基于計算機視覺算法的圖像處理技術研究

孔德方

鄭州財經學院 河南 鄭州 450000

引言

隨著計算機和人工智能技術的不斷發展，基于人工智能的圖像處理技術已在實際生活中得到廣泛應用，逐漸開始解決部分問題，但由于此種技術涉及的關鍵技術較多，部分技術的應用不成熟，導致圖像的采集過程受到大小、背景、光照等不同條件的影響，最終圖像處理的效果受到影響，因此基于計算機視覺算法的圖像處理仍然有許多方面需要優化，對其開展研究是十分必要的[1]。

1 視覺和圖像處理算法概述

1.1 機器視覺算法

機器視覺又稱計算機視覺。計算機視覺是人工智能領域中比較常用的技術，從本質上講計算機視覺是一類實現圖像處理的數據模型，借助模型，計算機可以模擬人眼識別的能力，采用固定模型準確地對圖像進行識別[2]。通常當人類面對各類圖像時，可以借助眼睛實現圖像內容的直接識別和理解，但具體圖像識別的邏輯受到各種因素的影響，因此僅僅借助計算機或者攝像頭很難實現圖像內容的識別，基于此原因，科研人員開始從圖像的基本類型下手，采用復雜的物理模型實現對圖像的解釋，并以此構成計算機視覺算法。借助計算機視覺算法，我們不但能夠準確地實現對圖像信息的識別，而且可以利用識別的圖像進行三維模型的構筑，或者對圖像進行模擬預測，其推廣使用價值較高?，F如今此技術的應用領域比較廣，如車站、機場的安檢系統中人臉識別技術的應用已經非常廣泛，這些應用均以計算機視覺作為基礎。

1.2 圖像處理算法

識別圖像內容是第一步，完成識別后便是對圖像進行處理。圖像處理的本質是借助計算機實現對圖像信息的處理[3]。圖像的本質是幾何圖形，由點線面等元素構成，每種元素輔以不同的顏色，從而構成了以點為單位的像素。在圖像處理過程中，計算機會將不同的像素點予以存儲，并對圖像點根據固定的規則進行存儲和調整，從而實現對圖像的處理。根據現如今的圖像處理技術，圖像處理可分為圖像的修復和增強、數據編碼、圖像最小單元分割、圖像識別等環節，本文所做研究主要是針對圖像增強復原、編碼、圖像識別等。

2 計算機視覺算法圖像處理技術

圖像處理的基本原理是借助傳感器實現圖像信息的采集，采集到的信息為數字信號，通過采集裝置實現了圖像信號到數字信號的轉化，當數字信號轉化成功后，計算機會利用計算機視覺算法實現數字信號的重新分析和組合，從而對圖像進行重新合成，使得圖像達到預期的分析效果。因此，機器視覺算法主要是針對圖像處理過程中數字化信息的研究，其操作級別多為像素級別，如對比度提升、邊緣信息的提取、圖像信息的變換等。計算機機器視覺的本質是將三維世界中的圖像信息，借助一定的信息采集技術采集到機器視覺系統中，經過固定數據處理流程，而后將信息輸出，借助計算機圖像識別技術的主要流程如下：被采集圖像信息的輸入、圖像的增強、噪聲處理、圖像中的特征識別（如BRIE特征、直方圖特征和FAST特征等），圖像分割、圖像分類和識別。以上各個環節涵蓋了計算機及其視覺系統中圖像處理的全部操作，但是由于圖像存在形式的不同，各個環節上也會存在不同的差異。以某大型城市交通視頻監控為例，監控系統可根據安裝在各個監控點的攝像頭實現監控圖像數據的采集，同時將圖像以模擬信號的形式傳遞給計算機控制系統，控制系統在受到模擬信號后，會將其轉化為數字信號，而后進行圖像的降噪處理、分割和特征識別等操作，然后在完成圖像信息全面理解后，將圖像信息中得到的車輛類型、是否存在違法情況、車流量大小等信息顯示到前臺界面中，為交通部門規章人員的違章決策提供支持。

3 計算機視覺算法的實現路徑

計算機視覺算法的應用載體是計算機視覺系統，可以完成對圖像的快速分析和處理，但對于不同的圖像處理需求，其具體實現路徑存在差異，本文以故障的自動檢測為例，介紹計算機視覺算法的具體實現路徑。

首先故障檢測系統借助監控和設備獲得被監控系統的圖像，同時對圖像進行分析，并對其進行分析，將分析結果和故障判斷準則相比較，實現故障的自動診斷。從整體架構上講，本系統主要分為兩部分，其一是圖像采集系統，其二是圖像識別系統，圖像采集主要借助硬件設備實現圖像信息的采集，圖像識別系統主要對識別的圖像信息進行處理。本系統在系統架構上采用C/S架構，并針對此種模式建立客戶機和服務共識的通信協議。但在算法設計上，針對工程機械的常見故障，采用灰度直方圖基于Sobel 算子的邊緣檢測、Hough 變換等幾種經典算法。在故障識別過程中，以螺絲丟失的故障分析為例，設備終端在得到圖像信息后，系統首先對圖像的清晰度等進行分析，以分析結果判別是否需要進行圖像預處理，預處理完成后，對螺絲的位置和圖像進行分割，在得到處理結果后確定螺絲區域的具體位置，然后借助圖像投射情況判斷螺絲是否存在。若投射點和螺絲存在時的像素點不同，則證明螺絲出現了丟失故障。

4 結束語

綜上所述，計算機視覺識別算法在未來有著廣闊的前景，我們必須對基于信息技術和人工智能技術的圖像處理技術進行深入的理解和研究，并將其應用于實際問題的解決中，從而發揮智能技術在工業化建設中的作用。