计算机图像图形处理中的点位预测和噪点分析

张永健

（广州工商学院 广东省广州市 510850）

图像噪点又称为图像噪声，主要指的是图像形成过程当中因设备元件问题或胶片颗粒问题造成的一定不稳定现象，给图像的精度与清晰度带来了严重的负面影响。相关研究人员以及技术人员应当认识到计算机图形处理技术对图像点位预测以及噪点分析的重要作用，并结合实际情况采取合理的图像噪点处理手段与处理方式，从而使图像质量达到预期目标。

1 计算机图形处理技术的概述与主要特点

1.1 概述

一般来说，计算机图像图形处理技术指的是依托计算机设备以及信息技术针对图像图形当中涵盖的相关信息进行分析处理，进而达到相应处理目的的一项技术。常见的处理技术方法涵盖了图像图形变换、图像图形编码压缩、图像图形增强与复原、图像图形数字分割、图像图形描述与识别、图像图形类别分析等几种差异化类型，技术人员可根据图像图形基本情况以及计算机处理目标进行选择。

1.2 主要特点

1.2.1 再现性

在传统的图像处理过程当中，大多应用的是模拟图像处理技术，这种技术模式仅能基于二维电模拟信号进行处理，因此在技术处理过程当中，其图像处理目标的质量与形态可能会发生一定的变化。相较于模拟图像处理技术而言，基于计算机技术以及信息化技术进行的图像图形处理能够更加准确地对整个图像当中的信息进行整合与还原，避免在处理、存储、传输等各个技术流程当中对图像的质量产生不利影响，显著体现了计算机图像图形技术再现性较为良好的特点和优势。

1.2.2 准确性

在计算机图像图形处理技术当中，通常将其像素作为处理基准点，基于像素进行分析与处理能够全方位提升图像数字质量，使图像准确性达到预期目标与要求。从原理上来讲，无论图像图形的像素大小，计算机处理的基本流程以及基本方式大多是统一的，因此能够更加准确地对图像当中的问题进行定位和处理，有效减少了图像处理风险以及图像处理成本，实现了计算机图像图形处理技术经济效益与社会效益的同步化发展。

1.2.3 兼容性

兼容性较强是计算机图像图形处理技术的另一项关键性特点。相较于其他类型的图像处理技术而言，计算机图像处理技术可接受的图像来源以及图像类型更加多元，适应性与兼容性更加突出，适应当前社会各行各业的发展趋势。例如，在基于计算机图像处理技术进行图像分析的过程当中，不仅能够对可见光图像进行处理，还能够针对肉眼不可见的x 射线图像、红外图像、超声图像等进行处理，而在图像涵盖的信息规模角度看，计算机图像处理技术能够针对微观与宏观两个层面的图像类型进行处理，由于这些图像的基准点均为数字像素，因此其处理模式以及处理流程也较为一致，在计算机程序的引导下能够采取合理科学的处理措施，从而确保图像处理预期目标的圆满实现。

2 点位预测技术的相关机制

2.1 点位预测技术的基本原理

由上文我们能够得出结论，在计算机图像图形处理技术的应用过程当中，如何识别图像的像素点位对实现针对图像问题的处理具有关键性作用。如何确保图像点位预测技术的合理运用已成为当下计算机图像图形处理技术人员面临的关键性挑战。

所谓图像点位预测技术，指的是基于计算机设备以及信息化技术实现的对处理目标图像当中基准点像素的模糊捕捉，并依托相关算法对像素点位进行预判，进而推进下一流程的相关处理操作的一项技术。具体来说，计算机图像图形处理当中的点位预测技术原理涵盖了以下几个方面。首先是需要充分减少图像的失真现象。在传统的模拟图像处理技术当中，图像处理技术人员以及处理设备无法针对图像的基准信息进行识别与判断，导致最终处理成果对原有图像信息的复现性与准确性难以达到标准和目标，严重制约了图像处理技术的发展前景与发展水平。因此，要确保图像信息在经过处理过后仍能够得到完整呈现，有效减少失真或图像信息丢失的现象发生，就必须要结合计算机图像处理技术对处理目标图像进行点位预测，从而确保图像处理流程以及处理方案的科学性与合理性。例如，在针对某一像素与分辨率较高的图像进行缩放处理的过程当中，即需要采用点位预测技术对处理目标图像的像素点位进行预判，从而有效避免缩放处理时产生的图像信息丢失现象。其次是需要基于概率算法以及落点分布进行图像点位的预判。受到计算机图像图形处理技术特点的影响，点位的预判并不是完全确定的，因此如何提升图像像素点位预测工作的准确性与有效性是技术研究者们需要攻克的关键性挑战。在进行图像处理和分析的过程当中，无论是图像的像素色彩还是点位的密集程度都会在侧面对图像点位预测技术的准确性产生一定的影响，最终导致计算机图像处理技术应用过程当中图像信息的损失。因此，在基于计算机技术进行图像像素点位的预测前，需要按照落点分布理论以及概率理论当中的相关要求对图像像素信息进行等比例处理，有效化解图像点位预测技术应用过程当中遭遇的挑战与困难，确保图像信息的完整准确，有效杜绝因点位预测问题导致的图像失真现象发生。

2.2 点位预测技术的应用领域

在长期的计算机图像图形处理技术应用实践过程当中，我们能够总结出相关规律，即在图像缩放领域当中，点位预测技术的应用最为普遍。由于在进行图像的缩放处理时，图像基准像素点当中涵盖的色彩信息以及内容信息均会产生一定的改变，进而导致图像整体信息产生损失，影响图像呈现效果。而基于点位预测技术对图像缩放处理流程进行全面优化，能够进一步避免因处理流程影响导致的信息失真的可能性，进一步提升图像信息的准确性与完整性，从而实现各领域对计算机图像图形处理技术的相关要求。除了图像的缩放处理外，图像存储与传输同样也离不开点位预测技术的合理应用。为了进一步降低数字图像占据的空间与网络带宽，技术人员需要将原有图像进行压缩，而在这一处理流程当中也会带来图像信息的损失与失真现象。相关技术人员应当按照图像储存与传输的相关流程规范以及处理要求对点位预测技术进行合理化调节，避免在储存传输过程当中发生图像信息丢失现象，使图像点位预测技术的应用价值得到更加显著有效地展现。

3 噪点分析技术的主要类型与特点

3.1 像素识别处理法

作为信息传递与识别的一项关键性方式，图像在当今社会的各行各业当中发挥着重要作用，如何提升图像携带信息的识别准确率以及识别精度已成为当下图像处理人员面对的重要挑战。然而受到图像形成环境、图像的加工与传输、图像成像设备元件问题、图像处理人员能力等客观因素的影响和制约，导致图像噪点问题屡屡出现，一方面影响了图像的视觉感官体验以及视觉效果，另一方面同样也不利于研究者对图像当中信息的识别与分析，对进一步提升图像的利用价值形成了一定的负面效应。因此，相关技术人员应当积极采取措施进行分析与研判，针对噪点分析与处理技术方法进行进一步梳理，有效减少噪点对图像信息及其整体视觉效果产生的影响，使图像信息得到高质量的复现。

在当前的计算机图像图形处理技术当中，像素识别处理法是应用较为广泛的一种噪点分析与处理方式，具有降噪质量较高、识别能力较强以及处理流程较为简洁等方面的优势和特征，在当前的工业、科研、军警安保等领域发挥着重要作用。具体来说，依托像素识别处理法对图像噪声进行分析和处理，需要采取以下几个步骤。

（1）应当结合图像实际情况针对信息噪声类型进行识别与判断，从而使技术人员能够明确更具针对性与适应性的降噪方案。在当前的数字图像当中，常见的图像信息噪声包括了加性噪声以及乘性噪声两个主要类型，这二者主要的区别在于噪声与图像信息之间的关联性。其中加性噪声的产生与形成与原图像信息之间并无关联，大多是受到后期影响而形成的噪声，而乘性噪声的产生与形成与原图像信息之间则具有较为明确的联动关系，无法脱离图像源头信息而独立存在。其形成因素更加复杂，分布状况更加隐蔽。图像处理人员应当基于噪声产生与发展的基本特征对其进行分类，从而为后续的处理工作奠定基础。

（2）应当针对图像的降噪模型进行构建。在基于像素识别技术进行的噪点处理与清除过程中，技术人员可首先在处理目标图像当中明确一个参考像素，并针对其周边的相邻像素进行处理，从而使图像的连续性更加完善，有效提升了计算机图像图形降噪处理的可行性。在进行像素识别之前，技术处理人员还应当针对像素点位之间的相似程度以及像素块当中的结构特性进行细致研判，从而确保像素识别法降噪的可行性，有效提升噪点分析水平以及降噪效果。

（3）为进一步确保像素识别降噪的质量，技术处理人员还应当针对算法参数进行合理化调节，结合实践经验以及参数自适应理论对处理算法进行全面优化，使其与当前计算机图像处理工作的要求更加适应，为充分满足各领域对图像处理的需求提供充分技术支持。

3.2 中值滤波图像降噪法

中值滤波是数字滤波器的一种类型，是通过将目标像素点的灰度值转化为其临近像素块的灰度中值，进而对图像信息当中的噪点进行有效处理的一种方式。这种处理方式相较于传统的噪点处理技术来说，对噪点的过滤效果更加显著，处理质量更加良好，基本算法较为简洁，图像处理效率较高，但容易发生图像信息的非连续性现象，影响图像的视觉效果以及信息完整性。

由于不同图像类型对中值滤波降噪处理技术的适应性各不相同，因此在利用中值滤波降噪技术针对数字图像进行处理之前，技术人员应首先针对图像类型进行分析和归类，从而确保后续图像的处理效果以及处理质量。一般来说，图像内部视觉效果较为尖锐的不适宜采用中值滤波降噪法，这种方式可能会导致原有图像的尖锐效果钝化，影响图像信息的表达以及视觉效果的正常展现。在选定目标图像类别过后，技术人员需要针对像素灰度中值进行明确。为提升图像处理效果，技术人员可将目标像素周边的方形、圆形或十字形像素块当中各像素点位的灰度值进行整合并排序，并将灰度中值作为目标像素点位的灰度值，使得目标像素点位与其周边像素点位的连续性得以有效凸显，进一步提升了图像整体的平滑程度。

具体算法流程如下，首先需要输入可视化图像，并针对模板元素进行提取，使矩阵当中的数据得到有序排列，并得出数据中值（如图1），最终将像素灰度中值赋给目标像素点位，从而得到处理结果。

图1 ：取得图像窗口灰度值中值

3.3 时域降噪分析技术

在图像的生成过程当中，像素会受时间序列的影响形成特定的排列模式，基于时域降噪分析技术，能够将图像因时间因素产生的噪点进行有效去除，这种降噪方式涉及到的元素较为简洁，图像处理效率更高，有效避免了中值滤波降噪技术当中的图像钝化情况，使得图像在计算机处理过程当中的信息存留度更加良好。为了确保降噪效果，技术处理人员可采用时域均值滤波进行噪点分析，结合数字图像生成时间轴，将图像的各帧进行加权处理，并采取措施对噪声进行均分，从而有效避免图像生成时间轴当中噪点对图像信息产生的影响。但受到时间轴特点的制约，时域降噪技术仅适用于对静态图像进行降噪处理，一旦图像在不同时间节点当中形成差异化的形态特征，采用时域降噪处理的结果可能会形成虚影现象（如图2），严重影响了图片的视觉效果与感官体验，同时也不利于图像当中信息的高质量传递。

图2 ：因降噪处理产生的拖影现象

3.4 运动适应噪点分析技术

在数字化图像的拍摄与生成过程当中，CMOS 传感器扮演着极为关键性的角色，其功耗较低，性能更佳，已成为未来图像生成技术的关键性发展趋势和发展方向。但在CMOS传感器的工作与运行过程当中，受到其性能与运行特征的影响，可能会在图像当中呈现出热噪声以及散粒噪声等现象，严重阻碍了图像当中信息的有效传递，同时也不利于数字图像视觉效果的进一步提升。其中，散粒噪声是影响CMOS传感器图像成像质量最为关键的一项因素，如何确保CMOS传感器运行过程当中散粒噪声的快速去除是技术人员需要攻克的重要关卡。因此运动适应去噪方式应运而生。作为一项在时域噪点分析技术基础之上发展而来的降噪技术类型，其同样更加善于针对静态图像进行降噪处理。具体算法原理与流程如下，首先应当按照图像生成时间轴针对图像各帧之间的像素点变化进行计算，采用运动量计算方式对各个像素点在不同时间节点当中展现的亮度值进行计量。其次，应当结合实际情况针对时间轴变化情况进行分析，使用非递归性滤波器针对图像在时间轴当中各像素点的运动形态进行记录，将FIR 滤波器参数固定为[1,3,8,3,1]，从而有效规避因像素运动导致对图像噪点形成状况产生的干扰与影响。最后，采用非递归滤波器记录的核算结果对MTF 值进行索引，从而明确图像当中各像素点在不同时间节点当中的运动状况，从而使处理技术人员能够进一步明确经过降噪处理过后的像素点位亮度值，使图像噪点分析目标得到有效落实。

3.5 空域时域噪点分析技术

3.5.1 光流法降噪

为了进一步提升图像噪点分析质量以及分析效果，进一步发挥计算机图像图形处理技术在数字图像降噪工作当中的价值与意义，采取空域时域相结合的噪点分析与降噪技术进行处理将会是未来图像降噪技术的关键性发展模式。这种降噪模式能够结合图像前景与背景的相互联系对降噪方案进行明确，进而使噪点去除效果得到不断进步。为了确保对数字图像前景与背景的有效判定，技术处理人员需要结合相应算法将图像在不同时间节点当中呈现的形态进行划分，进而有效提升对图像前景背景的判定准确性，为噪点分析与降噪处理提供了有效的技术支持与铺垫。首先是采用光流法对图像进行噪点分析与处理。在假定图像生成亮度恒定的前提下，处理人员可结合时间轴当中图像不同帧像素点的运动形态进行计算，并基于前一帧的形态对后一帧的图像形态进行有效预测，从而得出动态数字图像当中像素点在时间轴当中的运动方向以及运动形态，进而使技术人员能够针对像素点运动过程当中所涵盖与表述的信息更加完整，全面提升了数字图像噪点分析与降噪效果，实现了数字图像信息完整程度以及图像视觉效果的同步化提升。从而进一步满足数字图像预先设定的相关降噪目标。

3.5.2 块匹配法降噪

由于数字图像是基于不同像素点位组成的具备一定连续性以及相似性的像素区块共同构建的，因此结合像素区块之间的相似程度以及匹配程度能够有效减少图像当中的噪点生成，进而为图像降噪工作提供关键性技术引领。

为了确保块匹配法降噪的可行性，首先应将数字图像进行整体性分割，按照像素点位特征及其具体定位将其分为几个具备一定差异但同时也具有一定相似性的图像块（如图3），并记录下每个图像块的基本特点以及图像块的分割总数。分割完毕后，将不同位置的图像块进行相互重叠，并基于图像块之间的连续性以及关联性对图像块之间的相应界限进行处理，有效减少图像块之间产生的噪点，并依托图像块表现出的相关信息对数字图像当中的细节进行细致复现，最终将图像块进行相互拼接，从而使整个数字图像的视觉表现以及信息内容更加良好与全面，有效减少因噪点影响导致的数字图像信息丢失等现象。这种方式图像复现效果更好，细节表现力更强，但受制于技术因素导致难以针对其算法进行一致性调节，不利于计算机处理技术的持续性发展。

图3 ：基于块匹配法的基本原理

3.5.3 形态学运算法降噪

形态学滤波指的是基于数学形态学构成的一种滤波器，能够依托预先确定的筛选形态对图像当中涵盖的异常结构如噪点等进行及时抑制与去除，同样也是噪点分析技术当中的重要组成部分。在基于形态学运算模式进行数字图像降噪处理的过程当中，其预先设定的抑制指标对最终呈现出的图像降噪效果具有关键性地影响作用，因此相关技术人员以及计算机图像处理人员应当结合当下数字图像降噪处理的基本要求针对噪点抑制算法进行全面优化，进而使算法效率得到质的飞跃，噪点抑制效果得到全面提升。现阶段常见的形态学运算降噪模式大多需要依据图像当中的内容轮廓结构进行运算，这种算法能够更加有效地凸显出数字图像当中的各类细节，为噪点处理工作提供关键性引领与参考。为了进一步增加形态学运算法降噪技术的适应性，技术人员还可以将图像当中的轮廓结构元素按照“坑”和“堆”进行全面划分，并结合图像实际情况对“坑”轮廓算法以及“堆”轮廓算法进行融合，使得噪点去除预期目标得到有效实现。

4 结论

总而言之，在当前的计算机图像图形处理技术当中，点位预测技术以及噪点分析技术扮演着十分关键的角色。相关技术人员应当明确噪点分析与处理工作对图像信息传递以及图像视觉效果的重要意义，采取合理手段对传统图像处理技术进行全面优化，使点位预测以及噪点分析适应图像处理的相关需求，推动图像处理领域的不断发展与进步。