人工智能算法在圖像處理中的應用

人工智能（簡稱AI）是新時代背景下提出的全新概念，也是時代進步的重要標志。作為一種先進的技術體系，其所呈現的應用覆蓋面十分的廣泛，并且在很大程度上改變了當下的社會面貌。作為一種智能化的技術載體，在圖像處理方面所呈現的應用功能也是十分突出的，并且所包含的技術類型進行十分豐富。下面，主要就AI技術的內涵、本質，以及在圖像處理方面的具體應用展開合理的分析。

人工智能算法;圖像處理;應用

前言：

隨著時代全面進入互聯網發展時期，信息技術體系逐漸成熟化，計算機的內部結構和系統功能也得到了進一步的優化，整體運行效率獲得顯著提升。與傳統系統下的計算機設備相比，在功能上更加先進，覆蓋面更加全面。在信息化的時代背景下，相關人員開始強調AI技術的開發。并以先進的技術載體為支撐積極研發智能算法，用于支撐圖像處理等各個方面的工作開展，從而有效的提升工作效能。因此，在圖像處理的行業領域，以AI技術為載體加強智能算法的研發，規范推廣和使用是當下需要關注的重要發展目標。

一、人工智能概述

（一）內涵

AI是一種全新的技術體系，主要以信息化技術手段為支撐實現智能化處理，同時也屬于一種全新的學科范疇。有學者將其定義為一種工具性較強的技術載體，具有一定的高端性能，是基于人體功能學角度所設置的一種智能技術，能夠在一定程度上取代人工操作，甚至還可以完成高危環境下普通人員無法完成的工作。在當前的社會領域所呈現的服務特征十分突出，也因此受到了廣泛性的應用，讓各個領域都呈現出全新的發展面貌。

（二）本質

AI作為一種新技術，所呈現的模擬特征比較突出，主要以人為模仿對象，按照個體的思維以及具體的行為表現進行編程和智能設計，從而通過技術的控制實現機器設備的自動化運轉。可以說，AI技術和相關設備載體的本質就是一項高端的工具，只是在思維邏輯和行為方面與人相似，但是并不具備人的感知和情感。而AI算法則是以先進技術為載體進行編程處理，從而構建完善性的系統功能體系，保證各項功能得到有效發揮。將其應用到圖像處理技術革新當中，能夠全面提高整體工作效能。

二、人工智能算法在圖像處理中的應用

（一）人工神經網絡（ANNs）

ANNs作為典型算法，其研發靈感主要來自于大自然，以動物行為為靈感依托所創設的一種智能算法。眾所周知，與人不同，動物的神經網比較特殊，并且存在著獨特的優勢。具有較強的信息敏銳性。因此，在研究智能算法的過程中，從動物的身上獲得了有效靈感，并構建了ANNs算法模型。在圖像處理中應用時，該算法能夠實現信息分析，提取，從而保證所獲得的信息應用效能更加突出。不僅如此，ANNs具有較強的自主性和自控性，對圖像處理的真實環境具有較強的適應性。一般情況下，在針對具體圖像進行壓縮處理操作的過程中，需要用到這一算法。合理設置節點，在設置時根據不同層級對節點數量進行規范選擇，并就所對應的功能類型進行明確。節點少對應傳輸層，多的則對應輸出/入。相較于傳統的壓縮存儲模式，ANNs所具有的優勢比較突出，不僅能夠控制存儲空間，同時也能夠保證處理效能獲得顯著提升，最重要的是，能夠保證圖像的還原指標符合基本要求。。

（二）遺傳算法（GA）

GA也是一種智能化的算法，是AI技術體系支撐下的重要算法類型。也是一種以生物學科為依托的全新技術載體，融入了一定的遺傳學知識，是自然進化生態現象的一種重要體現。具體指在計算機的助力下，對不同的運算流程進行檢索，該過程具有一定的隨機性。通過自動化分析與識別，從數據庫中智能選擇出最優的處理方式，具有一定的擇優選擇的功能。一般情況下，該算法在具體運行的過程中，首先需要先以結構對象為載體進行干預，之后進行檢索和操作。在該算法所構建的工作系統中，所包含的要素比較豐富和多樣化，具體有編碼、初始化種群、選擇、交叉、變異等。在利用該算法對具體的圖像進行處理時，所適應的工作領域主要以切割環節為主。即根據智能化分析對比較優秀的切割方式進行自主選擇，從而保證圖像處理效果最佳化。GA的算法模型具體見下圖。

（三）蟻群算法（ACO）

ACO也是一種以AI技術為支撐的全新智能算法，下圖是該算法的具體模型。該算法具有較強的概率性特征，及從眾多路徑中選擇出最佳形式，具體融入了生物學科的思想，以螞蟻覓食的生物現象為靈感支撐所創設的一種全新的算法形態。就像螞蟻一樣，ACO在進行圖像處理的過程中，會留下具體的信息，分散在所經過的區域范圍中，對具體的路徑方向進行明確。然后根據濃度范圍值進行信息反饋，根據數據綜合分析確定最優路徑，與其他的算法不同，所呈現的精度效能更加突出。在利用ACO進行圖像處理時，一般會對圖像進行切割處理，同時在邊緣檢測方面也具有著重要作用。

（四）模擬退火算法（SA）

SA作為一種比較典型的算法，同樣具有一定的隨機性特征。融入了一定的物理學科理論，具體指固體退火理論，融合送代策略，所構建的綜合性算法體系。具體指在物理學科范圍內，有這樣一個經典現象，即當固體溫度達到一定參數標準之后再冷卻，其內部的粒子狀態發生顯著的變化。在高溫度的環境下，固體內部粒子狀態具體表現為無序狀態。并且在此過程中整體的內能參數會獲得顯著提高。在冷卻階段，溫度逐漸恢復，此時粒子狀態逐漸趨于穩定。該算法在圖像配準、優化排版、圖像分割等方面所具有的功能優勢比較突出，同時也能夠在圖像中的漢字信息有效識別方面發揮著重要的支撐作用。不僅如此，借助SA進行濾波處理，優化圖像效果。

（五）粒子群優化算法（PSO）

PSO作為一種AI支撐下的全新算法，研發的靈感主要來自于生態環境中的鳥群，根據其所呈現的捕食行為特征所構建的一種算法，與GA算法之間既存在著一定區別同時也存在著一定聯系。相形之下，PSO算法在具體操作方面具有一定的便捷性。并且所使用的范圍相對來講比較廣泛，例如在模糊控制等諸多方面所呈現的應用效果均比較突出。利用PSO進行圖像處理，能夠進一步優化邊緣檢測工作環境，提高整體檢測效率。以梯度算子為載體對邊緣位置進行明確，從而保證邊緣范圍確定數值更加精準，避免出現丟失等不良問題。借助該方法進行圖像切割、壓縮等一系列的處理，能夠在精度和工作效能方面得到進一步優化。

結論：

依前所述，隨著信息化技術不斷更新，人們對AI技術的研究進程也在不斷的深入，并加強了應用范圍的進一步拓展。圖像處理是當前比較重要的工作項目，為保證處理效果更加突出，全面提高處理工作效能，相關人員需要針對AI技術進行系統研發，不斷推出全新的智能算法，如ANNs、GA、 ACO、PSO等。并在此基礎上對圖形處理技術體系進行優化與完善，從而保證處理效能獲得顯著提升，也能夠保證圖像精度和質量符合新時期社會環境的發展要求。

參考文獻

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[3]張景虎，孔芳.人工智能算法在圖像處理中的應用[J].電子技術與軟件工程，2014（08）：96+167.

作者簡介：王銘遠（1999.2-），男，河北省石家莊市人，本科在讀，研究方向：軟件工程。