人工智能算法在圖像處理中的應用分析

鄧苡　錢謙

摘要：在信息技術的推動下高速計算機運應而生，作為普通計算機的進化，高速計算機的誕生可以高效完成計算機運算工作，同時還吸引了諸多專家學者深入研究人工智能算法，以期通過開發和研究，打破傳統圖像處理的方式，將人們從繁雜的圖像處理和計算中解放出來，促進工作質效的提升，滿足信息時代圖像處理的基礎。本文主要分析人工智能算法在圖像處理中的應用分析。

關鍵詞：人工智能算法;圖像處理;應用探討

引言

隨著時代的日益發展，人類投入了人力物力加強對人工智能算法的研究，在圖像處理中運用人工智能算法一方面可以提升圖像處理精準和效率，另一方面促進社會大眾生活水平的提升。隨著人工智能的不斷完善優化，相信今后人工智能算法會越來越先進，被廣泛運用到各個領域中，助力社會的穩健長遠發展。

1、智能算法的應用價值

智能算法能夠實現對環境的自適應，具有較強的適應性。計算過程中，相關人員存在不確定性，因此個人需要結合自己的經驗和其他經驗實現數據交換，同時獲得最佳解決方案，以實現適應環境的效果。在相對復雜的情況下，不必了解整個過程，只需設置特定的目標函數，并使用自適應行為來尋找最佳解決方案。一些圖像處理算法可以理解為特定的目標函數，給定圖像信息下的最優解屬于函數優化。人工智能算法可在不改變圖像原始精度的情況下縮短處理時間，并可通過智能概念在短時間內獲得所需內容。近年來，一些智能算法在圖像處理的許多方面得到了應用，并取得了良好的效果，表明了智能算法在圖像處理中的價值，如高效率和科學性。

2、在圖像處理領域人工智能算法的應用

2.1人工神經網絡

人工神經網絡所謂人工神經網絡即利用對動物神經網絡行為特征的模擬，構建出全新的智能算法模型，其特征在于可以利用模擬的神經網絡進行數據節點分析及處理，以對最具價值的數據實施篩選，從而完成對圖像的合理化處理。同時，基于人工神經網絡算法下，不僅具備獨立推理難處的能力，并且可以完成創新的自主學習，以及環境適應功能，這種優勢的應用可以有效滿足圖像處理的需要，特別是在圖像壓縮處理環節，利用不同節點、層級設置不同數量節點，主要集中于圖像的輸出及輸入層級，針對數據傳輸層級節點較少，以此來確保數據處理合理性和有效性。人工神經網絡智能算法的應用，可大幅提升數據存儲空間，并通過網絡實施高效傳輸，以達到節約圖像占用空間的目的，并在一種程度上提升行為效率，對圖像進行精準高效還原。另外，針對該技術的深度應用，相關學者同樣提出了不同見解，如利用多層BP網絡實施圖像處理，或者對圖像進行分割處理，而在圖像的分類方式選擇上，主要是利用PCA提取數據特征，在分類染色體圖像中也可利用神經網絡完成。

3.2遺傳算法

該智能算法通過生物進化的客觀選擇和遺傳學對進化的解釋來模擬進化，這是通過模仿自然進化獲得最優解的方法之一。體現了“自然選擇，適者生存”的概念，其優點在于可以直接處理具體數據，不受既定目標函數的限制，從而表現出較強的整合性和并行性。整個計算過程大約是產生初始種群和估計種群的適應能力。如果計算結果仍未達到預期值，則可以評估總體樣本的變化情況，并繼續重復上述步驟。采用遺傳算法解決問題的過程包括以下步驟：第一，根據求解空間形成特殊編碼空間的編碼。符合此問題的每個候選解決方案都必須標有特定的圖標。二、初始化人口。在此步驟中，應在特定的受限環境中初始化相應的總體樣本，初始化的總體樣本作為解決問題的子空間相對獨立。第三，根據問題的需要調整健身功能。人口中每種染色體解密后，解碼結果和既定的健身功能必須保持相同的形狀。最后，根據前面的步驟計算具體的數值。第四，選擇，根據健身狀況，個人被選擇為標準，然后進行繁殖。需要注意的是，健身和選擇的可能性正在朝同一方向變化。第五，雜交，隨機從特定人群中挑選兩個個體，進入育種方案，交換選定個體的位置。第六，突變，根據突變的概率，一個基因在后一個基因中被反轉。在遺傳算法的整個應用過程中，從第四步開始，如果其中一個環節不符合計算標準，就有必要啟動、旋轉和舍入二次計算，計算的下一步只能在達到既定的性能指標或實現既定的遺傳代數后才能實現。從多個分割結果中獲取最優方案，并在分割算法中查找最優參數。

2.3蟻群算法

眾所周知，螞蟻在覓食時會給同伴留下相應的信息。食物真正存在的道路往往以大量的信息和更多的信息傳遞為特征。傳遞信息有助于許多螞蟻找到把東西運回家的最佳方法，從而提高它們的工作效率。蟻群算法體現了反饋和適應性等特殊優勢，能夠實現最大優化。其在圖像處理中的應用可以有效地促進圖像分割，在短時間內快速找到分割的最佳途徑，從而提高圖像處理中的人工智能水平，促進人工智能算法的完善。

2.4模擬退火算法

一般來說，模擬退火算法可以分為解空間、目標函數和輸出解三個階段。仿真退火算法在圖像處理中也廣泛應用。例如，傅宇光等人在研究圖像配準中連續變量的全局優化時，采用點配準方法和模擬退火算法實現了時間序列腦功能圖像的高精度配準。例如，王剛等也采用模擬退火算法，在優化圖像集研究中優化圖像集系統。仿真退火算法還可以解決多值圖像分割算法、昆蟲圖像分割、圖像匹配檢測、自動地圖著色、自適應濾波等問題，取得更好的處理效果。仿真退火算法在圖像處理中人工智能算法的應用可以說大大解決了圖像處理中的一些困難，提高了圖像處理的效率和質量。

結束語

目前，在人工智能算法方面的研究及應用尚未成熟，需要在實踐及長期研究過程中加以完善。希望在不遠的將來，可以出現更多的智能算法，并切實得到良好應用。

參考文獻：

[1]高毅，穆治亞，張群興，等.基于人工智能的足跡識別與特征提取[J].電訊技術，2020，60（07）：739-745.

[2]李桃.智能算法及其在圖像處理中的應用[D].西華師范大學，2019.

[3]王玉娟，張海，王先國，等.人工智能算法在圖像處理中的應用[J].電腦知識與技術，2018，14（19）：208-209+212.

作者簡介：鄧苡（1997-02-），女，漢族，本科，云南曲靖人，研究方向：智能算法。