计算机图像图形处理中的点位预测和噪点分析

2021-04-04宁玉门

信息记录材料 2021年5期

宁玉门

（商丘职业技术学院河南商丘 476000）

1 引言

计算机图形处理能够有效弥补图像拍摄中所存在的不足，能够通过数码手段，提高图像本身的应用价值与美学价值。所以在某种程度上，图像图形处理拥有着举足轻重的重要作用和功能。而在科技快速发展的背景下，更加精细、更加高端、更加现代的图像处理手段应运而生，能够通过点位预测与噪点分析的方式，提高图像处理的实效性和有效性，提高图像处理的品质，发挥计算机技术在图像图形处理领域中的价值，推动我国市场经济的健康发展。

2 图像图形处理的基本原理

在计算机应用技术得到健康发展的过程中，图像图形处理技术在摄影领域的发展和应用得到了有效的推进。摄影师能够借助计算机图像处理软件，灵活地、高效地处理图像图形信息，提升图像图形作品的美学价值和应用价值。然而为切实阐述图像图形处理的基本原理，需要从计算机技术、识别技术及微观角度等层面对其进行分析和探究。首先是计算机应用技术[1]。由于计算机是以二进制的形式来处理和传输数据信息的，因此需要被计算机系统识别的对象必须以二进制数据的形式传入到计算机系统中。而单反相机的出现，让传统图像图形处理技术融入到计算机应用技术领域，使计算机能够更好地处理各类数码图像或数码照片。现阶段，最为流行的计算机图形处理软件有Photoshop、CorelDRAW等软件，可以根据图像图形处理要求，进行灵活的处理和加工。其次是图像识别技术。传统的图像处理只能借助编码的手段来实现，而在现代图像图形处理的过程中，可以应用多种图像识别技术，来实现不同的图像图形处理目标。解决传统图像图形处理技术长期存在的技术问题，并使传统图像与现代图像处理技术有机地结合起来。譬如胶片照片便难以应用计算机图像处理软件进行处置。只有在图像图形处理的过程中，应用图形识别技术，才能在一定程度上解决图像处理过程中所面临的技术问题。最后是微观角度。由于计算机能识别的最小单位是二进制，所以在图像图形处理的过程中，需要将图像图形进行拆分与重构，以此适应计算机图像处理对处理对象的基本要求。但现阶段，图像图形的最小单位是“像素”，需要在软件设计的基础上，对其最小的图形单位进行识别，以此提高计算机图像图形处理的实效性和有效性。究其原因在于，以像素为图像处理抓手，能够更好地解决传统计算机图形处理所存在的弊端，优化图像图形处理的机制。总体来讲，根据计算机应用技术的发展特征和特点，图像像素的识别方式、方法及处理技巧逐渐成为我国现代图形处理的关键，能够通过像素分解、效果分析及微观视角等方式，提高图像图形处理的质量与效率。

3 计算机点位预测的应用机制

像素是图像图形识别与处理的关键和抓手。为切实实现图像图形处理目标，就必须重点关注点位预测的应用机制及应用领域。唯有如此，才能为我国图像图形处理技术的健康发展提供支持和帮助。首先是应用机制。点位预测是基于像素识别目标而形成的模糊捕捉技术。在具体的像素分析、识别与捕捉的过程中，模糊捕捉能够预判出像素所出现的具体点位，并以此实现模糊操作中的图像处理目标[2]。在实践探究与理论研究阶段，我们能够发现，点位预测是较为常见的图像处理技术，其应用机制与图像图形处理原理极为相近，拥有较高的相同性，由于像素的不断累积与叠加会拼凑成较为完整的图片，所以通过预测像素的落点位，能够为图像的有效呈像提供支持。但为确保像素落点位的有效性和规范性，需要技术人员通过分布式操作，降低像素点位的随机性与不确定性。而在实际的图像图形识别与处理的过程中，点位预测所存在的问题又比较常见，严重影响到图像处理的质量与效率。对此，技术人员需要借助“微观角度”，来分析具体的点位预测问题。譬如格式较大的文件，容易受像素落点位的影响，特别在缩放图片时，文件会出现像素消损、缺失等问题。而要想切实解决该类问题，就需要应用较为科学的点位预测手段，从而减少该类问题的出现和发生。如果出现难以预测的点位，则需要通过概率论和分布原理，对原有的点位预测机制进行优化与改进。譬如在划分像素色彩浓度较高的点位时，应根据图像暗点、亮点的分布状态对其进行划分与补充，进而借助分布原理，来确定相应的点位。而在应用领域上，点位预测能够被广泛地应用在图像的空间分布和色彩分布因缩放而造成的失真问题上，可以确保图像的本质不受影响和破坏，最大限度地提高图像图形的使用价值与艺术价值。此外，在图片格式及其保持过程中，点位预测能够确保图片的完善度和精美度，能够更好地减少格式转化过程中所出现的像素缺失现象。

4 计算机噪点分析的应用机制

噪点通常形成于图像图形拍摄中的曝光问题，在计算机图像图形处理中，这类问题较为常见，对图像图形的品质和质量的影响较大。要想切实解决此类问题，就需要通过噪点分析的方式来处理[3]。通常情况下，技术人员可通过像素识别的方式，来去除照片中的噪点，提高照片的审美体验。然而在实际的应用过程中，噪点分析却拥有较为复杂的应用机制或原理。我们在深入分析和研究的过程中，能够发现，噪点分析主要是以图像像素为分析对象的，需要采用“中值滤波”对其进行降噪处理。在实际应用中，需要以噪点检测为前提，以此确保图像边缘的完整性与清晰性，可以更全面、更规范地划分图像的噪声，如三角噪声、白噪声、脉冲噪声、高斯噪声、锐利噪声等。进而以中心像素为处理领域，通过非线性处理方法，将图像图形中的灰度值替换为图像图形原有的像素值，进而实现噪点处理的目标。在我国现代科技快速发展的过程中，中值滤波法也得到了改进与优化，可以结合噪点特征，进行针对性的改进，譬如脉冲噪点拥有极大值或极小值的特征，在处理过程中，需要将像素点划分为非噪点、噪点及细节点，从而降低中值滤波法对图像细节及非噪点的影响。然而在极值检测的层面上，极值点位置上的图像像素是否属于图像噪点，还难以借助全局检测的方式来判断，所以需要将局部检测算法融入到中值滤波法的应用过程中，唯有如此，才能通过阙值设置的方式，准确地区分像素和噪点。然而为更好地适应噪点处理的实际诉求，技术人员还需要应用三态中值算法（中值滤波法的一种），该方法能够通过对比中值滤波与加权滤波的原始值和中心值，来确定图像图形所输出的图形数值，提高噪点清除的实效性和有效性。在理论研究与噪点分析的过程中，我们能够发现，三态中值法能够实现中值滤波法与加权滤波法的有效融合，可以通过选择阙值的方式，形成噪点清除的识别条件，进而保障图像图形的细节内容，提高噪点去除的质量与效率。而在应用过程中，三态中值法的应用机制可概括为全局检测图像像素、像素点判断、非噪点判断、局部检测、三态滤波、滤波窗口扩展、三态滤波计算、噪点确定、中值替换等。总而言之，在实际的图像图形处理中，噪点分析能够在噪点去除的基础上，保障图像图形的完整性，降低曝光问题对图像实用价值与艺术价值的影响，最大限度地提高图像图形的艺术性[4]。