試論計算機(jī)圖像處理技術(shù)

范煥

摘要：隨著信息技術(shù)的不斷成熟以及人工智能技術(shù)的持續(xù)突破，計算機(jī)圖像處理技術(shù)開始逐漸出現(xiàn)在人們的眼前，并且有使人們的日常生產(chǎn)生活變得更加便利。當(dāng)前該項技術(shù)經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)在各個行業(yè)中取得了極其廣泛的應(yīng)用，例如動漫、醫(yī)療、航空等。并且與其他學(xué)科相互交叉相互融合，被賦予了新的內(nèi)涵。本文對計算機(jī)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用以及發(fā)展趨勢進(jìn)行了探究，希望通過本文可以使計算機(jī)圖像處理的理論研究變得更為豐富。

關(guān)鍵詞：計算機(jī);圖像處理;應(yīng)用;發(fā)展

一、計算機(jī)圖像處理的內(nèi)涵

計算機(jī)圖像處理技術(shù)由于其廣闊的應(yīng)用前景一經(jīng)出現(xiàn)并取得了很多學(xué)者的關(guān)注。關(guān)于計算機(jī)圖像處理的內(nèi)涵很多資料都對其進(jìn)行了闡述。根據(jù)對大量文獻(xiàn)的參考，發(fā)現(xiàn)計算機(jī)圖像處理的本質(zhì)指的是通過計算機(jī)及相關(guān)軟件對原始圖像進(jìn)行有效處理，例如去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原等，最終獲得符合需求的圖像。經(jīng)過多年的發(fā)展，當(dāng)前計算機(jī)圖像處理主要包含以下幾項內(nèi)容：

（1）圖像識別

圖像識別是計算機(jī)圖像處理工作進(jìn)行中最為常用的一項技術(shù)，主要是在對圖像進(jìn)行分析處理之前對圖像進(jìn)行識別，認(rèn)知、分類的一系列任務(wù)。人工智能技術(shù)有著非常強(qiáng)大的圖像識別功能，可以將數(shù)據(jù)對象通過一定的特征對其進(jìn)行分類，常用的算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、YOLO等。

（2）圖像分割

圖像分割是計算機(jī)圖像處理中最為重要的一項技術(shù)，在對圖像進(jìn)行識別之前，往往需要根據(jù)圖像特征對其進(jìn)行有效的圖像分割。只有這樣才能夠保證后續(xù)圖像識別的準(zhǔn)確性。就實(shí)際情況而言，圖像分割實(shí)際上指的就是根據(jù)圖像的不同特征將其劃分為幾個具有獨(dú)特意義的區(qū)域。當(dāng)前圖像分割法主要有五種分割技術(shù)，分別為域值分割、區(qū)域分割、分水嶺分割、邊緣分割、直方圖法等。其中閾值分割由于在應(yīng)用中所具有的強(qiáng)大優(yōu)勢，在圖像分割任務(wù)進(jìn)行中取得了非常廣泛的應(yīng)用。

（3）圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)是計算機(jī)圖像處理的一個重要分支。在圖像傳輸?shù)倪^程當(dāng)中很有可能出現(xiàn)圖像質(zhì)量下降的情況，從而導(dǎo)致計算機(jī)無法正確判斷圖像所需要傳遞的信息。而圖像增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用可以使模糊的原始圖像變得更為清晰，或者是進(jìn)一步加大對圖像中某些特征的強(qiáng)調(diào)力度，從而方便后期處理工作的進(jìn)行。經(jīng)過多年的發(fā)展，當(dāng)前圖像增強(qiáng)技術(shù)已經(jīng)取得了極大的完善，并且已經(jīng)融入到了計算機(jī)視覺的方方面面。

二、計算機(jī)圖像處理應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著科技的持續(xù)突破，當(dāng)前計算機(jī)圖像處理中的許多技術(shù)正在持續(xù)完善。當(dāng)前計算機(jī)圖像處理技術(shù)由于其本身所具有的優(yōu)勢已經(jīng)在很多領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用，例如航空航天、農(nóng)業(yè)、人工智能等等。

（1）車牌識別

計算機(jī)圖像處理技術(shù)被應(yīng)用于車牌識別系統(tǒng)當(dāng)中，通過該項技術(shù)的應(yīng)用有效降低了相關(guān)工作人員的工作量且可以有效提高識別效率。該項技術(shù)可以對車牌進(jìn)行有效的定位以及識別，在日益龐大的交通網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中產(chǎn)生了極其重要的作用成為交通管理工作的重要幫手。通過計算機(jī)圖處理技術(shù)可以完成對圖像的預(yù)處理、車牌的定位、車牌字符的分割、車牌字符識別等。

第一，圖像預(yù)處理。為了方便對交通的管理，使得城市交通變得更加便利，交管部門在各個路口以及道路當(dāng)中設(shè)置了電子眼。電子眼可以捕捉來往車牌信息，但是在采采集的過程當(dāng)中難免會由于圖像的差異或其他因素的影響導(dǎo)致原始圖像的質(zhì)量較低，很難對車牌信息進(jìn)行有效識別。因此需要采取一定的技術(shù)手段對電子眼采集到的圖像進(jìn)行預(yù)測。為了全面減小圖像原始工作，需要對采集的彩色圖像進(jìn)行灰度化;其次，為了使圖像的有效性得到保障對圖像中的特征進(jìn)行提取，并且通過圖像濾波器對采集到的圖像進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)處理，從而在最大程度上保障圖像原始特征的基礎(chǔ)上消除圖像噪聲對車牌識別所產(chǎn)生的干擾;最后，對圖像進(jìn)行邊緣檢測。根據(jù)具體情況合理的選擇Prewitt 算子、Canny算子、Sobel算子、Roberts算子進(jìn)行邊緣定位，從而獲取有效的信息區(qū)域。

第二、車牌的定位。在圖像預(yù)處理工作完畢之后，需要對車牌的實(shí)際區(qū)域進(jìn)行定位，將含有車牌區(qū)域信息的區(qū)域提取出來。

第三，矯正歪曲的車牌。根據(jù)車牌傾斜的實(shí)際情況，合理的利用相關(guān)算法對其進(jìn)行矯正。一般由Hough變換法、TILT算法、貪心算法等。

第四，車牌分割。當(dāng)車牌校正完畢之后，為了方便識別需要對車牌上的字符進(jìn)行分割，最終得到分割后的字符。

第五、車牌識別。將提取到的字符與字符庫中的內(nèi)容進(jìn)行對比，最終得到匹配結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對車牌的有效識別。

（2）遙感衛(wèi)星

計算機(jī)圖像處理技術(shù)在遙感衛(wèi)星行業(yè)中也有著非常廣泛的應(yīng)用，可以將遙感衛(wèi)星采集到的原始圖像經(jīng)過數(shù)字化編碼后轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號傳輸?shù)教幚碇行摹Ｈ缓笸ㄟ^計算機(jī)圖像處理技術(shù)對圖像進(jìn)行壓縮編碼、圖像增強(qiáng)等，最終從傳輸?shù)膱D像中提取一些有效信息。除此之外，計算機(jī)圖像處理技術(shù)在資源勘察、觀察地形等工作領(lǐng)域當(dāng)中都發(fā)揮了非常重要的作用。例如鐵道建設(shè)設(shè)計工作在進(jìn)行中，可以通過遙感衛(wèi)星獲取目標(biāo)區(qū)域的圖像，對圖像進(jìn)行處理后精確的得到高質(zhì)量圖像后進(jìn)行鐵路設(shè)計，使鐵路建設(shè)的安全度得到進(jìn)一步提高。

三、結(jié)束語

綜上所述，計算機(jī)圖像處理技術(shù)在各個領(lǐng)域都取得了廣泛的應(yīng)用。相信在今后隨著科技的進(jìn)步，計算機(jī)圖像處理技術(shù)將會朝著智能化、精細(xì)化的方向發(fā)展。

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