施分类，设计科学、合理的管理流程，以此对茶叶进行自动化采摘与检测。通过大数据技术可通过图像处理可识别茶叶颜色，确保在采摘期间判定茶叶质量，以此完成数据分析，使鉴定误差率降至最低^[5]。在对其进行分析的过程中，能够先通过观察判断，再使用计算机筛选，最后完成茶叶的鉴定工作，提高茶叶成品品质与效用。

六、大数据技术在图像处理中的应用对策

（一）加强技术研究

在对图像处理的过程中应用大数据技术期间，应对大数据技术实施深入探究，以此开发先进的大数据图像处理技术。为此，技术部门应设置研究项目，投入资金，安排技术团队对图像处理技术进行全面完善，以此革新传统图像处理方法。

（二）培养专业人才

基于大数据技术的图像处理技术的应用需要专业人才支持，并且应具备较高的专业技能。为此，需要对技术人才全面培养，并且实现跨专业培养。此外，各高校需要开设大数据图像处理专业，使学生真正掌握图像处理技术。

综上所述，图像处理工作能够通过大数据技术提升图像处理的精确度，并且在此基础上可缩短人工处理时间，提升图像处理效率。但是，在应用大數据技术的过程中，依然缺乏专业人才，同时研究系统还有待完善，所以还应对相关工作环节实施全面改进，以此全面提升大数据技术在图像处理工作中的应用效果。

参考文献

[1] 陈燕.大数据技术在图像处理的应用[J].电子技术与软件工程，2018（5）：177.

[2] 董栋挺，王晨明，陈谦益，等.大数据技术在电力招标采购分析中的应用[J].中国高新区，2018（8）：233.

[3] 邱实.电力物资招标采购管理大数据应用规划分析[J].通信电源技术，2018（4）：259-261.

[4] 刘阳.电力物资招标采购管理大数据应用规划研究[J].数字化用户，2018（23）：195.

[5] 卿岑.电力物资招标采购管理大数据应用规划研究[J].区域治理， 2019（3）：93.