計算機圖形圖像處理技術在視覺傳達系統中的應用

中圖分類號：TP391.41 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）04-0129-03

Abstract： This paper studies the application of computer graphics and image processing technology in visual communication systems，and introduces the non-local means algorithm，principal component analysis （PCA）-based multispectral compresion technologyand Otsu adaptive threshold method.Through verification，these technologies have effectively improved the eficiencyand expressiveness of visual communication systems，providing designers with more creative possibilities.

Keywords： computer; image processng technology; visual communication system; application practice

1 理論概述

1.1視覺傳達系統定義與組成

視覺傳達系統是一種利用視覺元素傳遞信息和創意的綜合性系統。該系統通過整合圖形、文字、色彩、動畫等視覺要素，實現有效的信息傳遞和美學表達。系統的核心組成包括輸入設備、處理單元和輸出設備。其運行過程詳見圖1。

輸入設備負責捕捉和數字化視覺信息，如掃描儀、數碼相機等。處理單元是系統的核心，由計算機硬件和軟件構成，執行圖像處理、設計編輯和效果生成等任務。輸出設備則將處理后的視覺信息呈現給受眾，包括顯示器、打印機等。在系統架構中，圖形圖像處理模塊起著關鍵作用，負責圖像增強、色彩校正、特效添加等操作。數據管理模塊用于存儲和檢索視覺素材[1。用戶界面模塊提供交互式設計工具。渲染引擎負責生成最終的視覺效果。網絡傳輸模塊則支持遠程協作和在線發布。這些組件協同工作，構成了一個完整的視覺傳達系統，為設計師提供了強大的創作平臺。

1.2計算機圖形圖像處理技術在視覺傳達系統中的應用優勢

在設計效率方面，該技術通過自動化和智能化工具大幅縮短了圖像處理時間。批量處理功能使設計師能同時對多張圖像進行調整，顯著提升工作效率。智能選區工具精確識別圖像邊緣，減少手動描繪時間。圖層管理系統支持非破壞性編輯，便于快速修改和版本控制。在視覺表現力方面，高級濾鏡和特效算法豐富了設計師的創作手段。色彩管理技術確保跨設備色彩一致性，提高設計作品的還原度。矢量圖形技術可實現無損放大，適應多尺寸輸出需求[2。3D渲染技術為平面設計注入立體感，增強視覺沖擊力。人工智能輔助創作工具，如風格遷移和智能構圖，為設計師提供創新靈感。圖像增強算法改善低質量原始素材，擴大可用資源范圍。高動態范圍成像技術捕捉更廣泛的亮度和色彩信息，創造出更具表現力的視覺效果。通過上述技術，能夠有效提高設計效率，拓展視覺傳達表現空間，使設計作品更具吸引力和說服力。

2 計算機圖形圖像處理技術

2.1圖像獲取與數字化

圖像獲取主要通過數碼相機、掃描儀等設備完成，采用CCD或CMOS傳感器將光信號轉換為電信號。數字化過程則將模擬信號轉換為離散的數字信號，包括采樣和量化兩個關鍵步驟。采樣是在空間域上對圖像進行離散化，采樣頻率遵循奈奎斯特定理，須不小于圖像最高頻率的兩倍。量化則是在灰度域上進行離散化，常用的量化等級有256級（8位）、1024級（10位）等。

圖像數字化的質量可通過信噪比（SNR）來評估，其計算公式為

式中，SNR為信噪比，表示信號的強度相對于噪聲的強度，信號功率為圖像中有用信息的功率，代表有價值的像素數據，噪聲功率為圖像中不期望的隨機波動或干擾的功率。

除了圖像數字化，運用Bayer濾色器插值算法可還原彩色圖像，其基本公式為

式中， G，R，B 分別為綠、紅、藍通道像素值（插值后結果）； G₁?G₂?G₃?G₄ 為周圍4個綠色像素的值； R₁. R 分別為周圍兩個紅色像素值； B₁，B₂ 分別為周圍兩個藍色像素值。Bayer濾色器插值算法是彩色圖像還原的重要步驟。數碼相機使用Bayer濾色器陣列來捕獲圖像，每個像素位置只記錄紅、綠、藍三色中的一個[3]。插值算法用于估計和還原缺失的顏色值。公式通過鄰近像素的顏色信息進行插值，生成完整的RGB彩色圖像。不同的圖像獲取設備和數字化參數會影響圖像質量，常見設備典型參數詳見表1。

2.2圖像增強與修復

中值濾波是一種常用的非線性圖像增強技術，如圖2為某 3×3 濾波窗口去噪處理過程，將中心像素值替換為窗口內所有像素值的中位數。

針對修復算法常用的評價指標包括峰值信噪比（PSNR）和結構相似性（SSIM）。本文中重點以PSNR為主，其計算公式為

式中，PSNR為峰值信噪比，用于評估圖像質量指標；MAX為圖像中像素值的最大可能值，對于8位圖像，通常為255；MSE為均方誤差，表示原始圖像和失真圖像之間的誤差。該方式用于評估圖像增強、修復、去噪或壓縮算法后的圖像質量，數值越大，表示經過處理的圖像與原始圖像越相似，失真越小。

在圖像去噪中，非局部均值（NLM）算法表現優異，其核心公式為

式中，NLv為非局部均值； u（j） 為輸入圖像中的像素位置j處的值； w（i，j） 為詳述位置i和j的相似度權重，該算法通過計算像素之間的相似性權重，利用更大范圍內的相似像素來替代當前像素值，在有效去除噪聲的同時保持圖像細節。

2.3圖像壓縮與編碼

針對圖像壓縮與編碼環節，本文中引入多光譜圖像壓縮技術，能夠在保留豐富光譜信息的同時實現高效壓縮[4。該技術核心在于對多個波段的圖像數據進行處理，充分利用波段間的相關性來提高壓縮效率。在實際應用中，采用主成分分析（PCA）法，通過正交變換將可能存在相關性的變量轉換為線性無關的變量，具體步驟如下。

（1）計算協方差矩陣，公式為

式中， N 為樣本數； X_i 為第 個光譜向量； μ 為均值向量； ）為第i個樣本與均值的誤差； （X_i^-μ）^T 為偏差的轉置，用于計算協方差。

（2）求解特征值方程：

（Σ-λI）ν=0

式中， λ 為特征值；1為單位矩陣； u 為特征向量。

（3）選取最大的 k 個特征值對應的特征向量作為變換矩陣。

該方法用于計算多光譜圖像中各波段之間的相關性，通過求解獲取數據中的主成分，通過PCA變換將多光譜圖像壓縮至較少主成分中，并選取最大特征值進一步減少數據維數，滿足存儲需求。

2.4圖像分割與特征提取

圖像分割與特征提取是視覺傳達系統中關鍵的前處理步驟，本文中引用Otsu自適應閾值法，通過最大化類間方差實現最優分割，其目標函數為

σ²（t）=ω₁（t）ω₂（t）[μ₁（t）-μ₂（t）]²

式中， σ²（t） 為類間方差，用于衡量在閾值t下分割效果好壞； t 為閾值； ω_?1（t），ω_?2（t） 分別為第一類像素和第二類像素的概率； μ₁（t），μ₂（t） 分別為第一類像素和第二類像素的平均灰度值。

3 實驗設計

3.1實驗環境和數據集

實驗環境采用配備NVIDIARTX3080顯卡、32GBRAM的工作站，運行Windows10專業版操作系統，使用MATLABR2021b和AdobePhotoshop CC2022進行圖像處理。數據集從公開的視覺傳達設計作品庫中隨機選取100張高分辨率圖像，包括海報、標志、包裝設計等多種類型，確保數據的多樣性和代表性。

3.2實驗方法

向原始圖像中添加高斯白噪聲（均值為0，方差為0.01），然后分別應用三種算法進行去噪處理，最后使用峰值信噪比（PSNR）和結構相似性（SSIM）指標評估處理效果。圖像壓縮實驗對比了JPEG標準壓縮技術和基于主成分分析（PCA）的多光譜圖像壓縮技術，在 10：1，20：1，30：1 三種壓縮率下評估壓縮效果，使用壓縮比、PSNR和視覺質量評分（1＼～5分制）作為評價指標[5]。圖像分割實驗采用Otsu自適應閾值法，并與傳統的固定閾值分割方法進行對比，選取5張包含明顯前景和背景的設計圖像進行分割，通過目視檢查和分割準確率評估效果。數據分析采用配對t檢驗比較不同算法在各項指標上的差異，顯著性水平設為0.05。使用SPSS26.0軟件進行統計分析，并用

Origin2022繪制結果圖表。

3.3實驗結果

為了驗證本文中提出的各種圖像處理技術在視覺傳達系統中的實際效果，筆者重點針對圖像去噪、壓縮和分割三個關鍵環節，對非局部均值算法、基于PCA的多光譜壓縮技術、Otsu自適應閾值法進行測試并提供客觀評價指標，實驗結果詳見表2。

實驗結果顯示，非局部均值算法在圖像去噪方面表現卓越，PSNR達35.78dB，SSIM高達0.9456，證明其在保持圖像細節的同時有效去除噪聲。基于PCA的多光譜壓縮技術在30：1高壓縮比下仍保持了31.52dB的PSNR，視覺質量評分為4.2，展現了優秀的壓縮性能。Otsu自適應閾值法在圖像分割任務中取得 93.6% 的高準確率，驗證了其在處理復雜背景圖像時的優勢。

T 結束語

本文深入探討了計算機圖形圖像處理技術在視覺傳達系統中的應用，通過理論分析和實驗驗證，展示了這些技術在提高設計效率和增強視覺表現力方面的巨大潛力。研究結果表明，非局部均值（NLM）算法、基于PCA的多光譜壓縮技術和Otsu自適應閾值法等先進技術在圖像去噪、壓縮和分割任務中表現出色，為視覺傳達系統提供了強有力的技術支持。未來應持續探索人工智能在視覺傳達設計中的應用，開發更智能化的圖像處理算法，研究如何更好地整合這些技術以滿足不同設計需求。

參考文獻

[1]唐維.計算機圖形圖像處理技術在視覺傳達系統中的應用[J].電腦知識與技術，2021，17（18）：203-204，208.

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[3]侯杰.計算機圖形圖像處理技術在視覺傳達系統中的應用[J].美術教育研究，2020（21）：90-91.

[4]游曉榮.計算機圖形圖像處理技術在視覺傳達系統中的應用分析[J].信息與電腦（理論版），2020，32（18）：15-17.

[5]楊歆.計算機圖形圖像設計與視覺傳達設計的關系[J].現代信息科技，2020，4（18）：87-89，94.