計算機圖像圖形處理中的點位預測和噪點分析

寧玉門

（商丘職業技術學院 河南 商丘 476000）

1 引言

計算機圖形處理能夠有效彌補圖像拍攝中所存在的不足，能夠通過數碼手段，提高圖像本身的應用價值與美學價值。所以在某種程度上，圖像圖形處理擁有著舉足輕重的重要作用和功能。而在科技快速發展的背景下，更加精細、更加高端、更加現代的圖像處理手段應運而生，能夠通過點位預測與噪點分析的方式，提高圖像處理的實效性和有效性，提高圖像處理的品質，發揮計算機技術在圖像圖形處理領域中的價值，推動我國市場經濟的健康發展。

2 圖像圖形處理的基本原理

在計算機應用技術得到健康發展的過程中，圖像圖形處理技術在攝影領域的發展和應用得到了有效的推進。攝影師能夠借助計算機圖像處理軟件，靈活地、高效地處理圖像圖形信息，提升圖像圖形作品的美學價值和應用價值。然而為切實闡述圖像圖形處理的基本原理，需要從計算機技術、識別技術及微觀角度等層面對其進行分析和探究。首先是計算機應用技術[1]。由于計算機是以二進制的形式來處理和傳輸數據信息的，因此需要被計算機系統識別的對象必須以二進制數據的形式傳入到計算機系統中。而單反相機的出現，讓傳統圖像圖形處理技術融入到計算機應用技術領域，使計算機能夠更好地處理各類數碼圖像或數碼照片。現階段，最為流行的計算機圖形處理軟件有Photoshop、CorelDRAW等軟件，可以根據圖像圖形處理要求，進行靈活的處理和加工。其次是圖像識別技術。傳統的圖像處理只能借助編碼的手段來實現，而在現代圖像圖形處理的過程中，可以應用多種圖像識別技術，來實現不同的圖像圖形處理目標。解決傳統圖像圖形處理技術長期存在的技術問題，并使傳統圖像與現代圖像處理技術有機地結合起來。譬如膠片照片便難以應用計算機圖像處理軟件進行處置。只有在圖像圖形處理的過程中，應用圖形識別技術，才能在一定程度上解決圖像處理過程中所面臨的技術問題。最后是微觀角度。由于計算機能識別的最小單位是二進制，所以在圖像圖形處理的過程中，需要將圖像圖形進行拆分與重構，以此適應計算機圖像處理對處理對象的基本要求。但現階段，圖像圖形的最小單位是“像素”，需要在軟件設計的基礎上，對其最小的圖形單位進行識別，以此提高計算機圖像圖形處理的實效性和有效性。究其原因在于，以像素為圖像處理抓手，能夠更好地解決傳統計算機圖形處理所存在的弊端，優化圖像圖形處理的機制。總體來講，根據計算機應用技術的發展特征和特點，圖像像素的識別方式、方法及處理技巧逐漸成為我國現代圖形處理的關鍵，能夠通過像素分解、效果分析及微觀視角等方式，提高圖像圖形處理的質量與效率。

3 計算機點位預測的應用機制

像素是圖像圖形識別與處理的關鍵和抓手。為切實實現圖像圖形處理目標，就必須重點關注點位預測的應用機制及應用領域。唯有如此，才能為我國圖像圖形處理技術的健康發展提供支持和幫助。首先是應用機制。點位預測是基于像素識別目標而形成的模糊捕捉技術。在具體的像素分析、識別與捕捉的過程中，模糊捕捉能夠預判出像素所出現的具體點位，并以此實現模糊操作中的圖像處理目標[2]。在實踐探究與理論研究階段，我們能夠發現，點位預測是較為常見的圖像處理技術，其應用機制與圖像圖形處理原理極為相近，擁有較高的相同性，由于像素的不斷累積與疊加會拼湊成較為完整的圖片，所以通過預測像素的落點位，能夠為圖像的有效呈像提供支持。但為確保像素落點位的有效性和規范性，需要技術人員通過分布式操作，降低像素點位的隨機性與不確定性。而在實際的圖像圖形識別與處理的過程中，點位預測所存在的問題又比較常見，嚴重影響到圖像處理的質量與效率。對此，技術人員需要借助“微觀角度”，來分析具體的點位預測問題。譬如格式較大的文件，容易受像素落點位的影響，特別在縮放圖片時，文件會出現像素消損、缺失等問題。而要想切實解決該類問題，就需要應用較為科學的點位預測手段，從而減少該類問題的出現和發生。如果出現難以預測的點位，則需要通過概率論和分布原理，對原有的點位預測機制進行優化與改進。譬如在劃分像素色彩濃度較高的點位時，應根據圖像暗點、亮點的分布狀態對其進行劃分與補充，進而借助分布原理，來確定相應的點位。而在應用領域上，點位預測能夠被廣泛地應用在圖像的空間分布和色彩分布因縮放而造成的失真問題上，可以確保圖像的本質不受影響和破壞，最大限度地提高圖像圖形的使用價值與藝術價值。此外，在圖片格式及其保持過程中，點位預測能夠確保圖片的完善度和精美度，能夠更好地減少格式轉化過程中所出現的像素缺失現象。

4 計算機噪點分析的應用機制

噪點通常形成于圖像圖形拍攝中的曝光問題，在計算機圖像圖形處理中，這類問題較為常見，對圖像圖形的品質和質量的影響較大。要想切實解決此類問題，就需要通過噪點分析的方式來處理[3]。通常情況下，技術人員可通過像素識別的方式，來去除照片中的噪點，提高照片的審美體驗。然而在實際的應用過程中，噪點分析卻擁有較為復雜的應用機制或原理。我們在深入分析和研究的過程中，能夠發現，噪點分析主要是以圖像像素為分析對象的，需要采用“中值濾波”對其進行降噪處理。在實際應用中，需要以噪點檢測為前提，以此確保圖像邊緣的完整性與清晰性，可以更全面、更規范地劃分圖像的噪聲，如三角噪聲、白噪聲、脈沖噪聲、高斯噪聲、銳利噪聲等。進而以中心像素為處理領域，通過非線性處理方法，將圖像圖形中的灰度值替換為圖像圖形原有的像素值，進而實現噪點處理的目標。在我國現代科技快速發展的過程中，中值濾波法也得到了改進與優化，可以結合噪點特征，進行針對性的改進，譬如脈沖噪點擁有極大值或極小值的特征，在處理過程中，需要將像素點劃分為非噪點、噪點及細節點，從而降低中值濾波法對圖像細節及非噪點的影響。然而在極值檢測的層面上，極值點位置上的圖像像素是否屬于圖像噪點，還難以借助全局檢測的方式來判斷，所以需要將局部檢測算法融入到中值濾波法的應用過程中，唯有如此，才能通過闕值設置的方式，準確地區分像素和噪點。然而為更好地適應噪點處理的實際訴求，技術人員還需要應用三態中值算法（中值濾波法的一種），該方法能夠通過對比中值濾波與加權濾波的原始值和中心值，來確定圖像圖形所輸出的圖形數值，提高噪點清除的實效性和有效性。在理論研究與噪點分析的過程中，我們能夠發現，三態中值法能夠實現中值濾波法與加權濾波法的有效融合，可以通過選擇闕值的方式，形成噪點清除的識別條件，進而保障圖像圖形的細節內容，提高噪點去除的質量與效率。而在應用過程中，三態中值法的應用機制可概括為全局檢測圖像像素、像素點判斷、非噪點判斷、局部檢測、三態濾波、濾波窗口擴展、三態濾波計算、噪點確定、中值替換等。總而言之，在實際的圖像圖形處理中，噪點分析能夠在噪點去除的基礎上，保障圖像圖形的完整性，降低曝光問題對圖像實用價值與藝術價值的影響，最大限度地提高圖像圖形的藝術性[4]。

5 結語

計算機圖形處理中的噪點分析與點位預測能夠更好地幫助人們提高計算機圖像圖形的品質，提升圖像圖形的完整性和真實性。然而在噪點分析與點位預測的過程中，需要人們將兩者有機地融入到計算機圖像圖形處理的過程中，使其融為一體，唯有如此，才能更好地提升圖像圖形處理的針對性與有效性，提高圖像圖形處理的質量與效率。