視頻處理技術的智能化發(fā)展

史曉梅+楊武

摘要：在自動化領域，尤其是系統(tǒng)自檢應用方面，圖像處理已經(jīng)越來越受到人們關注，隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，圖像處理最終是要實現(xiàn)智能化。很多智能化系統(tǒng)中都會使用到圖像處理技術，因此，將圖像處理技術與智能化相結合有很大的發(fā)展前景。本文主要針對圖像處理智能化理論和高效算法做出了研究。從對圖像處理技術發(fā)展現(xiàn)狀的簡述著手，然后在當前國內(nèi)外研究的成熟理論的基礎上，探索圖像處理技術未來發(fā)展空間。

【關鍵詞】圖像處理智能化 目標識別 并行處理 智能算法

由于圖像處理技術的應用范圍十分廣闊，目前，越來越多的研究人員和學者開始重視該技術，很多高校也開設了圖像處理這門學科，希望將該技術的發(fā)展提升到一個新的高度。本文主要是以研究大量國內(nèi)外相關的最新文獻，并且結合多年的研究經(jīng)驗為基礎，分析了圖像智能化處理技術未來發(fā)展趨勢，并詳細闡述了相關理論和算法。

1 智能化圖像處理綜述

1.1 圖像交叉方式簡述

為了解決在發(fā)展的條件下，物體難以識別的問題，常常將圖像相關交叉處理方法與解決物流問題的方法相聯(lián)系。目前，就這個問題，國內(nèi)一些專家進行了全面的探索，包括在物理、教學、光學等方面。有的目標很難辨識，有的目標偽裝很強，可以利用多光譜及偏振光譜傳感器辨識出來。偏振成像系統(tǒng)可以通過在分辨率較高的光學系統(tǒng)中使用微極化濾波器的方式得到，而且，能夠增強目標的對比度和識別能力。現(xiàn)在，以紅外光譜為界限，在其內(nèi)采用偏振技術使人造目標的對比度增大技術得到了較好的發(fā)展。所以，當分析的目標模糊時，首先需要確定線性偏振，可以利用光源…目標…傳感器之間幾何關系來實現(xiàn)，但對于很難識別的對象，需借助光譜來辨識；然后，利用數(shù)字圖像方式采集有用信息。例如，對于分層傳感系統(tǒng)，首先偵察傳感器獲取目標位置信息，然后傳遞到平臺中火控制系統(tǒng)，最后利用寬帶熱形成圖像。

1.2 基于智能化圖像處理的分析與研究

現(xiàn)階段，對于究竟哪種方法能夠更好解決在復雜條件下，物體很難識別的問題看法不一。圖像識別技術、圖像處理有關原理，圖像未來發(fā)展趨勢等和圖像智能化密不可分。盡管理論各異，但是有一個觀點被大家普遍接受：在復雜環(huán)境下識別物體屬于人工智能圖像的研究范疇，內(nèi)容包括以下幾點：

（1）簡述圖像內(nèi)容；

（2）獲取圖像信息；

（3）綜合各種圖像知識，形成圖像知識庫；

（4）解決有關困難。

采用這種方式，最終是要實現(xiàn)對研究過程中不精確問題的解決，其中，圖像描述和信息采集過程是在邏輯思維下通過模糊處理技術和使用概率理論完成的。不過，就目前的研究成果來看，對于在現(xiàn)實生活中的應用問題還沒有得到解決。圖像處理的過程可以分為三個步驟，即圖像處理、圖像分析、圖像理解。

2 成像理論分析

在科技發(fā)展迅速的今天，圖像技術還有很多困難需要面對。例如，在目標識別過程中需要結合3-D技術，還有，當周圍環(huán)境嘈雜時如何去識別目標等。各種新的問題隨時都會出現(xiàn)，尤其是在今天這樣快速發(fā)展轉變的市場環(huán)境下，所以，圖像技術也需要適應環(huán)境，不斷創(chuàng)新。因此，在現(xiàn)有的研究成果基礎之上，研究者需要研究出更加先進的成像理論和成像系統(tǒng)。目前，比較新穎的成像理論是量子成像理論，但現(xiàn)在理論尚不成熟，不過，其前景廣闊，很快會成為一種新型成像技術。量子糾纏現(xiàn)象是量子成像理論中最為關鍵的部分。量子成像以兩交錯的激光束為光源，一束照射目標，獲取圖像，然后傳遞至另一激光束，另一激光束對處理過的數(shù)據(jù)進行合成，最后形成高分辨率的圖像。

3 典型圖像處理算法

仿生算法是一種基于自然規(guī)律的原理衍生出來的算法，其目的是用來模仿自然界的規(guī)律來用算法解決問題。算法的種類有很多，每個算法都有各自的優(yōu)缺點，因此，如果將各個算法結合在一起，取長補短.可以使算法實現(xiàn)更多的功能。由于傳統(tǒng)的遺傳算法具有早熟特點，而如果將模擬退火算法加在遺傳算法中，則可以很好的解決這個問題，另外，還要結合具體問題進行具體分析，設計合理的遺傳編碼方法、適應函數(shù)等，綜合上述過程，系統(tǒng)能夠達到快速收斂的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡算法則是在模擬退火算法與遺傳算法的基礎上發(fā)展起來的，將具有監(jiān)督功能的BP算法與傳統(tǒng)的遺傳算法結合起來，會得到新的算法，該算法具有兩者的優(yōu)點，能夠使系統(tǒng)的穩(wěn)定性提高。此外，如果再結合傳統(tǒng)遺傳算法中的改進粒子群算法，則系統(tǒng)的全局搜索能力也會大大增強。合成匹配濾波器和自適應濾波器設計是智能算法中的兩個必不可少的環(huán)節(jié)。設計自適應濾波器是為了在系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時，系統(tǒng)能夠自行調(diào)節(jié)，達到穩(wěn)定。例如，在自動識別的過程中，參數(shù)往往會發(fā)生改變，如果不加入自適應濾波器，則參數(shù)發(fā)生改變時，系統(tǒng)就會發(fā)散，無法完成識別的過程。如果系統(tǒng)的目標形狀、姿態(tài)發(fā)生改變時，一般會在設計過程中加入合成匹配濾波器使系統(tǒng)保持穩(wěn)定狀態(tài)。但是，合成濾波器也有一些不足之處，在遇到計算量過大的問題時，采用合成匹配濾波器的計算效率不高，因此，在這種情況下，該方法不實用。不過，伴隨著科學技術的進步，在不久之后，這些不足也會有所改善。采用智能算法的最大好處就是計算結果更加精確。因此，使用智能算法可以很好解決圖像處理的問題。

4 結語

在網(wǎng)絡視頻通信、國家軍事、及其他各種高科技技術的領域內(nèi)，圖像處理智能化的作用日益增加。本文基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，結合自身經(jīng)驗，對圖像處理的相關理論及算法展開深入研究，希望此次的研究能為未來智能化圖像處理技術的發(fā)展提供幫助。

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