范煥
摘要:隨著信息技術的不斷成熟以及人工智能技術的持續突破,計算機圖像處理技術開始逐漸出現在人們的眼前,并且有使人們的日常生產生活變得更加便利。當前該項技術經過多年的發展已經在各個行業中取得了極其廣泛的應用,例如動漫、醫療、航空等。并且與其他學科相互交叉相互融合,被賦予了新的內涵。本文對計算機圖像處理技術的應用以及發展趨勢進行了探究,希望通過本文可以使計算機圖像處理的理論研究變得更為豐富。
關鍵詞:計算機;圖像處理;應用;發展
一、計算機圖像處理的內涵
計算機圖像處理技術由于其廣闊的應用前景一經出現并取得了很多學者的關注。關于計算機圖像處理的內涵很多資料都對其進行了闡述。根據對大量文獻的參考,發現計算機圖像處理的本質指的是通過計算機及相關軟件對原始圖像進行有效處理,例如去除噪聲、增強、復原等,最終獲得符合需求的圖像。經過多年的發展,當前計算機圖像處理主要包含以下幾項內容:
(1)圖像識別
圖像識別是計算機圖像處理工作進行中最為常用的一項技術,主要是在對圖像進行分析處理之前對圖像進行識別,認知、分類的一系列任務。人工智能技術有著非常強大的圖像識別功能,可以將數據對象通過一定的特征對其進行分類,常用的算法有卷積神經網絡、YOLO等。
(2)圖像分割
圖像分割是計算機圖像處理中最為重要的一項技術,在對圖像進行識別之前,往往需要根據圖像特征對其進行有效的圖像分割。只有這樣才能夠保證后續圖像識別的準確性。就實際情況而言,圖像分割實際上指的就是根據圖像的不同特征將其劃分為幾個具有獨特意義的區域。當前圖像分割法主要有五種分割技術,分別為域值分割、區域分割、分水嶺分割、邊緣分割、直方圖法等。其中閾值分割由于在應用中所具有的強大優勢,在圖像分割任務進行中取得了非常廣泛的應用。
(3)圖像增強
圖像增強是計算機圖像處理的一個重要分支。在圖像傳輸的過程當中很有可能出現圖像質量下降的情況,從而導致計算機無法正確判斷圖像所需要傳遞的信息。而圖像增強技術的應用可以使模糊的原始圖像變得更為清晰,或者是進一步加大對圖像中某些特征的強調力度,從而方便后期處理工作的進行。經過多年的發展,當前圖像增強技術已經取得了極大的完善,并且已經融入到了計算機視覺的方方面面。
二、計算機圖像處理應用現狀
隨著科技的持續突破,當前計算機圖像處理中的許多技術正在持續完善。當前計算機圖像處理技術由于其本身所具有的優勢已經在很多領域取得了廣泛的應用,例如航空航天、農業、人工智能等等。
(1)車牌識別
計算機圖像處理技術被應用于車牌識別系統當中,通過該項技術的應用有效降低了相關工作人員的工作量且可以有效提高識別效率。該項技術可以對車牌進行有效的定位以及識別,在日益龐大的交通網絡當中產生了極其重要的作用成為交通管理工作的重要幫手。通過計算機圖處理技術可以完成對圖像的預處理、車牌的定位、車牌字符的分割、車牌字符識別等。
第一,圖像預處理。為了方便對交通的管理,使得城市交通變得更加便利,交管部門在各個路口以及道路當中設置了電子眼。電子眼可以捕捉來往車牌信息,但是在采采集的過程當中難免會由于圖像的差異或其他因素的影響導致原始圖像的質量較低,很難對車牌信息進行有效識別。因此需要采取一定的技術手段對電子眼采集到的圖像進行預測。為了全面減小圖像原始工作,需要對采集的彩色圖像進行灰度化;其次,為了使圖像的有效性得到保障對圖像中的特征進行提取,并且通過圖像濾波器對采集到的圖像進行進一步預處理,從而在最大程度上保障圖像原始特征的基礎上消除圖像噪聲對車牌識別所產生的干擾;最后,對圖像進行邊緣檢測。根據具體情況合理的選擇Prewitt 算子、Canny算子、Sobel算子、Roberts算子進行邊緣定位,從而獲取有效的信息區域。
第二、車牌的定位。在圖像預處理工作完畢之后,需要對車牌的實際區域進行定位,將含有車牌區域信息的區域提取出來。
第三,矯正歪曲的車牌。根據車牌傾斜的實際情況,合理的利用相關算法對其進行矯正。一般由Hough變換法、TILT算法、貪心算法等。
第四,車牌分割。當車牌校正完畢之后,為了方便識別需要對車牌上的字符進行分割,最終得到分割后的字符。
第五、車牌識別。將提取到的字符與字符庫中的內容進行對比,最終得到匹配結果,實現對車牌的有效識別。
(2)遙感衛星
計算機圖像處理技術在遙感衛星行業中也有著非常廣泛的應用,可以將遙感衛星采集到的原始圖像經過數字化編碼后轉化為數字信號傳輸到處理中心。然后通過計算機圖像處理技術對圖像進行壓縮編碼、圖像增強等,最終從傳輸的圖像中提取一些有效信息。除此之外,計算機圖像處理技術在資源勘察、觀察地形等工作領域當中都發揮了非常重要的作用。例如鐵道建設設計工作在進行中,可以通過遙感衛星獲取目標區域的圖像,對圖像進行處理后精確的得到高質量圖像后進行鐵路設計,使鐵路建設的安全度得到進一步提高。
三、結束語
綜上所述,計算機圖像處理技術在各個領域都取得了廣泛的應用。相信在今后隨著科技的進步,計算機圖像處理技術將會朝著智能化、精細化的方向發展。
參考文獻:
[1]王君,梁文威,麥淳銘,宋澤生,梁薇薇,蒲磊.智能圖像處理與應用設計實例[J].計算機技術與發展,2021,31(12):217-220.
[2]吳妮真.計算機視覺技術研究及發展趨勢分析[J].科技創新與應用,2021,11(34):58-61.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2021.34.013.
[3]陳朝一,許波,吳英,吳凱文.醫學圖像處理中的注意力機制研究綜述[J/OL].計算機工程與應用:1-13[2021-12-28].http://kns.cnki. net/kcms/detail/11.2127.TP.20211124.1804.014.html.