計算機視覺算法支持下的圖像處理技術(shù)分析

摘要：隨著技術(shù)進步，計算機視覺算法已經(jīng)深入圖像處理技術(shù)的各個領(lǐng)域，其支持下的圖像處理技術(shù)不僅在學(xué)術(shù)研究中占據(jù)重要地位，同時也在工業(yè)、醫(yī)療、安全等實際應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。該文通過概述了計算機視覺算法和圖像處理技術(shù)的特點，系統(tǒng)分析了圖像畸變矯正與增強技術(shù)，以期充分發(fā)揮計算機視覺算法在提高圖像質(zhì)量、增強系統(tǒng)性能以及拓寬技術(shù)應(yīng)用范圍方面的影響力。

關(guān)鍵詞：計算機；視覺算法；圖像處理；畸變校正

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.08.029

中圖分類號：TP 391.41" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）08-00-03

Analysis of Image Processing Techniques Supported by Computer Vision Algorithms

PAN Wan

（Zhengzhou Institute of Industrial Application Technology， Zhengzhou 450000， China）

Abstract： With the advancement of technology， computer vision algorithms have penetrated into various fields of image processing technology. The image processing technology supported by them not only occupies an important position in academic research， but also plays a crucial role in practical applications such as industry， medical care， and safety. The article provides an overview of the characteristics of computer vision algorithms and image processing techniques， and systematically analyzes image distortion correction and enhancement techniques， in order to fully leverage the influence of computer vision algorithms in improving image quality， enhancing system performance， and expanding the scope of technological applications.

Keywords： computer; visual algorithms; image processing; distortion correction

0" "引言

在當今科技高速發(fā)展的時代，計算機視覺算法支持下的圖像處理技術(shù)已成為研究和應(yīng)用的熱點。圖像處理技術(shù)，作為計算機視覺的基石，不斷推動著從自動化檢測、醫(yī)療診斷到智能監(jiān)控等眾多領(lǐng)域的技術(shù)革新。本研究旨在深入分析計算機視覺算法在圖像處理技術(shù)中的應(yīng)用，探討這些算法如何增強圖像的精密度、提高再現(xiàn)性，并拓展應(yīng)用范圍，通過詳細闡述圖像畸變矯正的原理與方法、圖像增強技術(shù)的最新進展，并結(jié)合實際案例和應(yīng)用場景，為相關(guān)人員提供清晰的框架，理解計算機視覺算法在當代圖像處理中的重要性和不斷演進的能力。

1" "計算機視覺算法概述

1.1 算法類型及其特點

（1）深度學(xué)習(xí)算法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），在圖像識別、分割和分類中表現(xiàn)卓越，歸功于其強大的特征學(xué)習(xí)能力和多層次的非線性變換。這些算法通過自動提取和學(xué)習(xí)圖像的高層次特征，有效地解決了傳統(tǒng)算法在復(fù)雜圖像模式識別中的局限性。例如，在物體識別和圖像分類任務(wù)中，CNN能夠識別和提取關(guān)鍵特征，而RNN則在處理序列數(shù)據(jù)（如視頻流）中顯示出優(yōu)勢[1]。

（2）傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機（SVM）和隨機森林，側(cè)重于手工特征的提取和選擇。這些算法在特定條件下，例如圖像數(shù)據(jù)相對簡單且特征易于提取時，仍然有效。以上算法優(yōu)點在于計算效率較高，對計算資源的需求較低，這在資源受限的應(yīng)用場景中尤為重要。

深度學(xué)習(xí)算法在圖像處理領(lǐng)域的主導(dǎo)地位日益凸顯，原因在于其對復(fù)雜和高維數(shù)據(jù)的處理能力遠超傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)算法的缺點在于它們通常需要大量的標記數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以及較高的計算資源，這在某些實際應(yīng)用中可能是限制因素。相比之下，傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法在小規(guī)模或者標記數(shù)據(jù)有限的場景中表現(xiàn)更為穩(wěn)定。

1.2 算法應(yīng)用領(lǐng)域

計算機視覺算法在物體檢測與識別、圖像分類與分割等領(lǐng)域中得到了廣泛運用。

（1）物體檢測與識別是計算機視覺的核心應(yīng)用之一，涉及到使用算法識別圖像中的特定物體并確定其位置。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在物體檢測方面取得了顯著成就，能夠通過學(xué)習(xí)大量的圖像數(shù)據(jù)，準確地識別和定位圖像中的多個對象。在實際應(yīng)用中，這種能力被廣泛用于監(jiān)控系統(tǒng)、自動駕駛車輛的環(huán)境感知以及醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域。

（2）圖像分類和分割是計算機視覺另一個重要的應(yīng)用方向。圖像分類涉及識別圖像中的主要內(nèi)容并將其歸類到預(yù)定義的類別中。深度學(xué)習(xí)特別是CNN在這方面展現(xiàn)了強大的性能，能夠處理和分析復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)高精度的圖像分類。例如，在社交媒體的內(nèi)容過濾、醫(yī)療影像的病變識別以及衛(wèi)星圖像的地物分類中，圖像分類技術(shù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用[2]。圖像分割則涉及將圖像分割成多個區(qū)域或?qū)ο螅员愀敿毜胤治雒總€部分。這在醫(yī)學(xué)影像處理、視頻監(jiān)控分析和機器人視覺系統(tǒng)中尤為重要，例如，通過精確分割可以在醫(yī)學(xué)影像中識別不同的組織結(jié)構(gòu)，或在自動駕駛中區(qū)分車輛、行人和道路標志。

計算機視覺算法在物體檢測、圖像分類和分割等領(lǐng)域的應(yīng)用展示了其在解析和理解復(fù)雜視覺信息方面的強大能力。隨著技術(shù)的不斷進步和優(yōu)化，這些算法將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)出更廣泛的應(yīng)用潛力。

2" "圖像處理技術(shù)的特點

2.1 精密度水平高

圖像處理技術(shù)的精密度主要體現(xiàn)在兩個方面：一是對圖像內(nèi)容的細致解析能力，二是在圖像重構(gòu)和增強中的精確度。在細致解析方面，利用深度學(xué)習(xí)算法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），圖像處理技術(shù)已能實現(xiàn)對圖像中細微特征的高精度識別。這種能力在醫(yī)學(xué)影像分析、衛(wèi)星圖像解析以及面部識別技術(shù)中尤為重要，能夠識別微小的病變、地物特征或者微妙的面部表情[3]。此外，圖像重構(gòu)和增強技術(shù)在提高圖像質(zhì)量和可讀性方面顯示出高精密度。例如，超分辨率技術(shù)可以從低分辨率圖像中重構(gòu)出高分辨率的細節(jié)，這在法醫(yī)學(xué)和安全監(jiān)控領(lǐng)域具有重要意義。同樣，圖像去噪和對比度增強技術(shù)能夠從質(zhì)量較低的圖像中恢復(fù)出更清晰、更精確的視覺信息，這在歷史文獻修復(fù)和夜視圖像處理中有顯著的應(yīng)用價值。

2.2 再現(xiàn)性優(yōu)勢

圖像處理技術(shù)的再現(xiàn)性主要體現(xiàn)在其能夠在不同情境下提供穩(wěn)定且可預(yù)測的結(jié)果，這一點對于科學(xué)研究、工業(yè)應(yīng)用以及醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域至關(guān)重要。深度學(xué)習(xí)算法，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），通過其學(xué)習(xí)模型的穩(wěn)定性和準確性，確保了高度的再現(xiàn)性。例如，在醫(yī)學(xué)影像分析中，通過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型能夠在不同的患者數(shù)據(jù)上識別相似的病理特征，保證了診斷結(jié)果的一致性和可靠性。同樣，在自動駕駛系統(tǒng)中，通過圖像處理技術(shù)實現(xiàn)的物體檢測和環(huán)境理解也需保證在不同環(huán)境和條件下的一致反應(yīng)，以確保安全性。

2.3 應(yīng)用范圍廣

隨著深度學(xué)習(xí)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的發(fā)展，圖像處理技術(shù)不限于傳統(tǒng)的圖像增強和修復(fù)，其應(yīng)用已拓展至自動駕駛、醫(yī)療診斷、安全監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)分析以及內(nèi)容創(chuàng)造等多個領(lǐng)域。

在醫(yī)療領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)通過精確的圖像分割和病變檢測，極大地提升了診斷的準確性和效率，特別是在放射學(xué)和病理學(xué)領(lǐng)域。在自動駕駛系統(tǒng)中，圖像處理技術(shù)不僅用于車輛的環(huán)境感知和障礙物檢測，還涉及行人識別和道路標識的分析，確保了駕駛的安全性和可靠性。此外，安全監(jiān)控領(lǐng)域中的人臉識別、行為分析等功能也依賴于先進的圖像處理技術(shù)。環(huán)境監(jiān)測和農(nóng)業(yè)分析領(lǐng)域同樣可利用圖像處理技術(shù)進行地表覆蓋分類、作物狀況監(jiān)測和病蟲害識別。在內(nèi)容創(chuàng)造方面，圖像處理技術(shù)能夠使得風(fēng)格遷移、人臉生成、動畫制作等變得更加高效和多樣化，從而為藝術(shù)創(chuàng)作和娛樂產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的變化。

3" "計算機視覺算法支持下的圖像處理技術(shù)分析

3.1 計算機顯示系統(tǒng)設(shè)計

計算機顯示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括硬件接口層（如USB、SDRAM、FPGA、ARM），這些硬件組件協(xié)同工作以支持高速數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜算法的實時執(zhí)行（如圖1所示。）例如，F(xiàn)PGA（現(xiàn)場可編程門陣列）可作為高度可定制的處理單元，通過并行處理極大地提高圖像處理的效率，特別適合執(zhí)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等計算機視覺算法中的卷積操作。在設(shè)計計算機顯示系統(tǒng)時，可采用3DSMA（三維空間微調(diào)算法）等先進技術(shù)來增強圖像處理技術(shù)的空間定位能力，從而提升最終圖像的顯示質(zhì)量。例如，應(yīng)用式（1）計算空間調(diào)整參數(shù)：

（1）

式中，P為圖像中每個像素點的位置；d為深度信息；f為根據(jù)深度調(diào)整像素位置的函數(shù)；（x，y，z）代表坐標系，此外，SDRAM作為存儲單元，確保了高速緩存和數(shù)據(jù)的即時可用性，而ARM處理器則負責(zé)管理這些硬件資源，以及執(zhí)行圖像處理算法和決策邏輯。通過集成高性能的硬件和優(yōu)化算法，這種計算機顯示系統(tǒng)的設(shè)計不僅能夠滿足現(xiàn)有的圖像處理需求，而且具有適應(yīng)未來技術(shù)進步的潛力，為計算機視覺算法支持下的圖像處理技術(shù)分析領(lǐng)域提供了一個強有力的實踐框架。

3.2 圖像畸變矯正

圖像畸變矯正是一種至關(guān)重要的圖像預(yù)處理技術(shù)，旨在消除由鏡頭誤差、傳感器排列不當或場景幾何變形引起的圖像扭曲。此技術(shù)對于高精度的計算機視覺應(yīng)用來說至關(guān)重要，如光學(xué)字符識別（OCR）、三維建模、目標跟蹤以及增強現(xiàn)實等領(lǐng)域。在圖像畸變矯正中，關(guān)鍵的計算步驟涉及建立畸變模型并計算校正參數(shù)。典型的畸變模型可由式（2）表示：

（2）

式中，Po是畸變圖像中的像素位置；Pc是矯正后的位置；r是像素點到圖像中心的徑向距離；k是畸變系數(shù)。通過優(yōu)化這一系數(shù)，可以對徑向畸變進行有效矯正。而對于更復(fù)雜的畸變，如切向畸變，可能需要引入更多參數(shù)以精確建模。計算機視覺算法，特別是基于深度學(xué)習(xí)的方法，通過自動從大量畸變圖像中學(xué)習(xí)畸變特征，有助于自動識別并矯正畸變，從而顯著提高矯正的準確性和效率。在實際應(yīng)用中，這些算法可用于自動校正由于攝影角度引起的建筑物圖像的視角畸變，或在醫(yī)學(xué)影像中校正由于設(shè)備或患者移動造成的圖像扭曲。

3.3 圖像增強技術(shù)

圖像增強技術(shù)的目標在于改善圖像的視覺效果，增進圖像信息的清晰度和可解釋性，以便于進一步的處理或分析。這涉及對圖像的對比度調(diào)整、亮度增強、噪聲去除、邊緣銳化等方面的操作，旨在提升圖像質(zhì)量，強化或揭示細節(jié)信息。利用計算機視覺算法，尤其是基于深度學(xué)習(xí)的模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），可以自動學(xué)習(xí)并應(yīng)用復(fù)雜的非線性變換，以實現(xiàn)高級圖像增強功能。例如，使用自適應(yīng)直方圖均衡化（AHE）技術(shù)可以改善圖像的局部對比度，其計算可以表示為：

（3）

式中，Io是原始圖像；Ie是增強后的圖像；T是基于圖像局部區(qū)域計算得到的變換函數(shù)。此外，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的去噪自編碼器可以有效移除圖像噪聲，提高圖像的信噪比。

3.4 畸變圖像處理

在處理畸變圖像時，首要任務(wù)是識別畸變類型并估計其參數(shù)，這可以通過監(jiān)督學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)。例如，可以使用回歸分析來估計畸變函數(shù)的參數(shù)，該函數(shù)可形式化為：

（4）

式中，（x，y）為圖像中的像素坐標；p1，p2，...，pn為畸變參數(shù)。隨后，可采用深度學(xué)習(xí)模型，例如具有殘差學(xué)習(xí)功能的深度卷積網(wǎng)絡(luò)，來自動調(diào)整這些參數(shù)，并在訓(xùn)練過程中優(yōu)化畸變矯正的性能。

處理畸變圖像不僅僅是為了視覺上的校正，而是為了保持圖像中信息的準確性，這對于自動駕駛車輛中的環(huán)境感知、遙感圖像分析以及醫(yī)學(xué)影像中的精確測量尤為關(guān)鍵。例如，在自動駕駛領(lǐng)域，車輛的攝像頭經(jīng)常會因為透視畸變而影響障礙物檢測的準確性，通過實時畸變處理可以確保車輛對環(huán)境的準確識別和響應(yīng)。

4" "結(jié)束語

綜上所述，通過本文對計算機視覺算法支持下的圖像處理技術(shù)進行全面分析，可以看到這些技術(shù)在提高圖像質(zhì)量、處理效率以及應(yīng)用廣度方面的顯著成就。從精確的圖像畸變矯正到先進的圖像增強方法，計算機視覺算法已經(jīng)成為圖像處理不可或缺的核心。未來，隨著計算能力的增強和算法的進步，計算機視覺算法在圖像處理技術(shù)中的應(yīng)用將更加深入，其潛力將持續(xù)被挖掘，以滿足日益增長的技術(shù)需求和挑戰(zhàn)。

參考文獻

[1] 肖佳．基于計算機視覺算法的圖像處理技術(shù)研究[J]．中國寬帶，2023，19（4）：132-134．

[2] 李淵，趙金環(huán)．基于計算機視覺算法的圖像處理技術(shù)研究[J]．計算機應(yīng)用文摘，2023，39（12）：256-258．

[3] 伍麟，郝鴻宇，宋友．基于計算機視覺的工業(yè)金屬表面缺陷檢測綜述[J]．自動化學(xué)報，2023（49）：1-24．

作者簡介：潘" 婉（1990—），女，漢族，河南永城人，碩士研究生，研究方向為圖像處理和計算機視覺。