图像处理技术中的基本算法

图像处理技术中的基本算法

卢祺

南宁市第二中学广西南宁530029

摘要：在信息化高度发展的今天，图像成为了人类社会的重要数据之一。伴随着机器学习的快速发展，人们对于数据的作用也逐渐重视了起来。图像因其数据处理的复杂性，同时也由于它的广泛使用性，因此图像的处理方法一直是一个十分热门的研究领域。本文将主要从抠图，降噪和修复这三个基本方面展开介绍图像处理的相关技术，介绍图像处理基本方法的发展历程和研究现状。

关键词：图像处理抠图图像降噪图像修复

1图像处理介绍

图像处理是指使用相应的算法技术，利用计算机对图像进行解析、处理。随着人们对图像方面的需求以及图像处理技术的发展，越来越多的领域表达了对图像技术方面的需求，如医学图像、工业图像、路况检测等都成为了图像处理技术的主要阵地。同时，因为图像和视频的关联关系，对图像的处理也可以引申到对视频的处理之中，但是因为视频的特殊性，对算法和硬件的要求更多更高，本文不做探讨。

1.1图像处理发展现状

图像处理技术的主要研究目的有三种：（1）提高图像的质量，增强图像的色彩，抑制噪音成分，来使得图像总体上更令人满意。（2）提取图像中的特定信息，这些待提取的信息为利用图像分析提供了便利。图像中提取的信息包括很多，如图像的颜色特征，图像的边缘信息，图像的区域信息等。（3）图像的变换，图像对于计算机来说就是由一些三维数组组成，一个维度的数字代表图像的颜色信息，另外两个维度代表图像的边缘信息，所以对图像进行变换、压缩可以有助于图像进行更好的传输。

1.2图像处理发展趋势

在图像处理技术的高速发展下，图像技术在各个领域占据重要位置，其主要研究方向表现在以下几个方面：1.计算机视觉领域，计算机视觉是机器人领域主要的图像处理工具，所有与外界环境有交互的智能设备都对计算机视觉技术有要求。计算机视觉技术并不仅仅是图像采集工具，也包括对图像的分析和检测，覆盖了从日常生活到军事各个领域。2.视频处理。视频处理是在图像处理基础上发展的新的研究领域，现在随着监控设备的普及，人们对监控视频处理的需求也越来越多，比如行人实时追踪，带遮挡物的目标检测、环境物体识别等方面。

2图像处理研究

2.1边缘检测算法

这里的边缘检测算法[1]，在很多领域中都有应用。在日常生活中“抠图”就是一种边缘检测，抠图算法在现阶段应用比较广泛，从日常的图像修图，到影视设计，再到机器人视觉领域都是重要的算法。这里所谓的“抠图”，在英文里的翻译是“融合”的意思。在现阶段的使用也更多的是在进行图像融合，但是从抠取这个角度来看，更像是一种图像中特殊特征的边缘检测，通过对特征的边缘检测来实现图像的分割。

图像可以认为是由有限个像素点构成，而图像中物体的边缘被认为是一定像素点亮度发生了改变的，利用这一规则对物体的边缘进行检测。在图像抠图技术领域，有很多的算法被提出，也在实际环境下得到了成功的应用，例如著名的贝叶斯抠图，基于CNN的抠图算法等等。贝叶斯抠图算法是一种很经典的算法，它在2001年提出，但是因为提出该算法的论文发表时间早，结论已经不能满足现阶段目标要求，但是它的原理浅显易懂，影响深远，使得后来的一些算法都借鉴了相应的技术[2]。贝叶斯算法作为机器学习十大经典算法之一，因为贝叶斯公式在图像领域出色的表现，也使得机器学习等智能算法加入到了图像领域的应用之中。

2.2图像去噪算法

图像去噪算法不仅是一种重要算法，同时也是很多为算法数据提供预处理的一个重要步骤。图像去噪的方法从上世纪提出，已经被探究了很长的时间，但是面对图像噪声的多样性，这方面的研究仍然充满了挑战。发展到今天，已经有很多算法被提出和实现，这些算法可以基本分为三类：空间域去噪方法、频域去噪方法、基于偏微分方程的去噪方法[3]。

在这些算法中比较知名的是均值滤波去噪算法，中值滤波算法，小波极大值去噪算法[4]等，这些算法各有自己的优劣点。算术均值滤波本身的算法很简单，就是利用算术均值对不合适的点进行过滤，计算也简单所以算法速度很快，同样算法的精度也会不高，会把图像中部分有用的像素点也滤去，造成图像的模糊。中值滤波的运算和算术均值滤波一样都很简单，执行容易，因为中值的特性对部分特殊的噪音有很好的滤去能力，并且容易保持图像的细节像素点，对于杂乱无章的随机噪声，表现不如均值滤波。这两个算法在复杂结构的图像中的表现都不尽如人意，因为滤波过程的粗糙，会滤去很多有用的信息。面对复杂结构的图像，小波去噪算法能够表现的更加出色，小波去噪适应不同的噪声，但是因为适用范围广，会造成算法计算速度慢，算法适用复杂等缺陷。

图像去噪领域因为问题的复杂性，噪音的多种多样，从而造成了现阶段去噪算法的多样性，不同的去噪算法对不同的噪音有不一样的效果，但是并没有一个通用的完美去噪算法，这使得去噪算法在现在仍然是热门研究领域之一，也使得去噪算法在当今仍然在不断进步。

2.3图像修补算法

图片修补算法是一项实用性很强的技术应用[5]。从14世纪到17世纪这段文艺复兴时期，国外的艺术家为了恢复受战乱影响的工艺品中缺失或者褪色的区域，保持艺术品的美观和完整性，就已经开始研究对艺术作品外观修复的工作，当时的修复工作主要是人工对艺术品的划痕，缺失等瑕疵进行填补。到了现代社会，图像数据的兴起，使得艺术品更多是以图像的样子存在，人们将艺术品制作成图像在数字艺术馆展览，人们也将重心放在了图像修复上，毕竟对实物展品的每次修复都或多或少会破坏展品原来的某些特征。常规的图像修复技术是利用部分软件如PS等通过对这些通过艺术作品而来的数字化图像使其进行处理，一般来讲通过人大脑的思考补充，来手动实现艺术品的修补[6]。利用计算机的图像修复技术带来了更大的自由和安全性，比如出现错误或者逐步增强修补效果的时候，不会对珍贵的原画进行难以预料的破坏。不过，用数字化方式和手工修复方式去修复图像也有着相同点，就是修复都是要最大可能地恢复图像中丢失的信息。计算机的发展让手工修复这项技术退出了图像修复的舞台，而数字化的图像修复方法与传统的手工修复相比，一方面能够极大地提高工作效率降低人力成本，另一方面对宝贵的艺术作品也不会产生实质性的损坏，更具有安全性。

伴随着机器学习算法的发展，尤其是人工神经网络技术的发展，人们将图像处理的重点更多的放在了神经网络这一领域的拓展----深度学习。近几年利用深度学习中不同网络实现对图像的修复的研究层出不穷，尤其是最近大热的GAN生成对抗网络，又为图像生成领域添砖加瓦，图像修复技术正在飞速发展之中。

3结论

在当今社会，人们的生活水平不断提高。图像作为日常生活中最为常见的数据之一，能够保留特殊的信息供人们使用，所以图像处理技术也变得愈加重要。通过前文的介绍，不难看出图像处理这一领域出现了很多不同的研究方向，每年的优秀学术论文大部分也围绕图像领域得出了很好的结果。近几年谷歌的DeepMind实验室和微软的人工智能实验室，结合自己的智能设备在图像领域也做出了卓越的成果。相信伴随着机器学习等人工智能算法的发展，伴随着相应硬件设备的进步，研究人员可以在对图像的研究道路上走的更远。

参考文献

[1]余金栋,张宪民.用于线纹显微图像的边缘检测算法[J].光学精密工,2015,23(01):271-281.

[2]张闯,王婷婷,孙冬娇,葛益娴,常建华.基于欧氏距离图的图像边缘检测[J].中国图象图形学报,2013,18(02):176-183.

[3]刘卓亚.图像去噪技术综述[J].科技信息,2013(15):317.

[4]王兵捷.基于小波与Contourlet变换的图像去噪方法研究[D].哈尔滨理工大学,2016.

[5]张克柱.数字图像修复算法研究与应用[J].河北北方学院学报(自然科学版),2016,32(11):14-17.

[6]吴文良.破损图片识别与修复技术分析[J].电脑知识与技术,2009,5(15):3997-3998.