人工智能算法在圖像處理中的應(yīng)用

人工智能（簡稱AI）是新時(shí)代背景下提出的全新概念，也是時(shí)代進(jìn)步的重要標(biāo)志。作為一種先進(jìn)的技術(shù)體系，其所呈現(xiàn)的應(yīng)用覆蓋面十分的廣泛，并且在很大程度上改變了當(dāng)下的社會(huì)面貌。作為一種智能化的技術(shù)載體，在圖像處理方面所呈現(xiàn)的應(yīng)用功能也是十分突出的，并且所包含的技術(shù)類型進(jìn)行十分豐富。下面，主要就AI技術(shù)的內(nèi)涵、本質(zhì)，以及在圖像處理方面的具體應(yīng)用展開合理的分析。

人工智能算法;圖像處理;應(yīng)用

前言：

隨著時(shí)代全面進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展時(shí)期，信息技術(shù)體系逐漸成熟化，計(jì)算機(jī)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)功能也得到了進(jìn)一步的優(yōu)化，整體運(yùn)行效率獲得顯著提升。與傳統(tǒng)系統(tǒng)下的計(jì)算機(jī)設(shè)備相比，在功能上更加先進(jìn)，覆蓋面更加全面。在信息化的時(shí)代背景下，相關(guān)人員開始強(qiáng)調(diào)AI技術(shù)的開發(fā)。并以先進(jìn)的技術(shù)載體為支撐積極研發(fā)智能算法，用于支撐圖像處理等各個(gè)方面的工作開展，從而有效的提升工作效能。因此，在圖像處理的行業(yè)領(lǐng)域，以AI技術(shù)為載體加強(qiáng)智能算法的研發(fā)，規(guī)范推廣和使用是當(dāng)下需要關(guān)注的重要發(fā)展目標(biāo)。

一、人工智能概述

（一）內(nèi)涵

AI是一種全新的技術(shù)體系，主要以信息化技術(shù)手段為支撐實(shí)現(xiàn)智能化處理，同時(shí)也屬于一種全新的學(xué)科范疇。有學(xué)者將其定義為一種工具性較強(qiáng)的技術(shù)載體，具有一定的高端性能，是基于人體功能學(xué)角度所設(shè)置的一種智能技術(shù)，能夠在一定程度上取代人工操作，甚至還可以完成高危環(huán)境下普通人員無法完成的工作。在當(dāng)前的社會(huì)領(lǐng)域所呈現(xiàn)的服務(wù)特征十分突出，也因此受到了廣泛性的應(yīng)用，讓各個(gè)領(lǐng)域都呈現(xiàn)出全新的發(fā)展面貌。

（二）本質(zhì)

AI作為一種新技術(shù)，所呈現(xiàn)的模擬特征比較突出，主要以人為模仿對象，按照個(gè)體的思維以及具體的行為表現(xiàn)進(jìn)行編程和智能設(shè)計(jì)，從而通過技術(shù)的控制實(shí)現(xiàn)機(jī)器設(shè)備的自動(dòng)化運(yùn)轉(zhuǎn)。可以說，AI技術(shù)和相關(guān)設(shè)備載體的本質(zhì)就是一項(xiàng)高端的工具，只是在思維邏輯和行為方面與人相似，但是并不具備人的感知和情感。而AI算法則是以先進(jìn)技術(shù)為載體進(jìn)行編程處理，從而構(gòu)建完善性的系統(tǒng)功能體系，保證各項(xiàng)功能得到有效發(fā)揮。將其應(yīng)用到圖像處理技術(shù)革新當(dāng)中，能夠全面提高整體工作效能。

二、人工智能算法在圖像處理中的應(yīng)用

（一）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）

ANNs作為典型算法，其研發(fā)靈感主要來自于大自然，以動(dòng)物行為為靈感依托所創(chuàng)設(shè)的一種智能算法。眾所周知，與人不同，動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)比較特殊，并且存在著獨(dú)特的優(yōu)勢。具有較強(qiáng)的信息敏銳性。因此，在研究智能算法的過程中，從動(dòng)物的身上獲得了有效靈感，并構(gòu)建了ANNs算法模型。在圖像處理中應(yīng)用時(shí)，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)信息分析，提取，從而保證所獲得的信息應(yīng)用效能更加突出。不僅如此，ANNs具有較強(qiáng)的自主性和自控性，對圖像處理的真實(shí)環(huán)境具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。一般情況下，在針對具體圖像進(jìn)行壓縮處理操作的過程中，需要用到這一算法。合理設(shè)置節(jié)點(diǎn)，在設(shè)置時(shí)根據(jù)不同層級對節(jié)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行規(guī)范選擇，并就所對應(yīng)的功能類型進(jìn)行明確。節(jié)點(diǎn)少對應(yīng)傳輸層，多的則對應(yīng)輸出/入。相較于傳統(tǒng)的壓縮存儲模式，ANNs所具有的優(yōu)勢比較突出，不僅能夠控制存儲空間，同時(shí)也能夠保證處理效能獲得顯著提升，最重要的是，能夠保證圖像的還原指標(biāo)符合基本要求。。

（二）遺傳算法（GA）

GA也是一種智能化的算法，是AI技術(shù)體系支撐下的重要算法類型。也是一種以生物學(xué)科為依托的全新技術(shù)載體，融入了一定的遺傳學(xué)知識，是自然進(jìn)化生態(tài)現(xiàn)象的一種重要體現(xiàn)。具體指在計(jì)算機(jī)的助力下，對不同的運(yùn)算流程進(jìn)行檢索，該過程具有一定的隨機(jī)性。通過自動(dòng)化分析與識別，從數(shù)據(jù)庫中智能選擇出最優(yōu)的處理方式，具有一定的擇優(yōu)選擇的功能。一般情況下，該算法在具體運(yùn)行的過程中，首先需要先以結(jié)構(gòu)對象為載體進(jìn)行干預(yù)，之后進(jìn)行檢索和操作。在該算法所構(gòu)建的工作系統(tǒng)中，所包含的要素比較豐富和多樣化，具體有編碼、初始化種群、選擇、交叉、變異等。在利用該算法對具體的圖像進(jìn)行處理時(shí)，所適應(yīng)的工作領(lǐng)域主要以切割環(huán)節(jié)為主。即根據(jù)智能化分析對比較優(yōu)秀的切割方式進(jìn)行自主選擇，從而保證圖像處理效果最佳化。GA的算法模型具體見下圖。

（三）蟻群算法（ACO）

ACO也是一種以AI技術(shù)為支撐的全新智能算法，下圖是該算法的具體模型。該算法具有較強(qiáng)的概率性特征，及從眾多路徑中選擇出最佳形式，具體融入了生物學(xué)科的思想，以螞蟻覓食的生物現(xiàn)象為靈感支撐所創(chuàng)設(shè)的一種全新的算法形態(tài)。就像螞蟻一樣，ACO在進(jìn)行圖像處理的過程中，會(huì)留下具體的信息，分散在所經(jīng)過的區(qū)域范圍中，對具體的路徑方向進(jìn)行明確。然后根據(jù)濃度范圍值進(jìn)行信息反饋，根據(jù)數(shù)據(jù)綜合分析確定最優(yōu)路徑，與其他的算法不同，所呈現(xiàn)的精度效能更加突出。在利用ACO進(jìn)行圖像處理時(shí)，一般會(huì)對圖像進(jìn)行切割處理，同時(shí)在邊緣檢測方面也具有著重要作用。

（四）模擬退火算法（SA）

SA作為一種比較典型的算法，同樣具有一定的隨機(jī)性特征。融入了一定的物理學(xué)科理論，具體指固體退火理論，融合送代策略，所構(gòu)建的綜合性算法體系。具體指在物理學(xué)科范圍內(nèi)，有這樣一個(gè)經(jīng)典現(xiàn)象，即當(dāng)固體溫度達(dá)到一定參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)之后再冷卻，其內(nèi)部的粒子狀態(tài)發(fā)生顯著的變化。在高溫度的環(huán)境下，固體內(nèi)部粒子狀態(tài)具體表現(xiàn)為無序狀態(tài)。并且在此過程中整體的內(nèi)能參數(shù)會(huì)獲得顯著提高。在冷卻階段，溫度逐漸恢復(fù)，此時(shí)粒子狀態(tài)逐漸趨于穩(wěn)定。該算法在圖像配準(zhǔn)、優(yōu)化排版、圖像分割等方面所具有的功能優(yōu)勢比較突出，同時(shí)也能夠在圖像中的漢字信息有效識別方面發(fā)揮著重要的支撐作用。不僅如此，借助SA進(jìn)行濾波處理，優(yōu)化圖像效果。

（五）粒子群優(yōu)化算法（PSO）

PSO作為一種AI支撐下的全新算法，研發(fā)的靈感主要來自于生態(tài)環(huán)境中的鳥群，根據(jù)其所呈現(xiàn)的捕食行為特征所構(gòu)建的一種算法，與GA算法之間既存在著一定區(qū)別同時(shí)也存在著一定聯(lián)系。相形之下，PSO算法在具體操作方面具有一定的便捷性。并且所使用的范圍相對來講比較廣泛，例如在模糊控制等諸多方面所呈現(xiàn)的應(yīng)用效果均比較突出。利用PSO進(jìn)行圖像處理，能夠進(jìn)一步優(yōu)化邊緣檢測工作環(huán)境，提高整體檢測效率。以梯度算子為載體對邊緣位置進(jìn)行明確，從而保證邊緣范圍確定數(shù)值更加精準(zhǔn)，避免出現(xiàn)丟失等不良問題。借助該方法進(jìn)行圖像切割、壓縮等一系列的處理，能夠在精度和工作效能方面得到進(jìn)一步優(yōu)化。

結(jié)論：

依前所述，隨著信息化技術(shù)不斷更新，人們對AI技術(shù)的研究進(jìn)程也在不斷的深入，并加強(qiáng)了應(yīng)用范圍的進(jìn)一步拓展。圖像處理是當(dāng)前比較重要的工作項(xiàng)目，為保證處理效果更加突出，全面提高處理工作效能，相關(guān)人員需要針對AI技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)研發(fā)，不斷推出全新的智能算法，如ANNs、GA、 ACO、PSO等。并在此基礎(chǔ)上對圖形處理技術(shù)體系進(jìn)行優(yōu)化與完善，從而保證處理效能獲得顯著提升，也能夠保證圖像精度和質(zhì)量符合新時(shí)期社會(huì)環(huán)境的發(fā)展要求。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介：王銘遠(yuǎn)（1999.2-），男，河北省石家莊市人，本科在讀，研究方向：軟件工程。