计算机图形图像处理的关键技术

王盼盼

（南昌理工学院计算机信息工程学院 江西 南昌 330044）

0 引言

随着计算机技术的不断发展和普及，图像处理作为其中的一个关键应用领域，得到了越来越多的关注和研究。在数字时代，图像数据成为了一种非常重要的信息载体，几乎渗透到人们日常生活和工作的每一个角落。从社交媒体的图片分享，到医疗诊断的高分辨率扫描；从工业生产线上的自动检测系统，到自动驾驶汽车的视觉传感，计算机图形图像处理技术都起着至关重要的作用［1］。

1 常见的计算机图形图像处理软件

1.1 Adobe Photoshop

Adobe Photoshop 是计算机图形图像处理领域中最为出名和广泛应用的软件之一。自从1987 年首次发布以来，Photoshop 成为了图像编辑、图形设计和数字艺术制作的实质性标准。该软件被设计为一个全面的工具，适用于多种图像处理任务，从简单的图片裁剪和颜色调整，到更高级的任务如图层合成、蒙板、滤镜应用，甚至三维设计和动画。Photoshop 的功能范围非常广泛，包括但不限于图片修正、克隆、涂抹、自动修复、文字和形状图层，以及专业级别的色彩校正和曲线调整。它还支持大量的第三方插件，进一步增强了其功能。Photoshop 不仅在图像编辑和设计领域占据主导地位，而且在专业领域如摄影、出版、广告和影视制作中也有广泛应用。它的高级编辑工具和无缝的工作流程设计使其成为专业人士的首选。

1.2 CorelDRAW

CorelDRAW 是1989 年推出的图形设计和图像处理软件。它主要用于矢量图设计，并逐渐扩展其应用范围，包括位图编辑、页面布局和网页设计等。与Adobe Photoshop不同，CorelDRAW 的强项在于矢量图形编辑，特别是用于商标设计、插图、排版和大幅面打印项目。用户可以在CorelDRAW 中创建高度复杂和精致的设计，而无须担心分辨率或放大导致的失真问题。其丰富的工具箱提供了用于绘制形状、 线条、 曲线和文本的多种工具。CorelDRAW 以其相对简单易用的界面而受到好评。尤其是对于那些没有专业设计背景的用户，该软件提供了大量的模板和预设，以便快速上手。

1.3 Autodesk Maya

Autodesk Maya 是一个在3D 建模和动画制作领域具有显著影响力的软件。自从1998 年首次推出以来，它已经成为电影、电视、游戏开发以及其他各种视觉艺术领域的主流工具之一。Maya 的强项包括但不限于3D 建模、动画、渲染，以及视觉特效。Maya 提供了一套全面的3D 建模工具，这包括NURBS、多边形和细分表面建模技术，允许用户以高度自由和灵活的方式创建复杂和精细的3D对象。在动画方面，Maya 提供了高级的骨骼和角色绑定工具，以及一个强大的动画时间轴，使其成为动画制作的理想选择。Maya 不仅具有内建的渲染引擎，还支持多种第三方渲染引擎，如Arnold、Redshift 和V-Ray 等，允许用户根据项目需求选择合适的渲染解决方案。此外，它还提供了丰富的视觉特效工具，例如流体模拟、粒子系统和动力学模拟等，使得高级视觉效果的制作变得相对容易。

2 计算机图形图像处理的应用方向

2.1 人工智能与数据分析

在当今社会，计算机图形和图像处理的应用领域正在迅速扩大，深度学习与图像识别则是最近几年来最为火热的研究领域之一。传统的图像处理技术往往需要人为地设计特征提取器，而深度学习，尤其是卷积神经网络的出现，使得机器能自动地从原始图像中学习有用的特征。这一突破性的进展已经在各种图像识别任务中取得了显著的成效，如面部识别、手势识别和物体分类等［2］。

2.2 媒体、娱乐与艺术

媒体、娱乐和艺术是计算机图形和图像处理技术广泛应用的另一大领域。在这里，这些技术不仅改变了内容的制作方式，还提升了用户体验和互动性。虚拟现实（virtual reality， VR）和增强现实（augmented reality， AR）技术是近年来迅速崭露头角的新应用领域［3］。这些技术深度依赖于图像处理，包括图像捕捉、分割、合成以及实时渲染等。通过高精度的图像处理，VR 和AR 技术能为用户提供近乎真实的交互体验。数字艺术和文化遗产保护也是图像处理技术的重要应用方向。通过高分辨率的扫描和数字重建，许多古老的艺术作品和文物得以“永生”。同时，图像处理技术还可以用于分析艺术作品的风格和技巧，或是用于修复受损的文物和艺术品。这些应用不仅增强了视觉表现力，还在许多情况下改变了我们与数字内容互动的方式。例如，在VR 和AR 应用中，用户不再是被动地接受信息，而是成为一个可以与虚拟世界互动的主体。

2.3 工程设计与科技应用

工程与科技是计算机图形图像处理技术广泛应用的又一重要领域。这些技术在工业设计与制造、地理信息系统（geographic information system， GIS）、安防监控等方面都发挥了至关重要的作用。在工业设计与制造领域，计算机图像处理技术已成为标准工具，用于产品设计、模拟和原型开发。三维建模和渲染技术让设计师能够在计算机中快速并且高效地创建和修改设计，进而进行更为精确的模拟测试。这大大缩短了产品从概念到生产的周期，并提高了产品质量。地理信息系统是另一个极其依赖图像处理技术的应用领域。通过对卫星图像和地形数据的处理，GIS 能够生成复杂的地图和模型，这对于土地使用规划、资源管理，甚至是灾害预防和应对都有着重要意义。图像分类、特征提取和数据融合等高级图像处理算法在此发挥着核心作用。安防监控和环境监测是图像处理在公共安全和环境保护方面的重要应用。例如，在视频监控系统中，通过人脸识别和物体跟踪等图像处理技术，能够自动检测可疑行为或者异常情况，并及时报警。随着硬件技术的不断进步和算法的持续优化，图像处理在工程和科技应用方面的潜力将会更加巨大。从提高生产效率到保护公共安全，从资源管理到环境保护，图像处理技术都在为我们创造一个更好、更安全、更高效的世界。

3 计算机图形图像处理的关键技术

3.1 图像获取与表示

在计算机图形和图像处理领域，图像获取与表示是最基础也是最关键的步骤之一。它们不仅是高级图像处理技术的前提，还直接影响到图像质量和应用的范围。

图像获取通常由各种类型的传感器进行，包括电荷耦合器件、互补金属氧化物半导体摄像头，以及专门的医学或工业用图像获取设备等。这些传感器将现实世界的模拟信号转换成数字信号，以便计算机进行处理。获取的方式也会因应用而异，比如在医学影像中常使用磁共振成像、计算机断层扫描等专门的设备进行图像获取。在获取图像之后，接下来就是如何在计算机中存储和表示这些图像。最常见的表示方法是使用像素矩阵，其中每一个像素可能包含颜色和亮度信息。常用的图像格式有BMP、JPEG、PNG、TIFF 等，这些格式有各自的优缺点，比如BMP格式图像质量好但文件大，JPEG 则是一种有损压缩，适用于互联网传输。另外，图像可以在不同的色彩模型下进行表示［4］。不同的色彩模型适用于不同的应用场景。有时，为了进行特定的图像处理任务，可能需要将图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。图像的分辨率和质量也是图像表示中需要考虑的因素。高分辨率图像包含更多的像素，因此可以提供更多的细节，但同时也需要更多的存储空间和计算能力。图像质量则涉及到诸如动态范围、对比度和噪点等方面，这些都会影响到后续图像处理的效果和应用。

3.2 图像预处理技术

图像预处理技术是高级图像分析或机器视觉应用的基础，它的目标是对原始图像进行优化，以便更有效地执行如特征提取、分割和识别等后续处理步骤。预处理阶段可以分为多个子步骤，其中包括去噪、图像增强、归一化、色彩空间变换和其他特殊处理。

由于图像获取设备（如摄像头、扫描仪）和环境因素（如光照变化、电子干扰）的影响，图像通常会含有各种噪点。去噪算法的任务是在不损失图像主要特征信息的情况下，尽可能地消除或降低这些噪点。高斯滤波、中值滤波、小波变换和自适应滤波等是常用的去噪技术。图像增强旨在改进图像的视觉效果或突出一些重要的图像特性。常用的图像增强技术包括对比度拉伸、直方图均衡、局部增强和锐化等。对于医学或卫星图像，图像增强也经常用于增加图像对比度和分辨率。归一化通常用于将图像的亮度和对比度调整到一个标准范围内，以便进行后续处理或分析。这在多图像融合、图像匹配和其他需要多个图像相互比较的应用中尤为重要。色彩空间变换是为了满足特定应用需求而将图像从一种色彩模型转换到另一种色彩模型的过程。例如，将RGB 图像转换为灰度图像或HSV 色彩空间，可以更方便地进行像素值的比较和分析。

3.3 图像分割与特征提取

图像分割和特征提取的目标是从原始图像中识别有意义的区域或对象，并提取这些区域或对象的关键特性，以便进行后续的分析或决策。

图像分割是将数字图像划分成多个区域或对象的过程。分割的目标是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易分析。常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、水平集方法等。阈值分割是最简单也最常用的图像分割方法，通过选择一个阈值来将图像的像素分为前景和背景两部分。区域生长方法是从一个种子像素开始，基于某种相似性准则，将相邻像素加入到同一区域。水平集方法通常用于处理更复杂的图像分割问题，如形状的分割。特征提取是从已分割的区域或对象中提取有用信息的过程。这些信息可以是几何或光谱等方面的。几何特征包括形状、大小、边界等。这些通常用于对象识别和分类。光谱特征是指在多光谱或高光谱图像中，每个像素不仅有空间信息，还有光谱信息，这可以用于材料识别和分类。

3.4 图像变换与处理

图像变换与处理是图像处理领域中的一大核心技术，能够在某种意义上改变图像的视觉表现或其数据结构。图像变换的核心在于，通过应用某种数学公式或操作，对图像的每一个像素或像素的组合进行处理。这样的操作可能是线性或非线性的，全局或局部的，这取决于应用需求和目标。图像变换与处理不仅用于图像的基础操作和增强，还广泛应用于图像分析、模式识别、压缩和其他高级任务。

图像变换与处理技术包括基础变换、四域变换、图像增强与滤波、特殊图像处理技术等。基础变换主要指旋转、缩放和平移等操作。这些变换通常用于调整图像的方向或大小，或者将图像从一个坐标系移动到另一个坐标系。基础变换在实际应用中十分常见，比如在医学成像或卫星图像分析中需要将图像对齐或归一化。频域变换，如傅里叶变换、小波变换等，将图像从空间域转化到频率域。在频率域中，可以更容易地进行滤波、去噪和压缩等操作。这些变换通常用于分析图像的纹理和结构，也用于音频信号处理和通信。图像增强旨在改善图像的视觉质量，使图像更适合特定的应用或观察者。常用的图像增强技术包括对比度拉伸、直方图均衡化和锐化等。滤波则主要用于去除图像噪声或强化某些图像特性。高斯滤波、中值滤波和边缘检测都是常用的图像滤波技术。除了基础和传统的图像变换与处理方法，还有一些特殊的图像处理技术，如深度学习在图像分割和识别方面的应用、全景拼接、HDR（高动态范围）图像生成等。这些技术通常用于更高级的图像分析和应用，如人脸识别、自动驾驶和增强现实。

3.5 三维图形处理技术

三维图形处理技术是计算机图形学的一个重要分支，它致力于模拟和呈现三维空间中的对象和场景。这一技术不仅在游戏和娱乐领域有着广泛应用，还在科学模拟、工程设计、医学成像和虚拟现实等多个方向中发挥着至关重要的作用。

三维建模是三维图形处理的基础，它用于创建物体的三维几何结构。常用的三维建模技术包括多边形建模、NURBS（非均匀有理B 样条）建模以及日益流行的体素建模。多边形建模是最常见和广泛使用的三维建模方法。在这种方法中，物体的表面被表示为由三角形或其他多边形组成的网格。这些多边形可以是平面的或曲面的，并且可以通过各种编辑工具进行详细的定制。多边形建模特别适用于游戏设计和实时渲染，因为它们通常比其他类型的模型更容易和快速地渲染。非均匀有理B 样条（NURBS）是一种用于表示曲线和曲面的数学模型。NURBS 建模通常用于需要高度精确和复杂曲面的应用，例如汽车设计、航空航天工程和医学成像。NURBS 能够用较少的数据创建非常平滑和精确的曲面，这是其主要优势。与传统的多边形和NURBS 建模不同，体素建模不是通过表面来表示三维对象，而是通过在三维网格中填充体素（三维像素）来表示。这种方法特别适用于表示内部结构复杂的物体，如医学扫描或地质数据。体素建模最近在实时图形渲染和游戏开发中也越来越受欢迎，尤其是在需要模拟物质破碎或变形的情境中。纹理映射是用于增加三维模型视觉细节的技术，它通过将二维图片（纹理）应用到三维模型的表面上以增加现实感。材质渲染则进一步增强这一效果，通过模拟光线与物体表面的相互作用，以实现金属、玻璃、木材等不同材料的真实视觉效果。在三维场景中，光照和阴影的准确模拟是增强现实感的关键。这通常通过光线追踪、光照贴图、阴影生成算法等技术来实现。这些算法模拟光源与三维物体之间的相互作用，以产生逼真的光照效果和阴影。随着硬件能力的提升，实时三维图形渲染成为可能。然而，为了在有限的资源下达到更高的渲染效率和质量，往往需要进行各种优化。例如，使用多级细节表示可以在不降低视觉质量的前提下提高渲染速度。

4 结语

综上所述，计算机图形图像处理已经成为现代科技和社会发展中不可或缺的一部分，具有极高的研究价值和广阔的应用前景。计算机图形图像处理技术，通过多年的发展，已经构建了一套相对成熟和全面的理论体系和技术手段。从基础的图像预处理，到高级的特征提取和识别，再到三维图形处理和深度学习应用，每一步都在不断地推动着科技和社会的进步。