計算機圖像處理中多目標優化應用分析

摘 要 隨著社會經濟日新月異的發展，科學技術的不斷進步，人們的生活逐漸向智能化、信息化方向發展，手機、電腦等成為人們生活和工作的必備品，這些現代化設備不僅可以向人們傳遞音頻信息，也向人們傳達了一些圖像信息，圖像的質量引起了人們的廣泛關注，這就要求有關工作人員合理地運用計算機技術，優化設定目標，不斷創新圖像處理技術。文章分析了我國計算機圖像處理中多目標優化發展趨勢，并總結出一些相應的應用創新策略。

關鍵詞 計算機;圖像處理;多目標優化;應用分析

引言

在計算機技術不斷發展的背景下，各行各業的專業技術也都得到了顯著提高，在信息系統圖像處理方面，傳統的圖像處理技術已經不能滿足人們對圖像質量的要求，因此，有關工作人員應將計算機技術合理地應用于多目標優化的圖像處理中，并根據圖像內容，結合實際目標優化情況，不斷創新圖像處理模型，優化圖像處理程序，建立健全統一的圖像評價系統，合理利用存儲資源，從而使圖像處理系統可以存儲更多的數據信息，提高信息系統的圖像處理技術。

1計算機圖像處理中多目標優化應用的重要性

在科學技術不斷發展的時代背景下，計算機技術在各個領域中的運用推動了信息技術的發展，傳統的圖像處理技術已經不能滿足多目標優化的發展需求，有關研究人員應不斷更新完善多目標優化理論，并增加其可操作性，將計算機技術充分滲透到圖像處理技術中，提高圖像處理技術水平，從而使多目標優化達到預期的效果。

2計算機圖像處理中多目標優化發展趨勢

2.1 圖像恢復

在圖像處理技術中，圖像恢復技術有著至關重要的作用[1]。不同時期的圖像記錄和存儲方式不同，其像素和分辨率也不同，圖像可能會存在不清晰等情況，這就需要有關人員運用圖像恢復技術，結合目標峰值信噪比，將損壞的圖像復原。

2.2 圖像增強

有關人員在處理一些損壞的圖像時，由于圖像原始數據破損，圖像無法通過模型準確推斷出結果，這就需要圖像增強技術提高原有圖像的清晰度，消除圖像中的噪點，將圖像邊緣進行適當的銳化處理，從而提高圖像記錄的清晰度，最大限度的復原圖像。

2.3 圖像分割

相關工作人員為提高工作效率和工作質量，在進行圖像處理時，可以提前對所處理圖像進行備份，避免后期處理圖像時出現色差、圖像比例變化等情況，然后對圖形進行合理的分割，有針對性的處理圖像片段，這樣不僅可以減少工作人員的工作量，還可以提升多目標優化技術。

2.4 圖像重構

現階段，我國多目標優化的圖像處理基礎仍處于發展初期，雖然在計算機技術的推動作用下，我國的網絡圖像傳輸技術取得了一定的發展，但較大的圖像在上傳和下載過程中需要進行壓縮和解壓縮，這在一定程度上降低了圖像的分辨率。所以，有關人員在對壓縮圖像進行處理時，應合理的運用圖像重構技術從而實現目標的優化。

2.5 圖像融合

一些圖像在圖文結合、三維立體視覺等方面的要求比較高，為滿足圖像的設計要求，有關工作人員應合理的運用圖像融合技術，將配文和光影效果更好地融入圖像中，增加圖像的視覺效果和真實度，從而有效避免圖像失真，達到多目標優化的效果。

3計算機圖像處理中多目標優化的應用創新策略

3.1 提高運算模型的精準度

提高運算模型的精準度是提高圖像處理技術的有效措施之一[2]。在計算機技術背景下，有關人員應加強圖像運算模型對圖像處理的精準度，這不僅可以有效減少工作人員的工作量，還可以增加圖像的可修復程度，從而提高圖像處理技術水平，最大限度地的滿足顧客對圖像的要求，確保圖像的真實感和立體感。

3.2 明確圖像優化的目標

優化目標與優化模型相輔相成，是支持圖像處理最終決策的重要基礎。在優化目標圖像相對模糊的情況下，多目標選取往往會降低最終優化條件的輸出效果。而計算機在執行多目標優化方向的程序時，由于目標參量過多或優化目標的權重相對比較接近，這在一定程度上會直接影響圖像質量處理效果的界定范圍。有關工作人員在圖像優化過程中也需要關注任務類型是否受到波動性干擾，因為圖像處理任務類型本身存在優化目標的雷同性，如果偏離了最佳優化方案的核心目標，就會造成圖像在處理方向的弱化。例如，工作人員在處理原始圖像恢復時，不僅要增強圖像的清晰度和分辨率，同時也要在后期分割效果盡量減少圖像的色差，并保持原有的數據信息量。

3.3 增強對圖像處理質量的主觀評價觀念

對于圖像處理的優劣可以從主觀評價與客觀評價兩個方向予以分析，所以，最大限度地滿足客戶的需求，才是圖像處理技術實質上的人本理念和目標要求。另外，計算機圖像處理方向依據主觀評價存在兩個極為重要的質量理解方向。首先，圖像的真實度是影響主觀評價的重要參考范式。如果圖像處理的最終結果與原始圖像差距比較大，則不能達到與原始圖像信息互補支持的效果，因此客戶最終的主觀評價也會傾向于圖像處理質量較低的判定[3]。此外，可懂度是人為主觀評價的一項極為重要的參考標準，圖像信息在計算機思維框架下并不存在模糊判定的明確界限，所以人為觀察則會將圖像處理劃分為能夠理解和不能夠理解兩個方向，此時圖像處理目標容易受到人為思考局限性的制約，因此有關人員應增強對圖像處理質量的主觀評價觀念。

4結束語

由此可見，在科學技術的推動下，有關人員應不斷豐富多目標優化的理論，充分利用計算機技術，增強多目標優化理論的可實踐性，從而提高圖像的處理技術，提升相關工作人員的工作效率和工作質量。為滿足大眾對圖像質量的要求，有關人員應不斷提高運算模型的精準度，明確圖像優化的目標，并增強對圖像處理質量的主觀評價觀念，在修復原始圖像時，盡量提高圖像清晰度，合理的運用圖像分割技術，使圖像不受壓縮和解壓縮的影響，確保圖像的真實度，從而強化計算機圖像處理中多目標優化的應用。

參考文獻

[1] 孫亮.計算機圖像處理中多目標優化應用研究[J].黑河學院學報，2019（1）：206-207.

[2] 曾婧.計算機圖像處理中多目標優化運用研究[J].電腦迷，2018 （35）：3.

[3] 王丹，田熙，馮甜甜.多目標優化在圖像處理中的應用[J].數字技術與應用，2016（1）：105.

作者簡介

黎衡（1988-），男，江西萍鄉人;學歷：研究生，職稱：助理工程師，現就職單位：中電萊斯信息系統有限公司，研究方向：圖像處理。