圖像處理技術原理及其在生活中的應用探討

屈灼華

摘 要 在社會生活實踐中，圖像處理技術獲得了廣泛的應用。這種技術之所以可以得到廣泛應用，與其極強的功能所分不開的。在計算機算法不斷改善的過程中，圖像處理技術的發展前景是非常廣闊的。筆者對圖像處理技術的原理進行了分析，并其對在生活中的應用進行了探究[1]。

關鍵詞 圖像處理技術原理；生活；應用

1 圖像處理技術的原理分析

所謂的圖像處理技術，就是通過計算機技術以及相關的技術來對圖像進行處理，從而使圖像更好地為我們所利用的一種技術。在這個過程中，需要運用到幾個技術要點。第一個就是使圖像進行轉換，從而得到計算機容易識別的矩陣，這種矩陣被稱為是“數字矩陣”。這樣得到的矩陣更容易被計算機所存儲。第二就是通過多種算法來實現對計算機所存儲的圖像進行有關處理，其中用到的常用算法就有基于人眼視覺特性的閾值算法、具有去噪功能的圖像增強算法等。第三就是在進行了一些技術性的處理，然后獲取圖像信息。通過中國知網、萬方數據庫等平臺所查閱到的圖像類型相關資料可知，圖像的類型主要可以分為兩大類，一類是數字化圖像，另一類是模擬圖像。前者不僅處理便捷，而且精度較高，能夠適應現代社會的發展要求，后者在現實生活中的應用更為常見，比如在相機圖片中的應用。模擬圖像輸出較為簡單，靈活性和精度不太高，因此其使用的限制性較大[2]。

2 圖像處理技術原理在生活中的應用探討

2.1 圖像處理技術原理在安全防范中的應用

在安全防范監控系統不斷發展的過程中，系統從模擬向數字的方向發展，這跟人們要求圖像的精準度越來越高有關。在安防領域，圖像處理技術如果能夠得到很好的利用，那么就可以實現對圖像的去噪聲處理，對失真的圖像進行矯正處理。在公安部門破案的過程中，有時會根據犯罪現場的指紋特征來對視頻采集參數進行調節，比如色彩補償就是一種很好的調節方法，這樣方便公安部門更快地破案。盡管現在的監控系統越來越完善，但是如果遇到暴風暴雨和霧霾或者光線較弱的天氣，那么監控得到的視頻圖像往往還是比較模糊的，對于這些模糊的圖像，可以通過圖像增強技術進行一些處理，從而為后續的公安部門調查和取證提供便利，模糊圖像處理技術這時就排上了用場[3]。

2.2 圖像處理技術原理在娛樂休閑領域的應用

在娛樂休閑領域，圖像處理技術原理主要的應用場合就是平時我們利用手機或數碼相機攝影以及電影特效制作等場合。在數碼相機出現以前，圖像只能使用傳統相機通過膠片的形式保存。在數碼相機出現之后，人們就可以短時間內對相片進行沖洗。通過計算機讀取圖像，或者通過打印機連接相機，從而實現圖像的快速打印。不僅如此，數碼相機的使用者還能夠根據自己所需打印自己想要的相片，甚至可以對相片進行編輯修改后再打印，這是傳統相機所不能實現。

在影視制作的過程中，人工制造的假象和幻覺，被稱為影視特效。電影特效不僅能夠大幅度地節省拍片成本，而且能夠更好地為演員提供安全保障，還能夠達到意想不到的震撼效果。《侏羅紀公園》、《長城》、《阿凡達》等影片都是利用影視特效的成功典范[4]。

2.3 圖像處理技術原理在車牌號識別中的應用

在經濟飛速發展的過程中，人們的生活水平不斷提高，我國的汽車保有量迅速增加。根據國家有關部門的數據統計，截至2018年6月底，全國機動車保有量達3.19億輛，2018年上半年新注冊登記機動車達1636萬輛。隨著車輛數量的增加，這對于交通部門和相關監管部門的要求越來越高。如果還是使用傳統的人工管理方法，那么就很難解決好大中型城市的城市交通擁堵問題。為了實現對車輛更加高效率的管理，我國交通部門研發了一些道路監控系統和管理系統。這些系統中安裝有對車輛的實時監控的設備，通過對城市交通道路中的車輛的有關數據信息進行獲取，從而更好地實現對交通的智能化管理。

在交通的智能化管理中，經常需要對車牌號識別，那么在這個過程中就需要用到車牌圖像識別技術。車牌識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術。車牌圖像識別的主要過程如下：首先是通過攝像機對車牌號進行拍攝，然后對圖像進行預處理，在圖像預處理的過程中，需要對車輛圖像的位置進行定位并提取，接著就是對車牌號中各個字符的分割，最后實現對字符的識別。車輛圖像識別的流程如圖1所示[5]。

3 結束語

在圖像處理技術飛速發展的過程中，其應用價值越來越凸顯，其發展趨勢是高清化和集成化，新的算法被挖掘，新的圖像處理技術有待我們發現。通過圖像處理技術在實踐中運用，從而使其更好地為我們的生活提供便捷的服務。

參考文獻

[1] 溫玉春.計算機圖像處理技術應用研究[J].現代商貿工業，2011，23 （2）：230-231.

[2] 程巧玲.計算機圖像處理技術應用研究[J].中國電子商務，2013，（12）：89-90.

[3] 樊玲.智能交通中圖像處理技術應用的研究[J].硅谷，2013，（21）： 70-70.

[4] 屈宜麗，郟伯榮，藍才會.計算機圖像處理技術應用分析[J].科技傳播，2016，8（7）：60-61.

[5] 劉中合，王瑞雪，王鋒德，等.數字圖像處理技術現狀與展望[J]. 計算機時代，2005，（9）：6-8.