新媒體時代計算機圖形圖像處理技術(shù)在傳媒中的應(yīng)用

方芳

摘要

在科學(xué)技術(shù)不斷進步的發(fā)展背景下，數(shù)字圖像處理技術(shù)迎來了空前發(fā)展，與此同時也提高了圖像技術(shù)在傳媒行業(yè)中的價值。隨著新媒體時代的到來，數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用涉及到了各行各業(yè)，對圖像傳媒行業(yè)的影響也是不容忽視。數(shù)字圖像處理技術(shù)在很大程度上推動了圖像傳媒行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。數(shù)字圖像處理技術(shù)主要包括數(shù)字圖像編碼壓縮技術(shù)、分割技術(shù)、增強復(fù)原技術(shù)，本文通過對數(shù)字圖像處理關(guān)鍵技術(shù)的研究，旨在讓從事圖像處理的同行更深入的了解此項技術(shù)，為以后的研究提供理論基礎(chǔ)。

【關(guān)鍵詞】新媒體時代 計算機圖像 處理技術(shù)應(yīng)用

在傳統(tǒng)媒體中，圖文結(jié)合一直都是報刊的特色。只有文字的報刊，可讀性并不高，當一份報刊圖文并茂的時候，才會受閱讀者的喜愛。圖片己不再是單單在版面上起點綴、裝飾作用，許多圖片題材重大、現(xiàn)場感強、形象直觀而在新聞報道中唱主角、挑大梁。

1圖形圖形處理技術(shù)概念

圖像處理（image processing），是指用計算機對圖像進行分析，以達到所需結(jié)果的技術(shù)，又稱影像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理，數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機、攝像機、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過拍攝得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的一般包括圖像壓縮，增強和復(fù)原，匹配、描述和識別3個部分。常見的系統(tǒng)有康耐視系統(tǒng)、圖智能系統(tǒng)等，目前是正在逐漸興起的技術(shù)。21世紀是充滿信息的時代，圖像作為人類感知世界的視覺基礎(chǔ)，是人類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要手段。數(shù)字圖像處理，即用計算機對圖像進行處理，其發(fā)展歷史并不長。

2圖形圖像處理技術(shù)在傳媒中的應(yīng)用

隨著新媒體時代的到來，圖片的價值作用越來越凸顯。我們利用計算機技術(shù)，將更多的文字描述，制作成一張張鮮活的圖片，不僅讓讀者的視覺得到滿足，也更加有效率的傳播了信息，圖片給人留下的印象會比文字更加深刻，這也是為什么圖片處理技術(shù)在新時代傳媒中的作用價值會越來越高的原因。

3數(shù)字圖像處理常用技術(shù)

數(shù)字圖像處理是采用計算機技術(shù)將圖像進行壓縮、編碼、增強等數(shù)字化處理，從而將低畫質(zhì)的圖像轉(zhuǎn)變?yōu)楦哔|(zhì)量的圖像的過程。下面介紹幾種數(shù)字圖像處理常用方法。

3.1數(shù)字圖像編碼壓縮技術(shù)

數(shù)字圖像編碼壓縮技術(shù)在圖像網(wǎng)絡(luò)傳輸方面應(yīng)用最多，這樣可以方便圖像的傳輸，減少圖像占用空間，節(jié)省資源。壓縮需要考慮圖像的失真程度，根據(jù)壓縮的可逆性，可以將壓縮分為可逆壓縮和不可逆壓縮。編碼是壓縮的常用方式。常見的圖像壓縮編碼格式有BMP、Jpeg、Gif. TGA、FPX、PNG、EPS等。下面對各種編碼格式下的壓縮效果進行比較，方法將同一張大小為lMb的TGA圖片進行壓縮。編碼的主要目的在于降低降低圖像的冗余度，設(shè)壓縮前圖像有m個數(shù)據(jù)，編碼壓縮后有n個數(shù)據(jù)，壓縮率為t，這Fm/n，冗余度為s=l·l/t。

3.2數(shù)字圖像分割技術(shù)

圖像分割主要是將需要的部分提取出來，通過局部去逐漸理解圖像，常用的方法是通過權(quán)值來進行圖像分割。通過定義出的閥值，將圖像分割，因此閥值的選取很重要。閥值關(guān)系函數(shù)如公式（1）：

其中，T為閥值，大于閥值時分割圖像，小于閥值時不進行分割。閥值分割方法簡單，容易理解，常用于軟件設(shè)計方面。基于統(tǒng)一副圖像，采用不同的閥值，結(jié)果如圖1，圖1左邊閥值就是小于右邊。

除了基于閥值的分割方法，還有許多分割方法，比如基于區(qū)域的分割方法和基于邊沿監(jiān)測的分割方法。

3.3數(shù)字圖像增強復(fù)原技術(shù)

圖像增強復(fù)原技術(shù)主要是為了增加圖像的真實效果，不用考慮圖像的失真，只需要將圖像中的有用部分保留即可。圖像增強復(fù)原主要是為了改善圖像質(zhì)量，提高圖像的清晰度，去除圖像噪聲。圖像增強突出重點，感興趣的部分，抑制次要，提高圖像判別能力，滿足特定的場景。

圖像增強一般有直方圖和灰度變換兩種方法。灰度變換可以采用分段、線性、非線性三種變換處理。線性變換根據(jù)信號與系統(tǒng)原理就是完成簡單的加減法，增加黑暗處圖像的亮度。非線性變換主要采用一些非線性函數(shù)來實現(xiàn)，比如對數(shù)變換、積分變換等。圖2是圖像進過線性變換和非線性對數(shù)變換后的圖像對比。

圖像都可以用灰度來表示，直方圖就是用來表示圖像的灰度關(guān)系。根據(jù)直方圖的高低關(guān)系可以判斷圖像的亮暗程度。灰度層次越明確，圖像的對比度越好，圖像就更加清晰。直方圖的目的是通過累計分布關(guān)系將圖像的各點灰度出現(xiàn)概率相同的點進行均勻分布，可以采用均衡和匹配兩種方式。均衡能增強圖像的對比度，灰度級減小，灰度范圍擴大，產(chǎn)生的直方圖是一種近似的直方圖。為此引入了一種匹配方式，修改圖像的直方圖，主要采用累積算法。圖3是原圖像和匹配后兩種直方圖的對比。

圖像復(fù)原是當需要的圖像失真或者圖像質(zhì)量差時，需要對圖像進行修復(fù)，恢復(fù)圖像原貌。圖像復(fù)原需要知道圖像質(zhì)量變差失真的原因，建立模型，再復(fù)原。圖像失真或者圖像質(zhì)量差的主要原因是圖像受到了外界因素的干擾，包括設(shè)備噪聲、物距移動、光污染等。根據(jù)圖像退化原因找到對應(yīng)的圖像復(fù)原方法，如果是加性噪聲引起，采用降噪方法;如果是系統(tǒng)引起，采用退化逆運算方法。根據(jù)概率論先驗知識，建立退化模型，進行反推，恢復(fù)原圖像。圖像退化的原因很多，因此根據(jù)不同的原因需要建立不同是數(shù)學(xué)模型，這是一項繁瑣的數(shù)學(xué)演算，而且要想完全恢復(fù)完全一樣的原圖像，幾乎是不可能的，根據(jù)恢復(fù)的質(zhì)量標準，只能做到接近原圖像。

圖像復(fù)原方法很多，一般采用估計和擬合兩種方法。估計方法是在缺乏對圖像退化原因的情況下，尋找原因，消除影響。擬合方法是在對圖像退化原因掌握的情況下，通過建立退化數(shù)學(xué)模型對其進行擬合。由于知道退化原因，擬合復(fù)原的結(jié)果較好。

如一些比較珍貴的老舊照片現(xiàn)在利用計算機技術(shù)，就可以將這些殘缺的照片復(fù)原。將圖片分區(qū)域，分模塊進行修復(fù)，使用仿制圖章工具，從原圖中采集素材點，修復(fù)相近部分，也可以利用繪制工具，直接在圖片上手工修復(fù)還原一些比較難處理的部分。對于一些老舊的照片資料，或者照片出現(xiàn)不完整或者不清晰的時候，可以利用計算機的圖片處理技術(shù)來達到高度還原。如圖4所示。

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