计算机图像处理技术应用分析

计算机图像处理技术应用分析

顾娜 

桂林电子科技大学 广西 桂林   541004

摘要：本文对计算机图像处理技术的基本概念、简要分类、应用优势等内容展开分析，结合图像处理中应用广泛的关键技术，通过研究计算机图像处理技术在工农业、交通、医疗、艺术等领域中的具体应用，分析了其发展趋势，其目的在于改善技术应用效果，加快图像技术的发展速度。

关键词：计算机图像处理技术；应用优势；图像预处理

科技发展推动了计算机技术的长足进步，工农业、交通、医疗等领域的发展对计算机技术的辅助功能提出了更高要求。数字图像处理技术的应用借助不断智能化的数学算法，实现了更加广泛的应用，潜移默化地改变着人类的生活品质。

1计算机图像处理技术概述

1.1基本概念

计算机图像处理技术指的是，利用计算机技术对图像进行数据化处理，以获得图像中隐含的关键信息。图像处理过程中，需先将图像数字化成数据矩阵，然后进行数据存储、滤波、提取或识别等处理，最后获得所需的相关信息。

1.2简要分类

计算机图像处理中的图像可以分为两类，其一为数字化图像，这也是科技发展下的产物，当前随着科技的发展图像也逐渐向数字化方向发展，同时数字化的图像具有精度高、处理便捷等优势，更有利于满足当前的社会需求；其二为模拟图像，这也是生活中比较常见的图像，比如照片、光学图像等，模拟图像相对数字图像来说精度差，但是灵活性比较强。由于精度的限制导致在处理的过程中存在一定的难度。

1.3应用优势

第一，处理速度快。大数据背景下计算机图像处理与识别技术需要处理海量信息，但其良好的技术优势，使其能够通过软件与数据库的良好配合，在短暂时间内快速完成各项信息的数据分析、对比、去除和保持工作。第二，精准度高。图像处理与识别技术的进一步改革

与优化的前提下，现阶段的计算机图像处理与识别技术已经改变了传统单张图片识别的方式，能够同时处理各种类型的图像数据，且这些图像数据经过处理后，无用的信息会被过滤，筛选出有用和完整的数据，进而满足使用者的图像数据获取需求。第三，灵活性好。计算机图像与识别技术进行图像数据处理时，系统和数据库能够在处理过程中智能化设置需要处理的图像，使用者运行技术操作后，自动化判断图像，通知使用者精准度与精细度的调整要求，达到相应要求后，实现图像的自动化处理。

2计算机图像处理技术应用流程分析

2.1数字图像处理

在对计算机图像进行处理时，需要先对采集到的图像进行数字化处理，借此来完成数据信息的优化处理。从目前的应用情况来看，目前在应用中所采集到的数据信息主要以模拟图像为主，而这一类图像在实际处理中，并不能直接对其进行处理，在处理之前需要先完成预制操作。在具体的处理过程中，需要注意以下几点：第一，对于已有的各类图像信息进行整理，常用的图像种类包括照片、图片、X光照片等，基于图像信息的基础特点，匹配相应的数字化处理方法，从而得到所需要的数字图像，为后续进一步处理提供参考。第二，基于实际需求将采集到的图像内容划分为若干个像素的小区域，已经划分好的小区域在应用中，可以将其亮度采用整数来表示，以便于后续应用过程中的进一步处理。

2.2抽样及量化

2.2.1抽样处理

在对图像展开应用处理时，抽样属于非常基础的工作内容，其主要是将时间和空间上连续应用图像进行提取，使其可以顺利转换成离散状态的抽样点集合。在具体的应用过程中，其图像信息主要以二维信息为主，为了顺利完成图像信息的抽象处理，需要提前将二维信号转换成一维信号，随后再对其进行抽样处理。在具体的应用过程中，需要根据图像基础情况沿着垂直方向上开始进行扫描，扫描方向遵循由上到下的顺序进行，从而提取出在不同水平线上浓淡度数值的一维扫描线，随后再根据要求完成离散信号的提取，先完成垂直方向上的数据采集，随后再进行水平方向上信息的提取。另外，在信息提取的过程中，也需要对时间轴信息做好提取工作，完成时间轴信息提取之后，再进行其他层面上信息的梳理，从而获取到可靠的数据分析结果。

2.2.2量化处理

在完成抽样处理之后，可以对其进行量化处理，而此时经过抽样处理的图像信息，已经在时间维度和空间维度上处于离散化的状态。但是其经过抽样处理后所得结果的像素值，无论是浓淡度还是灰度值依旧保持着连续量的状态。完成上述内容后，经过抽样后所得到的连续量信息会对其进行离散化整数值处理。同时在处理过程中也会参考基础向量数值，并且在获取到整数数值之后，也可以利用连续浓淡数值来进行表示，所有的取值都需要需要进行取整。需要注意的是，在具体的处理过程中，还存在着量化误差，在取值过程中，也需要考虑该数值带来的差异性，并对其进行针对性量化处理，从而提升分析结果的使用价值，提高使用结果的可靠性。

2.3图像预处理

在图像预处理环节中，主要分为以下几部分内容：

2.3.1完成伪彩色的编码处理

在前期处理过程中，会将采集到的图像整理为灰度图像，但是该图像并不具备可观性，因此在对其进行处理时，需要将其转换为彩色图像。而人眼在对图像进行识别时，对于色彩变化的敏感性相对较强，这样也要求在前期处理阶段，需要采用特定的彩色编码，以此为基础来完成彩色变换处理，常规状态下多使用RGB来完成色彩调整，得到256色的调色板。

2.3.2进行直方图显示

该内容在数字图像处理过程中，属于经常使用到的处理工具，在实际应用中，其描述了该图像的灰度级情况，并且在实际处理过程中，包括了许多可观的信息内容，而且在应用中，许多灰度级别内容在出现之前也会使用到灰度值的计算函数，基于函数内容来体现出像素的具体个数，并且映射到直角坐标系进行显示，其中横坐标来表示像素的灰度级别，而纵坐标则表示该灰度值的出现频率，便于后续地进一步处理。

2.3.3采用灰度线性变换处理

在实际处理过程中可以将图像中所有点都按照线性关系来进行处理，基于多组数据处理后得到该图像的一维线性函数。具体函数表达式如下：①F（x）=f_a·x+f_d；②D₀=F（D）=f_a·D+f_d。其中f_a表示该线性函数的斜率；f_d表示该线性函数在数轴上的截距；D₀表示输入图像后的灰度值；D表示输出图像时的灰度值。基于公式①和②可以了解到，在函数斜率超过1时，函数应用过程中的对比度会增大，反之对比度则会处于下降的情况。当函数斜率数值为1，截距不为0时，此时像素灰度值会处于向上或向下平移的状态，从而改变了图像的明亮度；当函数斜率数值为1，截距为0时，此时输入的图像会和输出图像保持一致，可对其进行统一处理。

2.4图像增强处理

2.4.1图像平滑处理

在对图像进行增强处理时，首要的工作任务便是做好图像平滑处理工作，该处理过程的主要作用是为了降低图像中的噪声干扰。基于以往的经验可以了解到，图像在处理过程中存在着许多的寄生效应，在这些效应的作用下，图像会出现一些干扰因素，使图像出现线条模糊或者边缘轮廓的情况。在实际的应用处理中，多采用平滑处理的方式将这种寄生效应进行清理，如常用的空域法和频域法，无论采用哪一类处理方法，其主要作用都是将灰度值的干扰因素进行清理，进而提升图像的清晰度，满足实际情况下的基础需求。

2.4.2图像锐化处理

完成图像平滑处理工作后，也会根据实际需求来进行图像的锐化处理，该过程类似于对图像进行积分处理，并且针对一些细节方面的问题进行可靠性处理，得到比较清晰地应用图像，这也有利于图像信息的逆运算，使图像内容可以更加清晰化。以频谱角度来完成高频分量的衰减处理，同时也需要获取到更加清晰的图像信息。但是在锐化处理过程中，需要确保等待处理的图像在基础状态下满足信噪比要求，若信噪比相对较低，那么在对其进行锐化处理之后，其图像会增加许多的噪声信号，对此在实际处理过程中也需要对噪声先进行减轻处理，随后再完成锐化处理，得到所需要的图像信息。

2.5灰度图的二值化

经过前期的应用处理后，所得到的灰度图包含了许多的细节信息，并且细节内容的丰富度较高，所需要的存储空间总量较大。基于以往地处理经验可以了解到，在图像的处理过程中，信息的本质都是二值内容，如常见的手写体、印刷体等，在处理的过程中，需要将灰度图分为两部分进行处理，其中一部分内容是背景条件，另一部分则是图像具体的内容。在对二值图进行处理时，需要对图像占据空间大小进行综合性考量，并且还需要在处理过程中，对于各项参数进行梳理，使其可以满足相应的使用需求。从实际应用情况来看，在具体的处理过程中，需要基于前期所拟定的不同像素值，对其进行初步判断，评估其进行二值化处理后会显示出黑色像素还是白色像素，从而确保系统应用过程的合理性。针对系统中的字符和汉字图像，其像素灰度值相对较大，因此在对其进行处理时，会在现有灰度值中选择某一个分界线数值，对于超过该数值的部分可以标记为1，而低于该数值的像素则可以标记为0，从而获取到所需要的二值图，满足具体的应用需求。

2.6图形操作要点

2.6.1细化处理

在完成上述处理工作后，需要进入到图形操作阶段，其首要任务便是进行细化处理，即在确保原图像形状基础上，将图像中的部分内容清理掉，但是在处理时，需要确保图像“骨架”结构的完整性，避免线路调整后改变基础条件，并且在细化处理过程中，还可以对多出的信息量进行客观处理，在对其进行客观评估时，需要对比该像素点周围八个像素点的基础情况，从而提高数据分析结果的可靠性，减少冗多信息量的出现，提高其使用价值。

2.6.2修剪处理

经过细化处理后，进入到修建处理阶段，在此过程中会使用到许多的细化算法，如常见的骨架算法，该算法在应用中能够获取到一些带毛刺的细化图像，为了减少毛刺结构，可以借助修建算法对其进行处理，在实际运算处理的过程中，其会处于循环的计算过程，待得到所需要的计算结果后，会自动停止继续计算，从而提升计算结果的稳定性。而且在循环方法应用过程中，其循环次数也需要提前进行确定，这样也可以避免消减图像情况的出现，确保处理结果的可靠性。

2.6.3轮廓跟踪处理

借助二值算法所得到的二值图像在对其进行轮廓跟踪处理时，主要采用到的方法便是将图像的内部点全部掏空，如果二值图中的某像素点为黑色，并且周围八个相邻点均为黑色时，此时可以将该像素点清理掉，得到所需要的定制参数。并且在对其进行应用处理时，需要依托于“探测准则”对于物体轮廓上存在像素轮廓进行探查，随后再采用“跟踪原则”对于物体像素信息进行处理，在此过程中需要对所选择的算法进行细化处理，以得到可靠的数据分析结果^[1]。

3计算机图像处理技术的具体应用

3.1工业制造领域

现阶段，需要工业制造行业已经进入到自动化发展阶段，这也是系统目前发展过程中的主流趋势。而辅助自动化生产工作顺利进行的前提条件，是对计算机技术的细化应用，而在此过程中，计算机图像处理技术的应用，能够有效提升工业制造过程的生产效率，具体体现在了以下几方面：第一，在生产流水线的设计过程中，需要对生产期间的每一步骤进行误差控制，使其可以保持较高的精准度，而且对于识别信息在使用过程中，还能够依托于生产指示来完成细致操作，准确识别目前的产品制作状态，减少重复性识别责任的情况^[2]。第二，受到操作幅度、材料质量、外界环境等因素影响，会存在零件破损的情况，因此借助该技术辅助线上指令操作，这样可以在生产线上自动完成破损零件的筛选工作，进而提升所生产成品的具体质量，减少了成品质量检查过程中的时间成本。

3.2农业生产领域

目前很多地区的农业生产活动开始向机械化生产转型，针对不同品种的农作物，在采摘时的方法也存在着较大不同。因此，利用计算机图像处理技术对其进行处理时，可以根据农产品识别情况，匹配相应的农业采摘机械，提高农业生产活动的适配性，减少人力资源的投入总量。同时也可以借助技术对于待采摘作物进行识别，确保采摘过程的准确性，满足具体的应用要求。例如，在对梨树进行机械采摘时，借助计算机图像处理技术对于采集到的视觉图像进行识别，待准确识别工作完成后，由机械设备对其进行采摘，这也充分将人力从繁重的工作中解放出来，有效提升了农业生产过程中的应用效率^[3]。从目前的应用情况来看，在技术处理过程中还存在着一些问题，这也需要在后续处理过程中对其进行不断优化，从而得到可靠的数据分析结果，同时也需要做好智能化技术的引入处理工作，从而得到更加可靠的计算结果，提升分析结果的可靠性。

3.3地图绘制领域

在土地资源存量不断减少的背景下，如何在满足社会发展的基础上合理开发现有土地资源也成为社会关注的重点内容。计算机图像处理技术的使用，可以加快土地资源存量情况的整理，提升采集数据的完整性。同时还可以对采集到的数据信息展开集中化处理，得到可靠的分析结果。在技术具体的应用过程中，需要注意以下几点：第一，对于采集到的海量信息进行基础处理，利用计算机图像处理技术提供的便利条件，对于资源数据进行优化处理，从而获取到的信息处理的客观环境^[4]。第二，在客观环境应用的基础上，对于协调关系和视觉关系进行调整，使其处于比较和谐的应用状态，而且在数据处理过程中还包含了较大的计算功能，同时也需要完成一些基础数据的计算工作，使整理后的数据信息能够按照预期状态进行呈现，进而提升地形地貌的真实性和合理性。

3.4交通管理领域

上文中已经简单提到，计算机图像处理技术在使用过程中，具备了许多的应用优势，能够对采集到的数据信息进行及时处理，如路线规划、车辆信息获取、车辆定位信息采集等，从而得到可靠的数据分析结果，满足交通管理的基础需求。基于以往的交通管理经验可以了解到，机动车驾驶员在长期驾车的过程中，很容易出现视觉疲劳、注意力比较分散的情况，这也具备了较高的危险性，增加了安全事故的发生几率。而计算机图像处理技术可以借助捕捉到的车辆信息，计算目前车辆的行驶时间，及时作出疲劳驾驶预警，使其可以根据情况进行及时调整，降低交通事故的发生几率。另外，在道路交通上行驶车辆数量不断增多的背景下，机动车行驶不规范的情况也在增加，依托于计算机图像处理技术，能够积累可靠的而事故数据，基于此及时做出事故车辆相关信息的判断，从而提升分析结果的可靠性^[5]。

3.5生物医学领域

从计算机图像处理技术的应用情况来看，其在生物医学领域当中也有着很好的应用。从现阶段的发展情况来看，我国在生物医学领域的研究不带深入，所需要处理的数据信息和图像信息也在提升，借助计算机图像处理技术能够对采集数据进行多次处理，从而提升数据处理结果的可靠性。在具体的应用过程中，也需要注意以下几部分应用内容：第一，在对细胞染色体进行分类处理时，可以借助系统数据库来完成信息比对，并且从微观层面来对细胞染色体进行比对分析，从而为基因诊断提供可靠的应用数据^[6]。第二，对于一些核磁共振成像、超声波处理等内容，借助计算机处理技术展开处理时，能够更加准确的识别图像中的相关信息，并且借助2D 断层图像完成排水处理，满足3D 化数据建模处理，得到可靠的数据处理信息，从而为医护人员提供更加准确的基础参数，便于全方位医疗工作的顺利进行。

3.6金属冶炼领域

社会经济的稳定发展，离不开各类矿物资源的支持，金属矿物便属于常见的金属物质。在具体应用过程中，其涉及到的应用类型相对较多，如铜矿、铁矿等。以铜矿为例，在自然界当中，铜矿一般都是以混合物的方式存在，在同一矿脉中，铜元素的存在形式也大不相同，如硫化铜、氧化铜等，这也给矿物检测带来了较大的干扰性。基于计算机图像处理技术对其进行处理时，搭配着其他的现代化仪器和检测识别方法，能够有效提升识别结果的准确性。同时对于已经完成识别的信息内容，也会直接录入到系统当中^[7]。另外，在数据库得到完善之后，还可以利用信息对比的方式来完成相应的检测工作，以此来获取到更加精准的检测结果，这也是后续进行数据分析时的重要参考，得到更加准确的数据分析结果，为后续该行业经济的可持续发展奠定坚实的应用基础。

3.7艺术设计领域

在实际应用中，计算机图像处理技术在艺术设计领域中也有着非常好的应用。在具体的应用过程中，也需要注意以下几部分应用内容：第一，对于基础资料信息进行采集，在采集的信息中包含了图片、影像等多种类信息，在得到所需要的应用信息后对其进行综合整理，在此过程中也可以利用计算机图像处理技术设计出所需要的规划效果图，这样可以提升设计图所带来的直观印象^[8]。第二，针对目前所得到的处理内容，对其展开细化处理，而且也可以在细节内容的调整，提高实际的规划应用效果。例如，在城市规划设计过程中，可以根据整体发展要求将其划分为不同的功能分区，随后在对各分区中的细节内容进行调整，将道路作为贯穿线进行连接，从而得到视觉效果和使用效果良好的规划图。

3.8数据计算领域

除了上述提到的应用内容外，计算机图像处理技术在数据计算领域中也有着良好应用。在各行业经济发展速度不断加快的前提条件下，行业每天需要处理的信息总量也在增加^[9]。发展过程中所产生的应用信息，可以为不同领域的经济发展提供良好借鉴，并且在计算机图像处理技术普及的条件下，也会对数据信息进行优化整理，从中筛选出可靠的数据信息，借助计算机建立数据库，在数据库中也会标记关键词信息，便于后续数据信息的提取，同时在发展过程中，依托于该技术在处理过程中，还有利于各类型数据指标化、数据化的优化发展，同时也方便资源内容的综合处理，从而得到可靠的数据信息，减少无用信息的使用频率。

4计算机图像处理技术的发展趋势

4.1功能集成化程度增强

在大数据时代背景下，每天产生的数据信息总量巨大，在对其进行处理时，需要采用更加可靠的分析方法来完成数据处理。而计算机图像处理技术为了更好地适应社会发展趋势，也会沿着集成化的方向进行发展，以便于各类信息的顺利提取。在具体的集成化处理过程中，主要体现在以下几方面：第一，技术功能的多元化，在现有功能基础上，该技术还会拓展其他的应用功能，以此来满足系统常规应用的基础要求，从而提升系统应用期间的合理性^[10]。第二，涉及到相关载体先进性的不断提升，先进性的提升主要体现在体积、兼容性、传输速度等，这也是未来发展过程中的主要拓展方向，并且在发展过程中，还需要注意其他辅助工作的进行，借此来提升行业经济发展过程的合理性，从而满足系统运行过程的合理性。

4.2算法创新度增加

在4.1中已经提到，在未来发展过程中，计算机图像处理技术的功能性会处于不断拓宽的状态，因此，为了更好的完成算法计算，在实际处理中还需要对涉及到各类算法内容进行不断地优化完善，使其可以更好地满足应用条件。从目前的发展情况来看，不断融入的新技术包括人工神经网络技术、智能化技术、遗传算法、分形集合法等，而这些技术在使用过程中，也处于不断深入的状态，并且其一直处于动态变化的状态，能够更好地满足系统发展需求，并且在此过程中也需要对系统处理精准度进行调整，以满足系统运行过程的合理性。另外，在算法创新处理过程中，还需要兼顾算法内容的适用性和兼容性，可以推行组合的方式来应用算法，从而提升算法应用过程的合理性，提高算法应用内容的可靠性^[11]。

4.3实时动态管理强度

除了上述提到的应用内容外，在实际的技术发展过程中，还会沿着动态管理强度不断提升的方向发展，这也是目前发展期间的重点内容。在图像分辨率、种类不断丰富的情况下，在对数据信息进行处理时，只是依靠静态处理很难获取到准确的数据信息。基于此情况在应用过程中，需要对动态管理内容进行调整，使其可以满足动态调控的相关要求。并且在实时动态图像处理中，不仅需要集合人工智能技术以及成像技术，同时通过该项技术的研究还能够提升技术的社会效益，为各行各业的发展提供有力的支持，创造更多的社会价值。另外，在技术应用发展过程中，还需要做好相关设备的更新工作，从而提高分析结果的可靠性^[12]。

结束语

综上所述，计算机图像处理技术随着计算机技术的发展，该项技术也越来越成熟，并被广泛的应用到了各个行业领域中，推动了这些行业领域的进步和发展。但是随着科技的发展，人们对图像处理的要求也不断的提升，因此还需要对计算机图像处理技术进行不断的完善和创新，进而使计算机图像处理技术能够满足人们的需求，促进社会的进步。

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