基于大數據背景下的圖形處理技術變革探索

摘 要：大數據時代的來臨，使人們的生活發生了日新月異的變化，給人們工作的很多領域都帶來了極大的便利，其中圖形處理技術就是變革之一。本文主要講述了大數據背景下的圖形處理技術的變革以及進步，并且對大數據背景下的圖形處理技術進行了深入的探索。

關鍵詞：大數據；圖形處理技術；變革歷史；探索過程

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）02-0077-03

Abstract：With the advent of big data era，people's lives have undergone rapid changes，and it has also brought great convenience to many areas of people’s work. Among them，graphics processing technology is one of the changes. This paper focuses on the transformation and advancement of graphics processing technology in the context of big data，and has carried out in-depth exploration of graphics processing technology in the context of big data.

Keywords：big data；graphics processing technology；transform history；exploration process

0 引 言

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據可能是新一輪的技術革命。大數據的發展也帶動了數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術的興起，很可能帶動這些科學技術取得新的突破，其中我們的圖形處理技術就面臨了巨大的變革，有很大的操作上的突破。同時，大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。

1 大數據的概念、特點以及核心技術

1.1 大數據的概念及特點

1.1.1 大數據的概念

大數據是指需要新處理模式才能具有洞察發現力、更強的決策力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不在于收集巨大的數據信息，而在于對這些特定的數據進行專業化處理。

隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。從技術上看，大數據與云計算有著密不可分的關系。大數據肯定沒有辦法用單一計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的最大的特色是對海量數據進行分布式數據挖掘，但必須依托云計算的分布式數據庫、分布式處理、虛擬化以及云存儲技術[1]。

1.1.2 大數據的特點

首先，大數據的特點可以總結為以下四點：信息數量具有海量性、信息內容具有多樣性、數據的創建和移動具有高速性以及大數據結構的易變性。

其次，大數據還有三個特征：第一，數據的價值密度比較低，所以說怎樣進行信息管理，對有效的價值進行提純是大數據時代首先要解決的問題；第二，數據類型比較多，其中地理位置信息、圖片信息、視頻信息等諸多類型的數據都對數據的處理能力提出了較高的要求；第三，處理數據速度快，要求有較高的時效性。

1.2 大數據的核心技術分析

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的短時間內產生的數據。適用于大數據的技術，包括數據挖掘電網、大規模并行處理（MPP）數據庫、云計算平臺、分布式數據庫、分布式文件系統、互聯網和可擴展的存儲系統。

而Hadoop目前是大數據平臺中應用率比較高的技術，特別是針對社交媒體訂閱、文本以及視頻等非結構化數據。Hadoop作為大數據處理的核心技術，與傳統數據處理技術存在一定的差異。傳統技術包括了文本等非結構化的數據，所以會導致傳統的服務器難以應對大數據的流程，從而也難以對大批量的數據進行有效地存儲，于此不同，Hadoop是當今應用比較廣泛，同時也是效果比較好的一種大數據處理技術。

Hadoop是一種基于Java技術的一種分布式密集數據分析以及處理的軟件框架，其組件包括：Pig、HBase、Hive、Zoo Keeper、Oozie、MapReduce、HCatalog等。具體的Hadoop架構圖如圖1所示：

2 計算機圖形處理技術

計算機圖形處理技術主要依靠計算機的硬件設備來進行操作，所以對于計算機的硬件設備性能有相對較高的要求，也就是說計算機的硬件設備性能越高，其圖形圖像的處理效果也會越好。

計算機的硬件設備主要包括兩類：工作站以及微型機。相應地，軟件也包括兩類：第一類是工作站上的軟件，主要有Alias和TDI，主要負責工作站范圍的全部圖形；第二類是微型機上的軟件，主要是我們日常經常會用到的一些軟件，比如Photoshop、Win-Images以及3DS等軟件，其中我們最常見到的則是Photoshop軟件，其主要功能是用來處理一些二維的圖像，Photoshop軟件是網站設計、平面設計以及視頻剪輯行業必用的軟件之一，所以在大數據背景下對Photoshop軟件的研究也備受重視[2]。

計算機圖像圖形處理技術發展迅速，其中多媒體制作系統中的三維圖形特技、彩色圖像處理及系統、數字圖像半色調及其在印刷中的應用等都取得了較大的進步。同時，有多項研究成果通過國家鑒定，數字圖像半色調研究在學術研究方面和工業應用都取得了較好的成果。

3 大數據背景下的圖形處理技術面臨的挑戰

大數據時代的到來，的確給我們的生產生活帶來了許多便利，給圖形處理技術的發展帶來了許多機會，但是不可否認地是，也給我們帶來了一系列的挑戰：

第一，大數據背景下數據的流量特別大，而且在網絡中也會存在一些破壞性行為，因此加強網絡的安全性以及圖形處理儲存的隱私性是我們當下亟需解決的一大問題，我們也應該采取一些行為來避免遭受不法分子的傷害；

第二，在大數據的時代背景下，網絡對計算機的硬件設備有著越來越高的要求，因為計算機的硬件設備決定了網絡的傳輸速度，所以我們應該在技術加以創新，從而提高網絡的傳輸速度；

第三，大數據的存在同時也要求較大的儲存量，隨著信息數量的不斷增加，儲存空間也應當進行相應地調整，從而不斷提高傳輸信息的速度；

第四大數據時代對信息的篩選和提取都有一定的要求，當然在巨大的數據信息里提取出有價值的信息是十分不容易的，所以對我們的圖形處理技術也提出了更高的要求，我們應該不斷創新，從而對圖形信息技術更好地處理[3]。

4 大數據背景下的圖形處理技術的變革探索

4.1 大數據背景下的圖形處理技術的內容

4.1.1 信息安全

任何事情都會存在安全隱患問題，大數據背景下的數據安全更是可能存在安全隱患，在圖形處理技術方面，我們也需要做出一定的努力，主要包括構建信息安全系統、加快大數據時代信息產品的研發以及深度檢測重要數據。其中，數據的安全問題是我們廣泛關注的問題，由于傳統的信息安全系統已經無法滿足大數據時代信息的安全，所以我們更應該加快對于新數據產品安全技術研發的腳步；其次，對于數據的檢測雖然浪費時間，但是一旦對數據進行了整理，會使得我們的工作過程變得簡潔便利，因此，對數據進行深度檢測也是非常必要的。

4.1.2 信息儲存

信息存儲工作是指通過某些特定的方式將所獲取的信息在數據庫中進行存儲，當我們需要某一信息時，可以對其進行提取，所以使得我們在大數據的時代背景下，也能保存大量的信息，而且信息變更速度也比較快速，相應地，我們也需要對圖形處理技術進行合理的存儲，從而實現更加便利地對大數據的長期穩定存儲。

4.1.3 數據的傳輸與獲取

對于任何信息的處理，都需要先獲取數據，對于數據的獲取我們要在對目標信息進行實時監控的基礎上，在數據庫中提取所存儲的信息，從而實現向各個軟件系統輸入信息，最終，通過數據的傳輸技術，把經過處理的數據傳輸到用戶手中，實現數據的傳輸過程。

4.2 大數據背景下的圖形處理技術的發展

4.2.1 圖形圖像處理技術的應用

大數據背景下的圖像處理技術的應用是十分廣泛的，會涉及到人類生活的各個方面，其中主要應用于以下幾個方面：（1）工業生產中的應用。其中包括機器人的視覺、自動化控制以及無損探傷等；（2）遙感中的應用。其中包括土地測繪、環境污染檢測、氣象監測以及軍事方面的勘察等；（3）醫學中的應用。其中主要包括臨床檢查中的核磁共振檢測以及CT檢查等；（4）交通領域的應用。當今時代，交通管理逐步趨于智能化和自動化發展，因此我們可以利用圖像識別的技術來定位汽車牌照的信息，從而實現交通的合理化管理；（5）電子商務領域的應用。在此領域范圍內，圖形信息處理技術也被廣泛應用，可以進行身份的識別、產品的防偽等；（6）安全領域中的應用。利用模式識別的技術，圖形處理技術逐漸走入國防軍事工作，以及公安部門的工作中，其中一些案發現場的照片、字跡以及指紋識別技術都要依靠圖形處理技術。

4.2.2 圖形圖像處理技術存在的問題和發展方向

圖形圖像處理技術發展過程由于受到計算機硬件的限制，所以還存在一些局限性，大數據背景下的圖形處理技術需要云計算機網絡的支持，在將來，計算機網絡會把網絡數據和計算機硬件分開，從而將當前的傳統網絡轉變成云計算網絡，從而計算機會與網絡形成真正的大數據網絡系統。

其中，圖形圖像處理技術的發展過程中存在的問題主要表現在以下幾個方面：（1）邊緣學科的研究會促進創新處理方法的發展；（2）在我們致力于提高數據的精準度時，還要解決數據傳輸速度的問題，以及數據數量較大和處理速度較低而不匹配的問題；（3）加強創新軟件的研究，從而促進圖形處理技術的發展；（4）深化理論研究，從而形成自身的理論體系；（5）進一步建立圖形信息庫，將相同的格式統一存放檢索，從而為不同領域的圖像圖形的交流提供便利，最終實現資源的共享。

因此，我們要在大數據及其核心處理技術研究的基礎上，進一步去研究圖形處理技術，并且在大數據背景下，不斷進行技術創新，對自身的技術能力進一步提高，并且在大數據背景下勇于去接受挑戰，對發展前景進一步做出分析，更好地去發展圖形信息處理技術。

在大數據的時代背景下，信息處理技術方面取得了飛躍般地進步，其中也包括圖像圖形處理技術，這些技術的進步都對未來計算機技術的發展有所幫助，在新時代來臨之際，我們也需要對自身的發展加以調整，來努力跟上時代的步伐，圖像圖形信息處理技術在發展的過程中也面臨著許多挑戰，面對這些挑戰，我們需要努力去克服，同時也要抓住發展機遇，更好地取得發展的機會。加強大數據時代下信息的安全性，所以要加強重要數據信息的監控管理，毋庸置疑，在信息技術發展的時代，世界也將會有越來越多的變化。

5 結 語

綜上所述，本文在對圖形信息處理技術研究的基礎上，結合大數據的時代背景，深度研究了圖像圖形的處理技術，并且對大數據時代背景下產生的圖像圖形處理挑戰和前景做出了分析，期望能夠為大數據時代背景下圖形處理技術變革提供一定的理論指導以及借鑒價值。

參考文獻：

[1] 張鏡宇.“大數據”時代的信息處理技術分析 [J].科學與財富，2017（9）：36.

[2] 陳士磊.以“能力為重”的《Photoshop圖形處理技術》實踐課程改革研究 [J].電子世界，2013（11）：165-166.

[3] 趙銳.基于大數據背景下的圖形處理技術變革探索 [J].電子測試，2014（20）：143-144+140.

作者簡介：朱平哲（1982-），女，漢族，河南駐馬店人，講師，碩士研究生，研究方向：計算機數據庫、圖形學。