淺談大數據技術在圖像處理中的應用

劉煒

摘 要：隨著我國信息化技術得到快速革新，大數據技術在人們生活與工作中廣泛應用，其中在圖像處理中有較好的應用效果，可以為未來圖像處理工作提供必要參考。本文首先闡述了大數據分析基本方法以及計算機圖像處理技術的發展情況，而后分析了大數據在圖像處理中的優點與功能，最后著重分析了大數據技術在圖像處理中的應用及策略，以此提出幾點意見，以供參考。

關鍵詞：大數據技術;圖像處理;優點

我國科學技術在發展的過程中，大數據技術是科技發展的核心內容，能夠對相關數據實現有效整合，可為圖像處理工作提供數據指導工作，能夠大大降低圖像處理工作難度，在編碼壓縮、圖像變換以及描述中發揮著作用。

一、大數據分析基本方法

（一）數據統計分析

大數據通過統計與分析滿足用戶對數據整理與分析需求，在應用大數據技術的過程中還可應用EMCGreen Plum、基于MYSQL的存儲infobright等工具。對于一些基于半結構化數據的需求，需要采用Hadoop工具實施統計與分析。此外，大數據技術工作特點是需要處理大量數據，并且在統計分析期間對系統資源有較高的要求。其統計與分析方法主要有以下幾個方面：（1）數據ETL。對信息系統數據實時收集，將其變換為特定格式后導入到分析平臺分析模塊中^[1]。（2）分類統計。采用歸納與統計方法整理歷史數據，同時生成報表。（3）多維分析。多維分析主要是指形成不同維，并對其實施分析操作，如特定范圍選定、縮放單位尺度等。

（二）數據挖掘

數據挖掘與統計分析相比有所不同，沒有預設內容范圍，著重突出現有數據層面中的基于不同算法的計算與分析，以此使預測達到預定效果，同時作為高級別數據分析的憑證。數據挖掘算法由用戶聚類的K-Means、SNM以及Naive Bayes等，其分析工具主要有Hadoop Mahout、spark等。此外，數據挖掘特點與難點在于挖掘算法相對較為復雜，并且計算數據量與總量多且復雜。數據挖掘目的是根據算法尋找潛在的關聯性，對未來的發展趨勢有效預測。

二、計算機圖像處理技術的發展情況

目前，隨著大數據技術的廣泛應用，在較多行業中應用效果明顯，其中在圖像處理應用中，能夠提升圖像處理精確度與質量，以此完善內部的計算機圖像處理技術的應用，以高水平的管理方式為后續圖像處理的發展做基礎性的準備工作。基于大數據技術的圖像處理，在較多領域應用期間得到政府部門的大力支持，能夠為技術創新提供空間與方向。此外，大數據圖像處理技術是整個圖像系統的核心內容，在硬件設施的基礎上，還需要通過相關軟件進行處理，以此使圖像處理向圖像識別方向發展，可更快獲取數據圖像信息^[2]。一般來說，此種技術對于圖像的邊緣檢測和圖像分割的數據長期性比對，能夠對圖像實施精細化處理，從而實現外在技術創新與內容分類。

三、大數據在圖像處理中的優點

大數據在圖像處理中的優點主要表現在以下幾個方面;（1）通過數據技術能夠將圖像再現，同時提高圖像清晰度，避免受到圖像傳輸以及復制的影響。（2）在應用大數據技術的過程中，還可確保圖像處理精度通過使用二位數據組的方式模擬圖像。通過現代化掃描技術，可以提升圖像像素。（3）通過大數據技術能夠擴大圖像處理適用范圍，因圖像來源不同， 能夠對事物尺寸真實反映，如在對電子顯微鏡圖像以及航空圖像處理的過程中，可以根據數字編碼方式反映事物的本質^[3]。（4）可提升圖像處理靈活度，在圖像處理的過程中，能夠根據線性運算方法進行非線性處理，根據相關邏輯關系實現數字化圖像處理。（5）應用大數據技術還可以對圖像進行壓縮，在該環節中，不同像素之間相互獨立，同時又有一定聯系，能夠增加圖像像素之間的灰度相似性，以此實現圖像的壓縮。

四、在圖像處理中大數據技術功能

（一）圖像交換功能

通過大數據技術對圖像處理期間，可實現圖像的變化。由于在處理中圖像陳列較大，所以需要較大處理量。因此，應當對圖像方式實施改變，處理圖像變化率，減少計算量，從而提高圖像處理效果。

（二）節約編碼壓縮時間功能

在進行圖像處理的過程中，通過大數據技術中的編碼壓縮技術，能夠減少圖像數據量，實現圖像傳輸與處理時間的節省，從而節約儲存量。通過壓縮技術還能夠對頭像真實度有效保存，以此提升處理效果^[4]。

（三）圖像復原與增強功能

通過大數據技術可使圖像對圖像進行復原以及增加，從而提高圖像清晰度，同時通過去除噪聲是突顯圖像的關鍵。復原方法應采用降質手段，這就需要采用大數據技術構建降質模型，并且根據濾波方法對圖像實施復原。

（四）增加圖像描述維度功能

在對圖像處理期間，大數據技術能夠將圖像描述維度有效提高至三維，其中圖像描述是處理的基礎，在進行描述的過程中，主要是通過二維形態，也就是對圖像實施邊界以及區域描述，以此將其提高至三維層面。

五、大數據技術在圖像處理中的應用

（一）在農業圖像處理中的應用

在對農業圖像進行處理的過程中，可以通過大數據技術實現農產品加工自動化，提高生產效率，將自動化采摘技術與大數據圖像處理技術進行有效結合，以此對自動化控制系統全面完善，從而提高農作物的采摘效率。

（二）在紡織業中的應用

在紡織行業發展期間，大數據圖像處理技術應用逐漸廣泛，能夠對紡織原料進行全面檢查，提高檢查期間的精確度。在對紡織業圖像處理期間，能夠與特征識別模式進行有效結合，提高紡織原料分析精確性，同時根據遺傳遺傳算法與拓撲理論提高圖像處理的精度。

（三）在交通領域圖像中的應用

大數據技術在交通領域圖像處理中，能夠通過攝像頭記錄車輛行駛過程中的違章行為，同時將其傳輸到計算機中進行保存與分析。在處理期間能夠對違章車輛具體情況進行分析，比如車牌號、駕駛人安全帶佩戴情況等，可大大提升違章查處工作效率，這對人們出行安全奠定良好基礎。

（四）在茶葉質量品質區分中的應用

通過大數據技術對圖像實施處理，能夠對茶葉之間的微小的顏色變化進行有效辨別，同時辨別方法更為精確，并且提升了判斷水平。在對茶葉品質區分的過程中，主要表現在茶葉大小、顏色以及形態等方面，在對圖像處理算法進行設計期間，應當與茶葉彩色照片進行對比，從采摘階段對不同皮質的茶葉實施分類，設計科學、合理的管理流程，以此對茶葉進行自動化采摘與檢測。通過大數據技術可通過圖像處理可識別茶葉顏色，確保在采摘期間判定茶葉質量，以此完成數據分析，使鑒定誤差率降至最低^[5]。在對其進行分析的過程中，能夠先通過觀察判斷，再使用計算機篩選，最后完成茶葉的鑒定工作，提高茶葉成品品質與效用。

六、大數據技術在圖像處理中的應用對策

（一）加強技術研究

在對圖像處理的過程中應用大數據技術期間，應對大數據技術實施深入探究，以此開發先進的大數據圖像處理技術。為此，技術部門應設置研究項目，投入資金，安排技術團隊對圖像處理技術進行全面完善，以此革新傳統圖像處理方法。

（二）培養專業人才

基于大數據技術的圖像處理技術的應用需要專業人才支持，并且應具備較高的專業技能。為此，需要對技術人才全面培養，并且實現跨專業培養。此外，各高校需要開設大數據圖像處理專業，使學生真正掌握圖像處理技術。

綜上所述，圖像處理工作能夠通過大數據技術提升圖像處理的精確度，并且在此基礎上可縮短人工處理時間，提升圖像處理效率。但是，在應用大數據技術的過程中，依然缺乏專業人才，同時研究系統還有待完善，所以還應對相關工作環節實施全面改進，以此全面提升大數據技術在圖像處理工作中的應用效果。

參考文獻

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