李東丹

（西山煤電集團(tuán)高級(jí)技工學(xué)校，山西 太原 030053）

引言

當(dāng)前，計(jì)算機(jī)已經(jīng)得到普及應(yīng)用，影響著社會(huì)生產(chǎn)、生活的方方面面。計(jì)算機(jī)圖像處理是一種使用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理的技術(shù)，具有圖像處理效率與質(zhì)量較好、圖像處理過(guò)程簡(jiǎn)單快捷、可同時(shí)對(duì)多個(gè)圖像進(jìn)行處理等諸多優(yōu)勢(shì)。因此，計(jì)算機(jī)圖像處理的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。

1 計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)

計(jì)算機(jī)圖像處理是將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)之后，采用計(jì)算機(jī)實(shí)施一系列處理的一種技術(shù)。該技術(shù)的常用方法主要包括：

1）圖像編碼壓縮。該技術(shù)可以減少描述圖像的比特?cái)?shù)，也就是數(shù)據(jù)量，因此不僅可以使其占用存儲(chǔ)器容量減小，還可以減少圖像傳輸、圖像處理所花費(fèi)的時(shí)間。對(duì)圖像編碼壓縮方法進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，圖像即可以處于不失真的條件下，也可以處于失真的狀態(tài)下，但必須在允許范圍之內(nèi)。

2）圖像變換。如果需要進(jìn)行處理的圖像陣列非常大，雖然可以在空間域中直接處理，但是計(jì)算量卻非常大，這無(wú)疑提高了圖像處理的難度，也提高了對(duì)圖像處理技術(shù)的要求。面對(duì)這樣的情況，可以應(yīng)用圖像變換方法，如沃爾什變換、傅立葉變換以及離散余弦變換等，把空間域的處理變成變換域處理，以達(dá)到減少計(jì)算量的效果。小波變換是一種新興的圖像變換技術(shù)，其在時(shí)域、頻域中有著理想的局部化特征。

3）圖像增強(qiáng)與復(fù)原。實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量的提高是增強(qiáng)與復(fù)原的主要目的，例如去噪可以使圖像清晰度提升。圖像增強(qiáng)通常是將圖像中需要的部分進(jìn)行著重突出，不會(huì)對(duì)圖像降質(zhì)原因進(jìn)行考慮。而圖像復(fù)原必須考慮圖像降質(zhì)原因，這也是該方法的一個(gè)基本特征，在采取圖像復(fù)原方法的時(shí)候，一般情況下應(yīng)當(dāng)與圖像降質(zhì)過(guò)程有機(jī)聯(lián)系起來(lái)，建立科學(xué)的“降質(zhì)模型”，并合理選擇濾波方法，來(lái)修復(fù)、重建圖像。

4）圖像分割。從圖像中提出有意義的特征，是圖像分割的主要內(nèi)容，圖像中的區(qū)域、邊緣等均屬于有意義的特征，圖像分割是進(jìn)一步開(kāi)展圖像識(shí)別、圖像理解、圖像分析的基礎(chǔ)。

5）圖像描述。在計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)中，圖像描述是一種常用對(duì)方法，同時(shí)也是圖像識(shí)別的必要前提。一般情況下，二維形狀可以對(duì)一般圖像進(jìn)行描述，包括邊界描述、區(qū)域描述，二值圖像則是采用幾何特性來(lái)對(duì)物體特性進(jìn)行描述；可借助二維紋理特征對(duì)特殊紋理圖像進(jìn)行描述[1]。

6）圖像識(shí)別。圖像識(shí)別也被稱(chēng)為圖像分類(lèi)，指的是對(duì)經(jīng)過(guò)壓縮、增強(qiáng)、復(fù)原等預(yù)處理的圖像進(jìn)行分割、提取特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行判決分類(lèi)。模式識(shí)別方法是圖像識(shí)別中的常用方法，包括句法模式分類(lèi)、統(tǒng)計(jì)模式分類(lèi)兩種類(lèi)型。新興的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類(lèi)、模糊模式識(shí)別等在圖像識(shí)別中得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。

2 計(jì)算機(jī)圖像處理的應(yīng)用

2.1 計(jì)算機(jī)圖像處理在工業(yè)工程領(lǐng)域的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)圖像處理在工業(yè)工程領(lǐng)域的應(yīng)用十分廣泛，比較常見(jiàn)的有以下幾種情況：自動(dòng)裝配線(xiàn)中對(duì)零件質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，并可以實(shí)現(xiàn)對(duì)零件的準(zhǔn)確分類(lèi)；彈性力學(xué)照片的應(yīng)力分析；郵政信件的自動(dòng)化分揀；印刷電路板疵病檢查；先進(jìn)的設(shè)計(jì)與制造中采用工業(yè)視覺(jué)；流體力學(xué)圖片的升力、阻力分析；放射性、有毒環(huán)境下對(duì)物體或工件的排列狀態(tài)與形狀進(jìn)行識(shí)別。隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，各種智能機(jī)器人被研發(fā)出來(lái)，其具有一定的觸覺(jué)、視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等功能，為工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了有力的技術(shù)支持。現(xiàn)階段，工業(yè)生產(chǎn)中的一些特殊情況如焊接、噴漆、裝配等環(huán)節(jié)已經(jīng)對(duì)智能機(jī)器人進(jìn)行了應(yīng)用。

2.2 計(jì)算機(jī)圖像處理在通信工程領(lǐng)域的應(yīng)用

當(dāng)前的通信正在朝著數(shù)據(jù)、圖像、文字、聲音等有機(jī)結(jié)合的多媒體通信方向發(fā)展。圖像通信是其中難度、復(fù)雜程度最高的一種，其原因在于圖像數(shù)據(jù)量非常大，例如，彩色電視信號(hào)的傳送速率可高達(dá)100 Mbit/s。若想實(shí)時(shí)傳送這種高速率的數(shù)據(jù)，應(yīng)使用編碼技術(shù)來(lái)對(duì)信息的比特量進(jìn)行壓縮?？梢哉f(shuō)，這些技術(shù)的成敗，在很大程度上取決于編碼壓縮的效果。目前，常用的方法包括DPCM編碼、熵編碼以及變換編碼，除此之外，各種新的編碼方法不斷涌現(xiàn)，如自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、分行編碼等。

2.3 計(jì)算機(jī)圖像處理在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

目前，在醫(yī)療領(lǐng)域，CT技術(shù)、超聲圖像、體視化技術(shù)等方面均涉及到了計(jì)算機(jī)圖像處理，具體如下所述。

1）CT技術(shù)。圖像質(zhì)量是決定CT影像整體質(zhì)量的最為關(guān)鍵的要素。因此，在對(duì)CT技術(shù)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用的時(shí)候，應(yīng)采用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，充分發(fā)揮該技術(shù)的作用與優(yōu)勢(shì)，對(duì)圖像進(jìn)行有效的處理，從而可以得到更加高清的圖像。這樣的前提下，在寬動(dòng)態(tài)范圍中，CT成像系統(tǒng)便可以得到密度、對(duì)比度最好的圖像。在此基礎(chǔ)上，采取一系列圖像處理方法，來(lái)對(duì)圖像中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行靈活處理，從而實(shí)現(xiàn)圖像邊緣銳利度、圖像對(duì)比度、圖像密度的最優(yōu)化，為醫(yī)生診斷提供有效的支持[2]。

2）超聲圖像。當(dāng)前，超聲檢查在醫(yī)療領(lǐng)域中得到了越來(lái)越多的應(yīng)用，計(jì)算機(jī)圖像處理的應(yīng)用，可以保障超聲檢查的應(yīng)用價(jià)值。具體來(lái)說(shuō)，針對(duì)使用超聲檢查設(shè)備取得的圖像，可采用維納濾波解卷算法進(jìn)行斑點(diǎn)去噪處理，采取這樣的方法，可以大幅度提高圖像的分辨率；在此基礎(chǔ)上，針對(duì)圖像高頻部分，可通過(guò)圖像增強(qiáng)方法來(lái)著重突出，從而實(shí)現(xiàn)邊緣清晰度的提升，獲得更高質(zhì)量的圖像，便于醫(yī)生區(qū)分病灶與正常組織。

3）體視化技術(shù)。醫(yī)療領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)圖像處理也在體視化技術(shù)中得到了應(yīng)用。體視化技術(shù)可以將二維斷層圖像重建為三維圖像，并采取濾波、變換的技術(shù)，將數(shù)據(jù)中的噪聲濾除，對(duì)成像過(guò)程中的畸變進(jìn)行校準(zhǔn)。同時(shí)，體視化技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，可以結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)分割法，來(lái)更好地區(qū)分不同物質(zhì)體數(shù)據(jù)，使目標(biāo)人體器官、組織等顯現(xiàn)出來(lái)，從而讓病灶充分暴露出來(lái)。

2.4 計(jì)算機(jī)圖像處理在遙感衛(wèi)星領(lǐng)域的應(yīng)用

20世紀(jì)60年代末，SKYLAB系列與LANDSAT系列遙感衛(wèi)星發(fā)射成功之后，由于受到環(huán)境因素的影響，衛(wèi)星傳回的圖像質(zhì)量較差。但是，受到技術(shù)條件的限制，無(wú)法對(duì)圖像進(jìn)行有效的處理，這就導(dǎo)致了無(wú)法從圖像中得到有價(jià)值的信息，這無(wú)疑也在一定程度上給遙感衛(wèi)星領(lǐng)域的發(fā)展帶來(lái)了一定的限制。自進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，科學(xué)技術(shù)走向了迅速發(fā)展的道路，計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的誕生與應(yīng)用，使得圖像處理變得更加簡(jiǎn)單、方便、快捷、有效。因此，遙感衛(wèi)星領(lǐng)域的圖像處理中，也可以引入計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，從而獲得有價(jià)值的信息。具體過(guò)程如下：遙感衛(wèi)星獲得原始圖像之后，在空中對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化編碼，在此過(guò)程中，將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號(hào)，然后再將數(shù)字信號(hào)傳回到地面；地面處理中心在接收到數(shù)字信號(hào)之后，應(yīng)當(dāng)采用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，對(duì)傳回的圖像進(jìn)行一系列的處理，從而獲取有價(jià)值的信息。與此同時(shí)，在遙感衛(wèi)星領(lǐng)域，還可以將計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)應(yīng)用在地形勘查、氣象觀測(cè)、資源勘探等領(lǐng)域。例如，針對(duì)鐵路建設(shè)項(xiàng)目在規(guī)劃設(shè)計(jì)之前，可以采用遙感衛(wèi)星獲取項(xiàng)目所在區(qū)域的圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析，并根據(jù)處理完成的高質(zhì)量圖像，來(lái)開(kāi)展規(guī)劃設(shè)計(jì)工作。

2.5 計(jì)算機(jī)圖像處理在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

智慧城市建設(shè)中，智能交通占據(jù)著非常重要的地位，為了實(shí)現(xiàn)智能交通，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的研究與應(yīng)用。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)最初只是用于交通信息采集、道路交通管理等方面。伴隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，其在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用范圍也在不斷擴(kuò)大，對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)進(jìn)行有效應(yīng)用，加強(qiáng)道路安全管理，對(duì)于維持交通秩序有著重要的意義。

車(chē)輛識(shí)別中，計(jì)算機(jī)圖像處理的要點(diǎn)主要包括：

1）圖像預(yù)處理。將環(huán)形線(xiàn)圈檢測(cè)器與照相機(jī)設(shè)置在各個(gè)道路上，構(gòu)建“電子眼”系統(tǒng)。借助電子眼，對(duì)經(jīng)過(guò)的車(chē)輛信息進(jìn)行捕捉，并對(duì)車(chē)輛的車(chē)牌圖像進(jìn)行采集。對(duì)圖像進(jìn)行采集的時(shí)候，由于受到硬件問(wèn)題、環(huán)境因素的影響，因此采集到的原始圖像往往質(zhì)量不高、無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別。面對(duì)這樣的情況，應(yīng)采用有效的方法，對(duì)原始圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理。第一步是使彩色圖像灰度化，以降低圖像數(shù)據(jù)量，從而減少后續(xù)圖像處理中的數(shù)據(jù)量；第二步是將圖像中需要的特征進(jìn)行選取，采用圖像濾波技術(shù)進(jìn)一步對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，使原始圖像特征盡可能保留下來(lái)的前提下降低圖像的噪聲，以提高圖像的可靠性與價(jià)值；第三步是開(kāi)展邊緣檢測(cè)，結(jié)合實(shí)際情況，選擇合理的算法，對(duì)圖像進(jìn)行邊緣定位，如Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子等，以便于后續(xù)能夠獲取有價(jià)值的信息區(qū)域。

2）車(chē)牌定位。在完成圖像預(yù)處理后，應(yīng)定為車(chē)牌區(qū)域，將含有車(chē)牌信息的子區(qū)域提取出來(lái)。第一步是圖像初定位，將候選區(qū)域篩選出來(lái)；第二步是根據(jù)第一步選出來(lái)的候選區(qū)域圖像，開(kāi)展二值化處理，對(duì)閾值進(jìn)行合理調(diào)整，將圖像分為黑白兩個(gè)部分，從而實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)大小的進(jìn)一步降低，并能更好地顯示圖像中車(chē)牌的細(xì)節(jié)，實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別效率的提升；第三步是對(duì)圖像進(jìn)行掃描，根據(jù)像素的黑白跳變規(guī)律，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)牌區(qū)域的準(zhǔn)確定位。

3）車(chē)牌校正。道路交通中，車(chē)流情況時(shí)時(shí)刻刻均在發(fā)生著變化，因此“電子眼”在拍攝目標(biāo)車(chē)輛的時(shí)候，可能是從正面拍攝，也可能是從側(cè)面拍攝，因此得到的車(chē)牌可能是歪曲的，大致上可分為垂直傾斜、水平傾斜以及復(fù)合傾斜三種類(lèi)型，需要對(duì)車(chē)牌進(jìn)行校正處理。在對(duì)車(chē)牌進(jìn)行校正的時(shí)候，可以根據(jù)實(shí)際情況，選擇TILT算法、Hough變換法等方法進(jìn)行處理，從而提高圖像的質(zhì)量。

4）字符分割。完成車(chē)牌校正之后，應(yīng)對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行分割，也就是從車(chē)牌中提取字符子圖像塊，從而為后續(xù)車(chē)牌識(shí)別奠定良好的基礎(chǔ)。實(shí)際操作的時(shí)候，可以采取基于漢字結(jié)構(gòu)特征的分割法、區(qū)域生長(zhǎng)法、垂直投影法等方法來(lái)進(jìn)行字符分割。

5）車(chē)牌識(shí)別。將經(jīng)過(guò)字符分割之后提取出來(lái)的字符，與字符庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，得到匹配結(jié)果，從而有效識(shí)別車(chē)牌。

3 計(jì)算機(jī)圖像處理的發(fā)展前景

當(dāng)今時(shí)代背景下，科技日新月異，與此同時(shí)計(jì)算機(jī)圖像處理也在不斷改進(jìn)、優(yōu)化，并不斷各種先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)進(jìn)行融合發(fā)展。深度學(xué)習(xí)背景下，計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)將會(huì)與現(xiàn)有技術(shù)不斷結(jié)合，并應(yīng)用于大數(shù)據(jù)情景中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、擬人化。主要體現(xiàn)在智能識(shí)別映射處理、自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)制圖、圖像場(chǎng)景理解和專(zhuān)業(yè)軟件開(kāi)發(fā)等方面。

1）智能識(shí)別映射處理。其本質(zhì)上是一種分辨技術(shù)，可對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行分辨，可在安防計(jì)算機(jī)信息過(guò)濾系統(tǒng)中應(yīng)用。

2）自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)制圖。其主要借助圖像識(shí)別重心、參數(shù)進(jìn)行更改，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可在搜索類(lèi)APP中應(yīng)用。

3）圖像場(chǎng)景理解。即從原本的圖像場(chǎng)景發(fā)展到認(rèn)知現(xiàn)實(shí)世界，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)泛化能力的提高，可在信息交互、推斷關(guān)系場(chǎng)景布局中應(yīng)用。

4）專(zhuān)業(yè)軟件開(kāi)發(fā)。在專(zhuān)業(yè)軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域?qū)τ?jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)進(jìn)行有效應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)軟件處理算法的優(yōu)化，為用戶(hù)提供更加便捷、優(yōu)質(zhì)的圖像處理技術(shù)。

4 結(jié)語(yǔ)

計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)目前已經(jīng)在工業(yè)工程、通信工程、醫(yī)療、遙感衛(wèi)星、交通等領(lǐng)域得到了應(yīng)用，并表現(xiàn)出了良好的優(yōu)勢(shì)。隨著科技的進(jìn)步，相信計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在未來(lái)勢(shì)必會(huì)得到進(jìn)一步發(fā)展與更廣闊的應(yīng)用，為推動(dòng)社會(huì)發(fā)展做出更好的貢獻(xiàn)。