圖像處理技術的創新應用探索

甘 赟

（海口經濟學院 海南 海口 517000）

1 引言

圖像處理技術工作原理主要是把圖像信號轉變為數字信號，運用計算機設備，對數字信息實時處理，該項技術已經有100余年的歷史。圖像處理技術一般分為兩大類：模擬圖像處理和數字圖像處理。模擬圖像處理包括光學處理和電子處理，如照相、遙感圖像處理、電視信號處理等。數字圖像處理一般都用計算機處理或實時的硬件處理，其優點是處理精度高，處理內容豐富，可進行復雜的非線性處理，有靈活的變通能力。所運用到的處理技術，主要包括幾何處理技術、圖像增強處理技術、參數處理技術、圖像復原處理技術、圖像編碼處理技術、圖像重建處理技術以及圖像識別處理技術。圖像處理技術得到較為廣泛的應用和發展，涉及領域眾多，可以顯著提升工作的質量與效果。

2 圖像處理技術概述

2.1 圖像處理技術定義

圖像處理技術主要是把模擬圖像信號轉變為數字信號，而后應用計算機技術將數字信號精準處理，對數字圖像開展平移、壓縮、增強以及平滑的操作方法和技術。在計算機中，按照顏色和灰度的多少可以將圖像分為二值圖像、灰度圖像、索引圖像和真彩色RGB圖像4種基本類型。大多數圖像處理軟件都支持這4種類型的圖像。

2.2 圖像處理技術分支

依照運用的領域有所不同，圖像處理技術可以劃分出較多分支，關鍵分支包含[1]：（1）圖像的數字化運用量化和采樣的模式，把模擬圖像逐漸變為運用計算機設備處理的數字類別。（2）圖像復原和增強，關鍵目的在于正常圖像內可用性信息將造成的干擾消弱，促使圖像變得更為清晰，把其轉變成為更適宜的分析模式。（3）圖像編碼在保存條件之下，需要在圖像實施編碼處理，從而對圖像的信息進行壓縮，以便于對圖像進行傳輸和存儲。（4）圖像的重建關鍵是應用采集來的數據信息，對圖像進行重建。圖像重建關鍵字包含傅立葉反射投影法、代數法以及卷積反投影法。（5）模式識別。識別作用于針對圖像進行處理的首要目的，例如人臉識別、智能識別等各類識別模式。現階段，模式識別方式主要包含句法結構模式、統計識別模式以及模糊識別模式。

3 計算機圖像處理技術應用

3.1 農業領域

在現代化農業工作發展的背景之下，較多的領域上都運用了計算機技術，例如，對莊稼進行實時的監控，對病蟲害進行實時監控等。在對農產品進行加工和處理的時候，使用計算機設備對圖像技術進行處理后，才能對農產品的采摘或農產品加工實施自動化和智能化的操作，從而顯著降低人力資源的運用，節約成本，降低人力資源施工壓力[2]。例如，可以運用機器人進行采摘。國外已經研究出較多的采摘機器人，例如，葡萄采摘類機器人、蔬菜采摘類機器人等。我國農業發展歷史悠久，在自動化生產、計算機圖像處理等方面的研究起步相對較晚，但是可以看出發展的速度相對較快。近幾年，我國對計算機處理技術在農業采摘中的應用展開深入廣泛的研究，農業領域將迎來更好地發展。

3.2 生物醫學領域

圖像處理技術在生物醫學行業中的應用也較為廣泛，其具有精準性、無創性以及直觀性的特征，受到臨床醫學的廣泛歡迎，例如，X射線斷層掃描、CT掃描和B超圖像、彩超圖像、同位素圖像、顯微鏡圖像以及核磁共振圖像。運用計算機技術對圖像進行處理，具有較高的臨床意義，能夠做出精準判斷，可以促進臨床醫學的發展。圖像處理技術的發展，對生物醫學領域有積極的推動作用[3]。

3.3 生活領域

圖像處理技術應用在生活領域上較為常見，現階段的電視、LED顯示屏以及視頻等。例如，在對電視劇進行拍攝之后，需要進行后期加特效和剪輯等，從而呈現出鮮明和精彩的視頻畫面，計算機對數據信息進行提取和信息處理能力較為驚人，可以對圖像的色調、剪裁進行改善。圖像處理技術可以在較大程度上保障圖像的完整性與真實性。

3.4 交通領域

圖像處理技術應用在交通行業中，主要是在各個路口中設置的攝像頭，可以稱作為交通監控系統，主要是運用圖像處理技術開展工作。運用該系統，可以對交通違法行為進行檢測，將該類行為動態化保護，以便于交通管理人員對交通進行管理。例如，若是交通事故出現，當事人推脫責任時，就需要對系統中存有的視頻錄像，對交通責任進行判定，還可以運用監控系統對存在超速的車輛實施懲罰[4]。

3.5 航天與航空領域

現階段，世界范圍內的各個國家都積極運用陸地衛星獲取圖像。將圖像處理技術運用在航天以及航空技術層面上，具有較為廣闊的前景，很多國家每天都會派出大量的偵察機對地球上的各個區域進行空中攝影。然后，對拍攝出的照片實時分析與處理，運用高配置的計算機設備圖像處理系統，對圖像進行細致和全面的判讀與分析，不但可以降低人力資源的運用，還可以提升處理和分析的速度，同時可以在圖片內提取獲得人工沒有辦法發現的較多有用性情報。所拍攝出的圖像，在成像層面、存儲層面、傳輸層面或者判讀層面上，都需要運用圖像處理技術[5]。

3.6 工業與工程領域

計算機設備在工業領域上應用較為廣泛，將其運用在工業生產的流水線中，對產品與部件設施無損檢測是圖像處理技術的關鍵性應用領域之一，其關鍵是對產品是否合格以及產品的生產全過程進行檢測等。圖像處理技術已經在工業領域中廣泛應用，有關人員需要重視對圖像處理技術的深入研究，從而更好地服務社會[6]。該項技術在工業以及工程領域中運用，可以運用在自動裝配線內零件的質量檢測，對零部件實施分類；對印刷電路板的瑕疵和弊病進行檢查；對彈力學的照片實施細致分析等。

3.7 軍事公安領域

軍事公安領域中的圖像處理技術，主要是用在對導彈進行精準識別和指導過程中，對各類偵查出的圖片進行判讀，具有較強的存儲數據圖像傳輸以及顯示功能，還可以將各項技術運用在坦克、飛機以及軍艦模擬訓練系統內[7]。而公安部門主要是對圖像進行判讀與分析，開展人臉識別指紋識別以及不完整圖像復原等工作，還可以運用在交通監控以及事故分析環節內。

3.8 文化藝術領域

在藝術創作的過程中，設計人員繪制和修改圖像的過程是十分漫長的。隨著計算機圖像處理技術的不斷發展，大大地提高了藝術創作的效率和質量。設計人員借助該技術，將設計概念以數字化的形式展現出來。在后期作品的修復工作中，通過圖像處理技術中對作品的瑕疵進行修復，提升藝術作品的質量和美感。

4 制約其發展的因素

4.1 處理信息量較大

隨著網絡普及和計算機技術的迅猛發展，圖像、視頻以及其他可視的信息被認為是表達信息最有效的方式，所以圖像的數據量呈現快速增長的趨勢，而如何快速而且有效地處理圖像信息是研究的焦點。圖像的各像素點逐點存儲在計算機中，占用的存儲空間大。該項技術所處理的數據信息一般都為二維信息，需要處理的信息量相對較大。這就要求計算機計算速度以及存儲容量相對較高。頻帶相對較寬和語言信息相比較之下，圖片信息的頻帶需要超出語言信息頻帶的幾個數量級。

4.2 各像素相關性大

數字圖像信息中的每一個像素并不是獨立存在的，其具有較大的關聯性，在圖畫之上經常會有很多相同像素或接近的灰度。從電視畫面上分析來看，同一行內相鄰較近的像素，或者是相鄰兩行像素其存在的關系系數可以達到0.9左右[8]。可以看出圖像處理類的信息，壓縮潛力是較大的。壓縮就是盡可能地去掉各種冗余，保留真正有用的信息。圖像中冗余信息，包括信息的冗余，如空間冗余、信息熵冗余、視覺冗余等。在同等通信容量下，將圖像壓縮后再傳輸，可使傳輸的數據量變小，也就可以減輕信道的負擔。

4.3 無法實現三維景圖全部集合信息的復現

因為圖像作為三維鏡圖中的二維投影，一幅照片自身并不具有處理三維景物的能力。可以看出三維景象部分信息不能夠在二維圖像畫面中反映出，對此，需要對三維景物進行理解和分析，必須要做出假定，亦或是加入新的測繪量。

4.4 受人為因素的影響較大

在對數字圖像進行處理之后，一般都需要人工進行評價和觀測，所以會受到較大的人為因素影響。因為人視覺系統較為復雜，將會受到視覺性的條件、環境以及興趣愛好的影響，這就需要對圖像質量進行深入評價。計算機視覺作為模仿人視覺的一種人感觀機理，會受計算機視覺的影響，需要更加深入的研究。

5 結語

綜上所述，圖像處理技術是新型技術之一，在應用層面上需要不斷提升。圖像處理技術精準度、分辨率較高、速度比較快，受到廣泛的重視，在較多領域中具有不可替代的作用。未來該項技術若更廣泛地應用于各領域中，還需要相關人員不斷進行探究與運用。