在智能優化算法模式下探索計算機圖像處理技術的應用

張波

（棗莊科技職業學院 山東省滕州市 277599）

作為一門應用范圍最廣，同時也是最偉大的發明技術，計算機技術對世界的發展影響是永久性且積極性的。計算機技術在運用過程中，對各領域衍生出了全新的運作模式。其中，在計算機圖像處理中，完成了全面加強。對我國居民的日常生活以及工作帶來了極大變革，推動社會相關行業實現有效發展。作為一種全新且有效的算法，K-means 算法可以在計算機圖像處理中發揮自身的應用優勢，因此得到廣泛應用。在K-means 技術中，通過特殊的提取手法，可以對消費庫中的特定信息進行有效提取。在消費信息中，將其整體數據進行有效體現。在計算機圖像處理領域，K-means 算法可以完成智能計算，構建高清晰的圖像水準并有效的表達相關圖像。

1 計算機圖像處理技術概述

在計算機圖像處理技術中，可以通過計算機處理模式，將掃描到的信息數據進行有效處理。而計算機的處理器可以在處理中，根據圖形的元素以及基本色彩的進行研究應用，以實現有效排列。在計算機識別過程中，在通常處理模式流程里，需要將圖像信息進行轉化。例如將已拍攝到的圖畫信息轉化為圖像粒子，以代碼以及公式的形式，利用計算機的整體分析能力進行有效分析。經分析后，對公司內所包含的圖像信息進行重新構建，以得到圖形計算機技術的有效處理。根據此種工作模式，可以將不同以數字化的模式進行有效應用。在處理中，其包含了數字化圖像以及模擬圖像。

在數字化圖像處理中，隨著計算機技術的完善，需要對數字化信息實現快速且精準的識別。因此，數字化圖像可以對詳細信息進行有效處理，滿足我國的發展需求。

而在模擬圖像處理中，其可以對日常生活中相關的圖像進行處理，例如復印、照片等。

計算機模擬圖像與數字化圖像相比，模擬圖像的整體精度不足且無數字化處理模式靈活，在計算機圖像處理領域，主要對數字化圖像進行有效發展，模擬圖像的發展受較多限制。

2 計算機圖像處理技術應用分析

計算機圖像處理技術依托于計算機的高度應用性以及先進的處理功能，在我國的各領域實現了有效推廣。其在農業生產領域，在對農業采摘器處理過程中，圖像處理技術可以通過采摘器前端的相機以及紅外攝像儀，對采集的位置進行有效識別。同時，處理相關的分析數據，在處理完畢后將數據發回負責采摘的機械設備，通過此流程以實現采摘操作。此外，圖像處理技術不僅可以對果實進行定位，更可以在采摘過程中有效識別并規避障礙物。在我國，此項技術提升了農業領域的采摘率，減少勞動成本，通過集中拍攝，計算機可以以最快的速度分析目前區域內部的整體排列方式，提升采摘效率。此外，在我國相關的研究領域，我國基于計算機圖像處理技術，研制出了相關的采摘設備。在對蘑菇、木耳等需要進行有效經驗識別的采摘技術中，通過圖像分析技術，可以完成蘑菇的分辨、收集、確保蘑菇的實用性，確保了蘑菇采摘后的完整度以及安全性。

圖1： K-means 算法中的“c（i）：=argmin//x（i）-uj//2”公式比對

圖2：K-means 算法的圖像特征提取框架分析

此外，圖像處理技術更可以應用在遙感通訊領域，以保障其整體算法能夠得到全面發揮。在遙感通訊中，遙感技術對圖像的精準度以及處理度要求極高，計算機圖像處理技術可以更好的滿足遙感技術的相關發展需求。在遙感領域應用中，計算機圖像處理技術可以在定位以及相關位置傳送中發揮自身的應用效果，利用圖像處理技術，可以分析衛星的遙感圖像，并利用圖像所傳回的相關數據獲取數據內部的信息。遙感技術目前在發展中，不僅在航天航空領域得到了有效應用。在我國社會后續發展中，其遙感技術逐漸廣泛，更可以完成日常收集，以保障農業、林業、漁業的有效使用。例如，在農業或漁業中，通過遙感技術可以對魚群的日常活動進行有效規劃，更可以對林區的邊界線實現有效分析。此外，遙感技術在軍事氣象領域得到了廣泛應用，在環境探測方面發揮了巨大價值。遙感技術可以有效的獲取大量的圖像信息，并通過計算機的處理完成數字化轉變，以保證計算機處理器可以對數據進行有效分析，可以更好的保障我國居民的生活品質。不僅如此，在通訊領域，如網絡視頻、網絡辦公、電話會議等均是通過該項技術實現。

3 K-means算法基本概述

K-means 算法是一種動態的計算機處理方法，在K-means 算法中，以誤差平方以及相關函數對物體中心進行模擬計算。根據計算方法，將采集到的樣本進行集中分配，建立新建的不同組別，并對不同組別的均值進行平均計算。所獲取的平均數值，即為下次樣本的采集標準。目前，K-means 算法的具體流程基本可分為三大步驟。

（1）通過聚類中心“K”進行隨機處理，得到不同的K 樣本，如k1、k2、k3 等；

（2）建立公式“c（i）：=argmin//x（i）-uj//2”。在建立公式完畢后，對每個公式中的“i”進行分別處理，實現樣本分配；

（3）比對“c（i）：=argmin//x（i）-uj//2”公式，對不同的公式類型進行分析（如圖1所示），并根據算法構建詞字典，根據所選擇的映射函數表達圖像特征。

4 K-means算法圖像提取技術的基本框架分析

在常規處理中，根據K-means 算法，對相關目標進行優化，并根據優化后的數據進行處理，以節省儲存資源以及計算資源。在K-means 算法的智能處理中，可以對圖像的特征進行有效分析（如圖2）。例如，在運轉模式里，可以提取圖像內部的元素點并設立流程模式。此流程模式可參考以下流程“K-means 算法提取出圖像自身的像素點——并將像素點轉化為像素模塊——通過K-means 集中處理——實現像素點關鍵信息的全面設定——對設定后的圖像進行分析——經過傳感器——在K-means 算法中對處理后的圖像完成有效模擬——并提取圖像中的字典——借由提取出的結果——設定公式函數——并分析相關的數據——對圖像進行有效分類——以實現對圖像的有效處理”。

5 圖像處理技術分析

5.1 圖像預處理技術

通過相關的白化操作，可以將收集到的像素進行有效優化，例如設置圖塊“X”，針對“X”進行正規化處理。其可通過以下公式“x（i）x（i）-mean（（x（i））”將“X”的均值以及方法差記為mean，將其設為常量。通過公式“x（i）x（i）-mean（（x（i））”的運算，可以防止在后續采集過程中，其方差趨于“0”，并起到有效的降噪作用。其原始圖像相鄰像素之間的關聯性極強，在正規化處理基礎上，可通過經典的PCA 白化技術，對所有的“X”值進行依次處理，削弱輸入像素之間的關聯性，其計算模式如下“[a,u]:=Eig[cou(x)]”、“xpcawhire=xrot,i”。

根據“[a,u]:=Eig[cou(x)]”、“xpcawhire=xrot,i”公式，在計算出相關公式后，可以根據計算出的“X 值”的特征量實現有效分析。在公式中，“X 值”代表了圖像的基準流程，而“Cou”則可以作為一個特定值。二者結合，可以對圖像進行有效削弱，解除冗余處理模式，實現有效關聯。在白化數據采集中，對數據值“a 值”進行分析，可得知數據值“a 值”在特定情況下，其有可能會出現無限接近“0 值”的現象。因此，在圖像處理中需要對特定值“a 值”進行有效處理。例如，對其添加常量使用量，可以避免在圖像處理中“0 值”以外的非法操作。還可以對其整體輸入的數據模式進行集中優化，以保證最終成像圖像更加細膩。此外，計算機中的相關公式借助計算機的處理性能，更可以對圖像特征進行有效學習。

5.2 圖像特征提取

在對圖像特征提取過程中，需要先對提取的圖像進行有效處理。例如，完成預先分析，基于K-means 算法，利用K-means 算法中的特性，對圖像進行全面處理，并建立K-means 算法模型。如在計算機中，輸入處理后的數據，通過計算機內部平臺可以獲取圖像的中心字典。就一般而言，在提取過程中，其基于以下兩個步驟。

（1）在計算中，K-means 算法可以設立多個節點。在MAP 多節點設立完畢后，可以對現有的圖像數據進行全面讀取，并對其每個中心點中的相關元素進行分析，實現全面分配；

（2）在計算中，K-means 算法可以通過整體的比對以及分析，對二者之間的關鍵值進行設定。在處理過程中，如發現二者之間的關鍵值小于閥值，可以輸出聚類中心，結束迭代。在圖形字典當中，完成新一輪迭代。在獲取明確數據情況下，設立相關公式，自動反映映射函數。此函數可以包含“X”映射為“K”的新特征，進行有效表達公式，如以下兩點“zk=//x-c（k）//2”、“fk（x）=max0，u（z）-zk”。

6 圖像分類實驗

在整體算法流程中，可以基于圖像處理模式，按照以下流程進行設置。例如，“K-means 算法提取出圖像自身的像素點——并將像素點轉化為像素模塊——通過K-means 集中處理——實現像素點關鍵信息的全面設定——對設定后的圖像進行分析——經過傳感器——在K-means 算法中對處理后的圖像完成有效模擬——并提取圖像中的字典——借由提取出的結果——設定公式函數——并分析相關的數據——對圖像進行有效分類——以實現對圖像的有效處理”。

此外，在研究中，所涉及到的預操作處理包含了對圖像塊的白化操作以及歸一化操作。在操作模式上，分析其實驗結果。且經過數據證實，精準度均顯著提升。其中，在數據集中其原始數據，為48.07%經過白化操作后，數據提升為55.38%；而數據集原始數據為62.48%，經過白化操作后的數據提升為70.19%。

7 結束語

綜上所述，在研究過程中，其基于分布式的K-means 算法圖像處理特征，可以根據整體的流程以及相關結果介紹白化操作技術的重要含義。在未來的研究中，可以進一步針對較大規模的圖像分類技術綜合應用深度層次的學習方法，以實現更高級的圖像分類，完成智能化處理。