计算机图像处理技术的应用与分析

杨福康

摘要：针对目前计算机图像处理技术在各行业的广泛应用，为深入探究其应用优势及发展现状，从计算机图像处理技术概述开始分析，对其各类技术进行介绍，并简要分析其优势特点，进而对其应用过程进行分析阐述，并重点讨论该技术在各领域的具体应用。分析表明，计算机图像处理技术应用优势显著，在各行业实践应用方面发挥着极其重要的作用，有助于对该技术的应用领域以及未来发展前景提供一个总体性认识。

关键词：计算机图像处理；技术概述；技术优势；应用领域；发展前景

中图分类号：TP391      文獻标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）35-0010-04

1 引言

在信息时代快速发展的背景下，计算机技术在行业内的应用领域不断延伸，为各行业人员提供帮助，降低工作难度，提高效率。与此同时，在互联网时代，网民基数倍增，各种各样的海量数据信息也随之而来。当然，这些信息不都是有用的，里面也不乏一些冗余无用的信息，计算机处理这些冗余信息不免会降低运行效率，浪费可用资源。对此，图像处理作为计算机技术非常重要的学科分支之一，并作为一项比较先进的处理技术，对数据信息的优化具有不可轻视的优势地位。此技术可对图像信息进行识别处理，在处理质量和处理效率方面具有很大优势，并且处理过程方便快捷，同时可满足人们对图像的特殊处理需求。由于技术的优势突出，图像处理在各领域应用广泛，例如医学领域、交通领域、司法领域、军事领域、农业领域等。

2 计算机图像处理技术概述

图像处理具有交叉学科的性质，一般的图像处理是通过计算机技术对输入图像进行特定处理，然后得到输出图像。在此过程中，需要用到各种技术，主要技术见下文。

2.1 图像滤波

图像在处理过程中会不可避免地产生噪点或失真的情况，导致图像质量下降[1]。此时就需要对图像进行滤波操作，主要在保证图像自身特征的情况下对其进行噪声控制。可利用平滑处理的方法，采用简单平均法计算，将像素点周围的灰度值进行平均计算，但所选区域大小会影响平滑效果，区域不宜过大也不宜过小，应注意。同时，可利用“均值”或“中值”的滤波操作方法对其进行去噪操作，将图像的像素信号按照灰度值进行排序[2]，将均值或中间值作为灰度值替换，从而实现去噪，提高图像质量。处理前后对比如图1所示[1]。

2.2 图像增强

图像增强技术旨在突出图像的重点，同时弱化瑕疵。在过程中可能会用到锐化、滤镜等技术，通过相关软件可对图像的色彩以及清晰度等方面进行增强，例如可将黑白图像转化为彩色图像，增加颜色饱和度，采用锐化技术增加图像对比度，借助边缘锐化技术使图像更加清晰，能够结合视觉和光觉效应，使图像更加清晰，更加添具色彩冲击感。增强效果如图2所示，增强处理后白斑区域边缘更加清晰，利于观察。

2.3 图像修复

在外界因素的干扰下，图像可能存在质量下降或者模糊不清的情况，也就是与正常图像相比图像受损，此时，就需要通过图像修复技术对受损图像进行修复。在进行图像修复前，一个重要的环节就是首先确定图像受损的原因，明确受损原因后，充分利用修复技术对图像受损位置进行复原，对受损位置建立合适模型，并利用适当的算法尽可能地对图像进行修复操作，保证图像质量下降和模糊的因素消除。

2.4 图像编码压缩

当图像占据存储空间较大容量时，可以采用编码压缩的方式降低图像所占容量，并且可以将其中的冗余数据去除，编码压缩后，由于容量变小，图像传输的效率会大大提高，同时，选用恰当的图像编码压缩方式，并不会对图像本身质量造成损害。目前，图像编码压缩的主要方法有MPEG、JPEG等[1]，其压缩处理过程如图3所示。

2.5 图像分割

图像分割的技术，目的在于将所需要的区域分离出来，以便更好地进行图像识别、图像分析和图像理解。基于边缘的分割、基于区域的分割和基于纹理的分割等都是图像分割常用的方法[3]。倘若想针对某一确定边缘或区域进行分析，就可以通过图像分割技术将其分离出来，这样，便可以提高效率并提高分析的准确性。

2.6 图像识别

图像识别，顾名思义，就是对图像进行识别分析，并提取其特征信息，据此将图像进行分类[4]。在图像识别之前，图像一般需要经过预处理操作，例如对图像进行降噪、增强、边缘处理等操作。图像识别常用的方法有统计图像识别方法、结构图像识别方法和模糊图像识别方法。

3 计算机图像处理的优势

3.1 再现性好

对于经过图像处理的图像，需要保障这些图像原有的特征并不会由于处理后而消失或者受损。无论是图像滤波、图像增强，还是图像编码压缩等技术都可以确保其基本特征信息不被破坏，对其进行有效处理，可以很好地保证图像的质量不受任何干扰。因此，计算机图像处理具有良好的再现性，可以确保图像经过处理后原有特征会被破坏。

3.2 精确性高

目前，计算机图像处理技术发展迅速，可以同时处理多张图像，并且在处理精度上相较于传统的人工处理更加精确。这是由于图像处理可以将图像进行数字化，并且计算机的运算速度极快，完全可以满足图像处理的需求。反观传统的人工图像处理，在处理速度上远远比不上计算机图像处理，并且针对图像中的不易被发现的特征，人工往往会忽略。然而，传统的人工图像处理并不完全劣于计算机图像处理，由于人工存在主观性，可以对图像进行特定处理。在这一点上，可以通过优化计算机图像处理算法，以便达到更好的图像处理效果。

3.3 处理速度快

在处理速度方面，由于人们平时会接收到大量信息，其中不乏一些冗余无用的信息。人们追求方便快捷，对处理速度方面要求很高，对此，计算机图像处理恰好可以满足人们对处理速度的需求。在精确性优势中也提到计算机图像处理可以将图像进行数字化，同时计算机的运算速度极快，综合这两个方面，计算机图像处理在处理速度方面优势明显。

4 计算机图像处理技术的应用过程

在了解了计算机图像处理技术后，其应用过程也是一个很重要的方面。计算机图像处理的应用过程一般包括四个方面：获取图像信息、图像预处理、特征抓取、分类图像信息。在获取图像信息阶段，主要通过计算机和各种传感器来获取信息，然后将所获取信息进行数字化，有助于计算机后续的分析处理；获取图像信息后，就需要对图像进行预处理，该操作目的在于从大量的信息中提取具有价值的信息，将那些冗余无用的信息剔除，然后将所提取信息传给图像识别模块进行识别处理；在特征抓取阶段，目的在于满足人们对指定特征的需要。例如，在交通领域，倘若駕驶员在驾驶汽车的过程中，存在某些违法行为，此时就需要针对驾驶员的特征进行抓取；特征抓取后，需要对图像信息进行分类，当然，分类需要遵循特定规则，例如，驾驶员的违法行为，可以根据驾驶员不同的违法行为进行分类，分类图像信息的目的在于将获取的大量特征信息进行分析整理，能够更好地展现出计算机图像处理的优势。

5 计算机图像处理的具体应用领域

5.1 医学领域的应用

医学的发展离不开新时代新技术的支持，计算机技术的进步对其产生的影响不可忽视，以往在医学方面遇到的难题，通过计算机技术便可以很好地解决。其中，计算机图像处理技术在医学领域的应用极为广泛[5]，为医生更好地判断患者病情提供巨大帮助，极大地推动了医学的发展，例如CT、B超、X光等。在CT应用中，图像质量对CT影像质量极为关键[6]，因而，利用计算机图像处理技术对其进行图像处理的优势就显得更加明显，倘若CT影像质量很差，医生判断患者病情的准确性就会大大下降，甚至会导致病情判断错误，造成严重后果。对此，发挥好计算机图像处理技术的优势就显得尤为重要，对图像进行有效处理，增强图像对比度，优化图像密度，为医生的判断提供更好的帮助。在B超应用中，一般来说，B超图像很容易受到噪声的干扰，导致图像质量下降，通过计算机图像处理的技术对其进行有效的降噪操作，能够很好地降低噪声对图像的干扰，如此，便可提高医生分析图像的效率，并提高对患者病情判断的准确性。若能够进一步优化该技术，可以借助计算机的优势帮助医生诊断病情，再结合医生自身的主观性，准确性会大大提高。当然，该技术在医学领域中的其他方面也有很好的运用，如超声图像、体视化技术、内窥镜、核磁共振等各方面均发挥着重要作用。

5.2 交通领域的应用

计算机图像处理技术应用于交通领域时可以充分发挥其优势。在计算机图像处理技术早期应用阶段，主要用于信息采集，车辆识别等。通过对计算机图像处理技术的不断优化与交通智能化的不断推进，该项技术的优势越发明显[7]。通过在道路口安装监控及拍摄设备，可以将驾驶员的违规驾驶行为进行拍摄留存，并通过计算机图像处理技术对图像进行有效处理，准确判断驾驶员如何违规驾驶，在降低交通违规率方面发挥了极其重要的作用。在辅助驾驶方面，利用计算机图像处理技术，图像经过有效处理后，可以实时判断路况信息，当汽车遇到可能出现的危险时，系统可以自动判断危险信息，并将危险信号提前告知驾驶人员，避免车辆发生交通事故，最大程度上保证驾驶人员的安全问题。近年来，自动驾驶技术被大力提倡，若能将该技术普遍推广，可以降低疲劳驾驶率，从而有效避免可能发生的交通事故。自动驾驶技术中，计算机图像处理技术的作用不容忽视，在车辆行驶过程中，需要随时判断交通路况，并监测路况信息，以更好地遵守交通规则，并防止交通事故的发生。倘若图像处理粗糙，处理速度较慢，就会增加车辆对交通判断的错误率，由此看来，计算机图像处理技术的处理速度快和精确度高就显得尤为重要。

5.3 司法领域的应用

在司法领域，计算机图像处理技术发挥着极大的作用，为公安机关在案件侦破方面提供强有力的帮助，增加了公安机关的破案率[8]。目前，监控覆盖率大大提高，在重点公共区域甚至达到100%，但即使监控覆盖率达到100%，由于环境等因素也会导致图像不清晰，从而无形地增加了案件侦破难度。利用计算机图像处理技术，对不清晰的监控图像进行有效处理，提高图像的清晰度以及对比度，精确识别作案人员的外貌信息，从而确定作案人员的身份信息，对案件侦破提供有效帮助。当遇到图像信息受损或者图像信息缺失，导致无法得到关键信息时，通过计算机图像处理技术对图像进行修复，使得图像信息完整，得到缺失的关键信息。

5.4 军事领域的应用

以往定位目标以及观测目标信息使用人工观测，不仅在精确性上不占优势，而且在速度方面也会花费很长时间。随着计算机图像处理技术以及遥感技术的发展与进步，通过遥感图像，可以精确定位目标位置及其他所需信息[9]。由于目前使用无人侦察机来拍摄图像信息，在实际情况中，不免会受到天气、地形以及其他可能出现的因素影响，导致图像质量严重下降，对目标信息获取的精确性也会严重下降，对此，计算机图像处理技术通过图像增强、图像修复、图像分割等技术可以有效消除由于天气、环境等因素导致的图像受损情况。另外，在军事演习以及日常训练中，计算机图像处理技术在观测地形信息也发挥着不可替代的作用，通过图像处理技术有效消除图像质量的受损影响，使图像更加清晰，以达到现场勘测的效果。

5.5 农业领域的应用

近年来，我国农业技术发展迅速，计算机图像处理技术在其中发挥了推动作用。在农作物生长期间，通过无人机对农作物生长情况进行拍摄记录，并通过计算机图像处理技术对图像进行识别，对图像质量较差的图像进行降噪以及修复处理，以此消除不良影响。对图像处理后，通过对图像农作物信息特征进行提取并分析，通过对特征的分析判断农作物的生长状况并预测其生长趋势[10]。另外，在农作物生长阶段，可以实时监测农作物生长环境，例如，监测田间病虫害情况，通过图像识别分析，判断虫害是否对农作物产生较大影响，进而判断是否需要对病虫害采取措施进行防治，这样可以大大减少人力、财力、物力。其二，我国农业机械化不断推进，在农业采摘阶段，通过机器进行采摘，在过程中，通过拍摄图像信息，并对图像进行识别、处理、分析，判断农作物是否成熟，进而控制机器对其是否进行采摘，在此阶段，可以大大减少体力劳动，提高生产效率。

6 计算机图像处理技术的发展前景

信息技术不断发展，人类社会不断进步，对计算机图像处理技术的需求会越来越高。发展计算机图像处理技术旨在为社会作出更大贡献，要想让其应用领域进一步扩大，充分发挥其优势是关键。该技术的未来前景应该继续优化并扩大其优势面，例如，在精确性方面，应该朝着对图像处理清晰度更高，能够对更微元的图像区域处理方面发展，以便以后能够应用于需要微观操作的领域。其二，在处理速度方面，人们普遍使用信息技术获取信息，海量数据出现在人们面前，其中不乏冗余无用信息，对计算机图像处理技术的处理速度有着更大的需求，对此，应该重视对图像处理的速度以及传输方面的发展。其三，未来计算机图像处理技术会应用于更广的领域，对于不同领域需要用到不同算法，因而需要对其算法进行优化更新，以便各领域能够更好地应用该技术。

7 结束语

计算机图像处理技术作为计算机技术的重要学科分支之一，其技术优势显著，在各领域应用广泛，推动了行业发展以及社会进步，对人们工作生活作出了巨大贡献，同时进一步推动了信息化处理应用与人类社会的快速发展。现代信息技术不断发展，各行业对信息化、机械化的要求不断提高，为进一步提高计算机图像处理技术在各行业的应用成效，需要对该技术的发展更加成熟，同时在应用过程中，加强与其他技术的结合使用，才能更好地发挥其优势，促进社会行业发展。

参考文献：

[1] 王清.计算机图像处理技术在网页设计中的应用[J].无线互联科技，2022，19（8）：91-92.

[2] 莊丽君.网页设计中计算机图像处理技术的应用[J].无线互联科技，2019，16（21）：21-22.

[3] 杨旭朗.一种基于灰度信息和方差信息的C-V分割模型[D].西安：西北大学，2010.

[4] 李东丹.计算机图像处理的应用与发展[J].现代工业经济和信息化，2022，12（5）：160-162.

[5] 包新月，俞磊.探究计算机图像处理的应用与发展[J].电脑知识与技术，2021，17（16）：211-212.

[6] 李基臣，亓玉龙，胡海瑞，等.数字图像处理技术在医学影像中的研究与应用[J].电子技术与软件工程，2022（9）：194-197.

[7] Fan D Y.Study on Vehicle Detection and Tracking Methods Based on Video Image Processing in Intelligent Transportation Systems[J].Basic & clinical pharmacology & toxicology， 2020，127（S1）：167.

[8] 张凯华.计算机技术应用于司法鉴定技术的研究[J].法制博览，2022（24）：101-103.

[9] 周正浩，曹兵.图像目标识别与跟踪技术的军事化应用综述[J].电子技术应用，2021，47（8）：26-29，33.

[10] 王佳，马德新.图像处理技术在农业领域中的发展及应用研究[J].内蒙古科技与经济，2021（21）：71-72.

【通联编辑：谢媛媛】