王盼盼

（南昌理工學(xué)院計算機信息工程學(xué)院 江西 南昌 330044）

0 引言

隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，圖像處理作為其中的一個關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域，得到了越來越多的關(guān)注和研究。在數(shù)字時代，圖像數(shù)據(jù)成為了一種非常重要的信息載體，幾乎滲透到人們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ鞯拿恳粋€角落。從社交媒體的圖片分享，到醫(yī)療診斷的高分辨率掃描；從工業(yè)生產(chǎn)線上的自動檢測系統(tǒng)，到自動駕駛汽車的視覺傳感，計算機圖形圖像處理技術(shù)都起著至關(guān)重要的作用［1］。

1 常見的計算機圖形圖像處理軟件

1.1 Adobe Photoshop

Adobe Photoshop 是計算機圖形圖像處理領(lǐng)域中最為出名和廣泛應(yīng)用的軟件之一。自從1987 年首次發(fā)布以來，Photoshop 成為了圖像編輯、圖形設(shè)計和數(shù)字藝術(shù)制作的實質(zhì)性標(biāo)準(zhǔn)。該軟件被設(shè)計為一個全面的工具，適用于多種圖像處理任務(wù)，從簡單的圖片裁剪和顏色調(diào)整，到更高級的任務(wù)如圖層合成、蒙板、濾鏡應(yīng)用，甚至三維設(shè)計和動畫。Photoshop 的功能范圍非常廣泛，包括但不限于圖片修正、克隆、涂抹、自動修復(fù)、文字和形狀圖層，以及專業(yè)級別的色彩校正和曲線調(diào)整。它還支持大量的第三方插件，進一步增強了其功能。Photoshop 不僅在圖像編輯和設(shè)計領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，而且在專業(yè)領(lǐng)域如攝影、出版、廣告和影視制作中也有廣泛應(yīng)用。它的高級編輯工具和無縫的工作流程設(shè)計使其成為專業(yè)人士的首選。

1.2 CorelDRAW

CorelDRAW 是1989 年推出的圖形設(shè)計和圖像處理軟件。它主要用于矢量圖設(shè)計，并逐漸擴展其應(yīng)用范圍，包括位圖編輯、頁面布局和網(wǎng)頁設(shè)計等。與Adobe Photoshop不同，CorelDRAW 的強項在于矢量圖形編輯，特別是用于商標(biāo)設(shè)計、插圖、排版和大幅面打印項目。用戶可以在CorelDRAW 中創(chuàng)建高度復(fù)雜和精致的設(shè)計，而無須擔(dān)心分辨率或放大導(dǎo)致的失真問題。其豐富的工具箱提供了用于繪制形狀、 線條、 曲線和文本的多種工具。CorelDRAW 以其相對簡單易用的界面而受到好評。尤其是對于那些沒有專業(yè)設(shè)計背景的用戶，該軟件提供了大量的模板和預(yù)設(shè)，以便快速上手。

1.3 Autodesk Maya

Autodesk Maya 是一個在3D 建模和動畫制作領(lǐng)域具有顯著影響力的軟件。自從1998 年首次推出以來，它已經(jīng)成為電影、電視、游戲開發(fā)以及其他各種視覺藝術(shù)領(lǐng)域的主流工具之一。Maya 的強項包括但不限于3D 建模、動畫、渲染，以及視覺特效。Maya 提供了一套全面的3D 建模工具，這包括NURBS、多邊形和細分表面建模技術(shù)，允許用戶以高度自由和靈活的方式創(chuàng)建復(fù)雜和精細的3D對象。在動畫方面，Maya 提供了高級的骨骼和角色綁定工具，以及一個強大的動畫時間軸，使其成為動畫制作的理想選擇。Maya 不僅具有內(nèi)建的渲染引擎，還支持多種第三方渲染引擎，如Arnold、Redshift 和V-Ray 等，允許用戶根據(jù)項目需求選擇合適的渲染解決方案。此外，它還提供了豐富的視覺特效工具，例如流體模擬、粒子系統(tǒng)和動力學(xué)模擬等，使得高級視覺效果的制作變得相對容易。

2 計算機圖形圖像處理的應(yīng)用方向

2.1 人工智能與數(shù)據(jù)分析

在當(dāng)今社會，計算機圖形和圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域正在迅速擴大，深度學(xué)習(xí)與圖像識別則是最近幾年來最為火熱的研究領(lǐng)域之一。傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)往往需要人為地設(shè)計特征提取器，而深度學(xué)習(xí)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，使得機器能自動地從原始圖像中學(xué)習(xí)有用的特征。這一突破性的進展已經(jīng)在各種圖像識別任務(wù)中取得了顯著的成效，如面部識別、手勢識別和物體分類等［2］。

2.2 媒體、娛樂與藝術(shù)

媒體、娛樂和藝術(shù)是計算機圖形和圖像處理技術(shù)廣泛應(yīng)用的另一大領(lǐng)域。在這里，這些技術(shù)不僅改變了內(nèi)容的制作方式，還提升了用戶體驗和互動性。虛擬現(xiàn)實（virtual reality， VR）和增強現(xiàn)實（augmented reality， AR）技術(shù)是近年來迅速嶄露頭角的新應(yīng)用領(lǐng)域［3］。這些技術(shù)深度依賴于圖像處理，包括圖像捕捉、分割、合成以及實時渲染等。通過高精度的圖像處理，VR 和AR 技術(shù)能為用戶提供近乎真實的交互體驗。數(shù)字藝術(shù)和文化遺產(chǎn)保護也是圖像處理技術(shù)的重要應(yīng)用方向。通過高分辨率的掃描和數(shù)字重建，許多古老的藝術(shù)作品和文物得以“永生”。同時，圖像處理技術(shù)還可以用于分析藝術(shù)作品的風(fēng)格和技巧，或是用于修復(fù)受損的文物和藝術(shù)品。這些應(yīng)用不僅增強了視覺表現(xiàn)力，還在許多情況下改變了我們與數(shù)字內(nèi)容互動的方式。例如，在VR 和AR 應(yīng)用中，用戶不再是被動地接受信息，而是成為一個可以與虛擬世界互動的主體。

2.3 工程設(shè)計與科技應(yīng)用

工程與科技是計算機圖形圖像處理技術(shù)廣泛應(yīng)用的又一重要領(lǐng)域。這些技術(shù)在工業(yè)設(shè)計與制造、地理信息系統(tǒng)（geographic information system， GIS）、安防監(jiān)控等方面都發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。在工業(yè)設(shè)計與制造領(lǐng)域，計算機圖像處理技術(shù)已成為標(biāo)準(zhǔn)工具，用于產(chǎn)品設(shè)計、模擬和原型開發(fā)。三維建模和渲染技術(shù)讓設(shè)計師能夠在計算機中快速并且高效地創(chuàng)建和修改設(shè)計，進而進行更為精確的模擬測試。這大大縮短了產(chǎn)品從概念到生產(chǎn)的周期，并提高了產(chǎn)品質(zhì)量。地理信息系統(tǒng)是另一個極其依賴圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。通過對衛(wèi)星圖像和地形數(shù)據(jù)的處理，GIS 能夠生成復(fù)雜的地圖和模型，這對于土地使用規(guī)劃、資源管理，甚至是災(zāi)害預(yù)防和應(yīng)對都有著重要意義。圖像分類、特征提取和數(shù)據(jù)融合等高級圖像處理算法在此發(fā)揮著核心作用。安防監(jiān)控和環(huán)境監(jiān)測是圖像處理在公共安全和環(huán)境保護方面的重要應(yīng)用。例如，在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，通過人臉識別和物體跟蹤等圖像處理技術(shù)，能夠自動檢測可疑行為或者異常情況，并及時報警。隨著硬件技術(shù)的不斷進步和算法的持續(xù)優(yōu)化，圖像處理在工程和科技應(yīng)用方面的潛力將會更加巨大。從提高生產(chǎn)效率到保護公共安全，從資源管理到環(huán)境保護，圖像處理技術(shù)都在為我們創(chuàng)造一個更好、更安全、更高效的世界。

3 計算機圖形圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)

3.1 圖像獲取與表示

在計算機圖形和圖像處理領(lǐng)域，圖像獲取與表示是最基礎(chǔ)也是最關(guān)鍵的步驟之一。它們不僅是高級圖像處理技術(shù)的前提，還直接影響到圖像質(zhì)量和應(yīng)用的范圍。

圖像獲取通常由各種類型的傳感器進行，包括電荷耦合器件、互補金屬氧化物半導(dǎo)體攝像頭，以及專門的醫(yī)學(xué)或工業(yè)用圖像獲取設(shè)備等。這些傳感器將現(xiàn)實世界的模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，以便計算機進行處理。獲取的方式也會因應(yīng)用而異，比如在醫(yī)學(xué)影像中常使用磁共振成像、計算機斷層掃描等專門的設(shè)備進行圖像獲取。在獲取圖像之后，接下來就是如何在計算機中存儲和表示這些圖像。最常見的表示方法是使用像素矩陣，其中每一個像素可能包含顏色和亮度信息。常用的圖像格式有BMP、JPEG、PNG、TIFF 等，這些格式有各自的優(yōu)缺點，比如BMP格式圖像質(zhì)量好但文件大，JPEG 則是一種有損壓縮，適用于互聯(lián)網(wǎng)傳輸。另外，圖像可以在不同的色彩模型下進行表示［4］。不同的色彩模型適用于不同的應(yīng)用場景。有時，為了進行特定的圖像處理任務(wù)，可能需要將圖像從一個色彩空間轉(zhuǎn)換到另一個色彩空間。圖像的分辨率和質(zhì)量也是圖像表示中需要考慮的因素。高分辨率圖像包含更多的像素，因此可以提供更多的細節(jié)，但同時也需要更多的存儲空間和計算能力。圖像質(zhì)量則涉及到諸如動態(tài)范圍、對比度和噪點等方面，這些都會影響到后續(xù)圖像處理的效果和應(yīng)用。

3.2 圖像預(yù)處理技術(shù)

圖像預(yù)處理技術(shù)是高級圖像分析或機器視覺應(yīng)用的基礎(chǔ)，它的目標(biāo)是對原始圖像進行優(yōu)化，以便更有效地執(zhí)行如特征提取、分割和識別等后續(xù)處理步驟。預(yù)處理階段可以分為多個子步驟，其中包括去噪、圖像增強、歸一化、色彩空間變換和其他特殊處理。

由于圖像獲取設(shè)備（如攝像頭、掃描儀）和環(huán)境因素（如光照變化、電子干擾）的影響，圖像通常會含有各種噪點。去噪算法的任務(wù)是在不損失圖像主要特征信息的情況下，盡可能地消除或降低這些噪點。高斯濾波、中值濾波、小波變換和自適應(yīng)濾波等是常用的去噪技術(shù)。圖像增強旨在改進圖像的視覺效果或突出一些重要的圖像特性。常用的圖像增強技術(shù)包括對比度拉伸、直方圖均衡、局部增強和銳化等。對于醫(yī)學(xué)或衛(wèi)星圖像，圖像增強也經(jīng)常用于增加圖像對比度和分辨率。歸一化通常用于將圖像的亮度和對比度調(diào)整到一個標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，以便進行后續(xù)處理或分析。這在多圖像融合、圖像匹配和其他需要多個圖像相互比較的應(yīng)用中尤為重要。色彩空間變換是為了滿足特定應(yīng)用需求而將圖像從一種色彩模型轉(zhuǎn)換到另一種色彩模型的過程。例如，將RGB 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像或HSV 色彩空間，可以更方便地進行像素值的比較和分析。

3.3 圖像分割與特征提取

圖像分割和特征提取的目標(biāo)是從原始圖像中識別有意義的區(qū)域或?qū)ο?，并提取這些區(qū)域或?qū)ο蟮年P(guān)鍵特性，以便進行后續(xù)的分析或決策。

圖像分割是將數(shù)字圖像劃分成多個區(qū)域或?qū)ο蟮倪^程。分割的目標(biāo)是簡化或改變圖像的表示形式，使得圖像更容易分析。常用的圖像分割方法包括閾值分割、區(qū)域生長、水平集方法等。閾值分割是最簡單也最常用的圖像分割方法，通過選擇一個閾值來將圖像的像素分為前景和背景兩部分。區(qū)域生長方法是從一個種子像素開始，基于某種相似性準(zhǔn)則，將相鄰像素加入到同一區(qū)域。水平集方法通常用于處理更復(fù)雜的圖像分割問題，如形狀的分割。特征提取是從已分割的區(qū)域或?qū)ο笾刑崛∮杏眯畔⒌倪^程。這些信息可以是幾何或光譜等方面的。幾何特征包括形狀、大小、邊界等。這些通常用于對象識別和分類。光譜特征是指在多光譜或高光譜圖像中，每個像素不僅有空間信息，還有光譜信息，這可以用于材料識別和分類。

3.4 圖像變換與處理

圖像變換與處理是圖像處理領(lǐng)域中的一大核心技術(shù)，能夠在某種意義上改變圖像的視覺表現(xiàn)或其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。圖像變換的核心在于，通過應(yīng)用某種數(shù)學(xué)公式或操作，對圖像的每一個像素或像素的組合進行處理。這樣的操作可能是線性或非線性的，全局或局部的，這取決于應(yīng)用需求和目標(biāo)。圖像變換與處理不僅用于圖像的基礎(chǔ)操作和增強，還廣泛應(yīng)用于圖像分析、模式識別、壓縮和其他高級任務(wù)。

圖像變換與處理技術(shù)包括基礎(chǔ)變換、四域變換、圖像增強與濾波、特殊圖像處理技術(shù)等?；A(chǔ)變換主要指旋轉(zhuǎn)、縮放和平移等操作。這些變換通常用于調(diào)整圖像的方向或大小，或者將圖像從一個坐標(biāo)系移動到另一個坐標(biāo)系?；A(chǔ)變換在實際應(yīng)用中十分常見，比如在醫(yī)學(xué)成像或衛(wèi)星圖像分析中需要將圖像對齊或歸一化。頻域變換，如傅里葉變換、小波變換等，將圖像從空間域轉(zhuǎn)化到頻率域。在頻率域中，可以更容易地進行濾波、去噪和壓縮等操作。這些變換通常用于分析圖像的紋理和結(jié)構(gòu)，也用于音頻信號處理和通信。圖像增強旨在改善圖像的視覺質(zhì)量，使圖像更適合特定的應(yīng)用或觀察者。常用的圖像增強技術(shù)包括對比度拉伸、直方圖均衡化和銳化等。濾波則主要用于去除圖像噪聲或強化某些圖像特性。高斯濾波、中值濾波和邊緣檢測都是常用的圖像濾波技術(shù)。除了基礎(chǔ)和傳統(tǒng)的圖像變換與處理方法，還有一些特殊的圖像處理技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)在圖像分割和識別方面的應(yīng)用、全景拼接、HDR（高動態(tài)范圍）圖像生成等。這些技術(shù)通常用于更高級的圖像分析和應(yīng)用，如人臉識別、自動駕駛和增強現(xiàn)實。

3.5 三維圖形處理技術(shù)

三維圖形處理技術(shù)是計算機圖形學(xué)的一個重要分支，它致力于模擬和呈現(xiàn)三維空間中的對象和場景。這一技術(shù)不僅在游戲和娛樂領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用，還在科學(xué)模擬、工程設(shè)計、醫(yī)學(xué)成像和虛擬現(xiàn)實等多個方向中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

三維建模是三維圖形處理的基礎(chǔ)，它用于創(chuàng)建物體的三維幾何結(jié)構(gòu)。常用的三維建模技術(shù)包括多邊形建模、NURBS（非均勻有理B 樣條）建模以及日益流行的體素建模。多邊形建模是最常見和廣泛使用的三維建模方法。在這種方法中，物體的表面被表示為由三角形或其他多邊形組成的網(wǎng)格。這些多邊形可以是平面的或曲面的，并且可以通過各種編輯工具進行詳細的定制。多邊形建模特別適用于游戲設(shè)計和實時渲染，因為它們通常比其他類型的模型更容易和快速地渲染。非均勻有理B 樣條（NURBS）是一種用于表示曲線和曲面的數(shù)學(xué)模型。NURBS 建模通常用于需要高度精確和復(fù)雜曲面的應(yīng)用，例如汽車設(shè)計、航空航天工程和醫(yī)學(xué)成像。NURBS 能夠用較少的數(shù)據(jù)創(chuàng)建非常平滑和精確的曲面，這是其主要優(yōu)勢。與傳統(tǒng)的多邊形和NURBS 建模不同，體素建模不是通過表面來表示三維對象，而是通過在三維網(wǎng)格中填充體素（三維像素）來表示。這種方法特別適用于表示內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜的物體，如醫(yī)學(xué)掃描或地質(zhì)數(shù)據(jù)。體素建模最近在實時圖形渲染和游戲開發(fā)中也越來越受歡迎，尤其是在需要模擬物質(zhì)破碎或變形的情境中。紋理映射是用于增加三維模型視覺細節(jié)的技術(shù)，它通過將二維圖片（紋理）應(yīng)用到三維模型的表面上以增加現(xiàn)實感。材質(zhì)渲染則進一步增強這一效果，通過模擬光線與物體表面的相互作用，以實現(xiàn)金屬、玻璃、木材等不同材料的真實視覺效果。在三維場景中，光照和陰影的準(zhǔn)確模擬是增強現(xiàn)實感的關(guān)鍵。這通常通過光線追蹤、光照貼圖、陰影生成算法等技術(shù)來實現(xiàn)。這些算法模擬光源與三維物體之間的相互作用，以產(chǎn)生逼真的光照效果和陰影。隨著硬件能力的提升，實時三維圖形渲染成為可能。然而，為了在有限的資源下達到更高的渲染效率和質(zhì)量，往往需要進行各種優(yōu)化。例如，使用多級細節(jié)表示可以在不降低視覺質(zhì)量的前提下提高渲染速度。

4 結(jié)語

綜上所述，計算機圖形圖像處理已經(jīng)成為現(xiàn)代科技和社會發(fā)展中不可或缺的一部分，具有極高的研究價值和廣闊的應(yīng)用前景。計算機圖形圖像處理技術(shù)，通過多年的發(fā)展，已經(jīng)構(gòu)建了一套相對成熟和全面的理論體系和技術(shù)手段。從基礎(chǔ)的圖像預(yù)處理，到高級的特征提取和識別，再到三維圖形處理和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，每一步都在不斷地推動著科技和社會的進步。