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计算机图像处理技术的应用与分析

2022-02-17杨福康

电脑知识与技术 2022年35期
关键词:技术优势应用领域发展前景

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】

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