劉煒

摘 要：隨著我國(guó)信息化技術(shù)得到快速革新，大數(shù)據(jù)技術(shù)在人們生活與工作中廣泛應(yīng)用，其中在圖像處理中有較好的應(yīng)用效果，可以為未來圖像處理工作提供必要參考。本文首先闡述了大數(shù)據(jù)分析基本方法以及計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的發(fā)展情況，而后分析了大數(shù)據(jù)在圖像處理中的優(yōu)點(diǎn)與功能，最后著重分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用及策略，以此提出幾點(diǎn)意見，以供參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);圖像處理;優(yōu)點(diǎn)

我國(guó)科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)是科技發(fā)展的核心內(nèi)容，能夠?qū)ο嚓P(guān)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)有效整合，可為圖像處理工作提供數(shù)據(jù)指導(dǎo)工作，能夠大大降低圖像處理工作難度，在編碼壓縮、圖像變換以及描述中發(fā)揮著作用。

一、大數(shù)據(jù)分析基本方法

（一）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

大數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計(jì)與分析滿足用戶對(duì)數(shù)據(jù)整理與分析需求，在應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的過程中還可應(yīng)用EMCGreen Plum、基于MYSQL的存儲(chǔ)infobright等工具。對(duì)于一些基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求，需要采用Hadoop工具實(shí)施統(tǒng)計(jì)與分析。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)工作特點(diǎn)是需要處理大量數(shù)據(jù)，并且在統(tǒng)計(jì)分析期間對(duì)系統(tǒng)資源有較高的要求。其統(tǒng)計(jì)與分析方法主要有以下幾個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)ETL。對(duì)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)收集，將其變換為特定格式后導(dǎo)入到分析平臺(tái)分析模塊中^[1]。（2）分類統(tǒng)計(jì)。采用歸納與統(tǒng)計(jì)方法整理歷史數(shù)據(jù)，同時(shí)生成報(bào)表。（3）多維分析。多維分析主要是指形成不同維，并對(duì)其實(shí)施分析操作，如特定范圍選定、縮放單位尺度等。

（二）數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析相比有所不同，沒有預(yù)設(shè)內(nèi)容范圍，著重突出現(xiàn)有數(shù)據(jù)層面中的基于不同算法的計(jì)算與分析，以此使預(yù)測(cè)達(dá)到預(yù)定效果，同時(shí)作為高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的憑證。數(shù)據(jù)挖掘算法由用戶聚類的K-Means、SNM以及Naive Bayes等，其分析工具主要有Hadoop Mahout、spark等。此外，數(shù)據(jù)挖掘特點(diǎn)與難點(diǎn)在于挖掘算法相對(duì)較為復(fù)雜，并且計(jì)算數(shù)據(jù)量與總量多且復(fù)雜。數(shù)據(jù)挖掘目的是根據(jù)算法尋找潛在的關(guān)聯(lián)性，對(duì)未來的發(fā)展趨勢(shì)有效預(yù)測(cè)。

二、計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的發(fā)展情況

目前，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在較多行業(yè)中應(yīng)用效果明顯，其中在圖像處理應(yīng)用中，能夠提升圖像處理精確度與質(zhì)量，以此完善內(nèi)部的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用，以高水平的管理方式為后續(xù)圖像處理的發(fā)展做基礎(chǔ)性的準(zhǔn)備工作?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的圖像處理，在較多領(lǐng)域應(yīng)用期間得到政府部門的大力支持，能夠?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新提供空間與方向。此外，大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)是整個(gè)圖像系統(tǒng)的核心內(nèi)容，在硬件設(shè)施的基礎(chǔ)上，還需要通過相關(guān)軟件進(jìn)行處理，以此使圖像處理向圖像識(shí)別方向發(fā)展，可更快獲取數(shù)據(jù)圖像信息^[2]。一般來說，此種技術(shù)對(duì)于圖像的邊緣檢測(cè)和圖像分割的數(shù)據(jù)長(zhǎng)期性比對(duì)，能夠?qū)D像實(shí)施精細(xì)化處理，從而實(shí)現(xiàn)外在技術(shù)創(chuàng)新與內(nèi)容分類。

三、大數(shù)據(jù)在圖像處理中的優(yōu)點(diǎn)

大數(shù)據(jù)在圖像處理中的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面;（1）通過數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)D像再現(xiàn)，同時(shí)提高圖像清晰度，避免受到圖像傳輸以及復(fù)制的影響。（2）在應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的過程中，還可確保圖像處理精度通過使用二位數(shù)據(jù)組的方式模擬圖像。通過現(xiàn)代化掃描技術(shù)，可以提升圖像像素。（3）通過大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠擴(kuò)大圖像處理適用范圍，因圖像來源不同， 能夠?qū)κ挛锍叽缯鎸?shí)反映，如在對(duì)電子顯微鏡圖像以及航空?qǐng)D像處理的過程中，可以根據(jù)數(shù)字編碼方式反映事物的本質(zhì)^[3]。（4）可提升圖像處理靈活度，在圖像處理的過程中，能夠根據(jù)線性運(yùn)算方法進(jìn)行非線性處理，根據(jù)相關(guān)邏輯關(guān)系實(shí)現(xiàn)數(shù)字化圖像處理。（5）應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以對(duì)圖像進(jìn)行壓縮，在該環(huán)節(jié)中，不同像素之間相互獨(dú)立，同時(shí)又有一定聯(lián)系，能夠增加圖像像素之間的灰度相似性，以此實(shí)現(xiàn)圖像的壓縮。

四、在圖像處理中大數(shù)據(jù)技術(shù)功能

（一）圖像交換功能

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)圖像處理期間，可實(shí)現(xiàn)圖像的變化。由于在處理中圖像陳列較大，所以需要較大處理量。因此，應(yīng)當(dāng)對(duì)圖像方式實(shí)施改變，處理圖像變化率，減少計(jì)算量，從而提高圖像處理效果。

（二）節(jié)約編碼壓縮時(shí)間功能

在進(jìn)行圖像處理的過程中，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)中的編碼壓縮技術(shù)，能夠減少圖像數(shù)據(jù)量，實(shí)現(xiàn)圖像傳輸與處理時(shí)間的節(jié)省，從而節(jié)約儲(chǔ)存量。通過壓縮技術(shù)還能夠?qū)︻^像真實(shí)度有效保存，以此提升處理效果^[4]。

（三）圖像復(fù)原與增強(qiáng)功能

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可使圖像對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原以及增加，從而提高圖像清晰度，同時(shí)通過去除噪聲是突顯圖像的關(guān)鍵。復(fù)原方法應(yīng)采用降質(zhì)手段，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建降質(zhì)模型，并且根據(jù)濾波方法對(duì)圖像實(shí)施復(fù)原。

（四）增加圖像描述維度功能

在對(duì)圖像處理期間，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)D像描述維度有效提高至三維，其中圖像描述是處理的基礎(chǔ)，在進(jìn)行描述的過程中，主要是通過二維形態(tài)，也就是對(duì)圖像實(shí)施邊界以及區(qū)域描述，以此將其提高至三維層面。

五、大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用

（一）在農(nóng)業(yè)圖像處理中的應(yīng)用

在對(duì)農(nóng)業(yè)圖像進(jìn)行處理的過程中，可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品加工自動(dòng)化，提高生產(chǎn)效率，將自動(dòng)化采摘技術(shù)與大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)進(jìn)行有效結(jié)合，以此對(duì)自動(dòng)化控制系統(tǒng)全面完善，從而提高農(nóng)作物的采摘效率。

（二）在紡織業(yè)中的應(yīng)用

在紡織行業(yè)發(fā)展期間，大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)應(yīng)用逐漸廣泛，能夠?qū)徔椩线M(jìn)行全面檢查，提高檢查期間的精確度。在對(duì)紡織業(yè)圖像處理期間，能夠與特征識(shí)別模式進(jìn)行有效結(jié)合，提高紡織原料分析精確性，同時(shí)根據(jù)遺傳遺傳算法與拓?fù)淅碚撎岣邎D像處理的精度。

（三）在交通領(lǐng)域圖像中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在交通領(lǐng)域圖像處理中，能夠通過攝像頭記錄車輛行駛過程中的違章行為，同時(shí)將其傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中進(jìn)行保存與分析。在處理期間能夠?qū)`章車輛具體情況進(jìn)行分析，比如車牌號(hào)、駕駛?cè)税踩珟宕髑闆r等，可大大提升違章查處工作效率，這對(duì)人們出行安全奠定良好基礎(chǔ)。

（四）在茶葉質(zhì)量品質(zhì)區(qū)分中的應(yīng)用

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)圖像實(shí)施處理，能夠?qū)Σ枞~之間的微小的顏色變化進(jìn)行有效辨別，同時(shí)辨別方法更為精確，并且提升了判斷水平。在對(duì)茶葉品質(zhì)區(qū)分的過程中，主要表現(xiàn)在茶葉大小、顏色以及形態(tài)等方面，在對(duì)圖像處理算法進(jìn)行設(shè)計(jì)期間，應(yīng)當(dāng)與茶葉彩色照片進(jìn)行對(duì)比，從采摘階段對(duì)不同皮質(zhì)的茶葉實(shí)施分類，設(shè)計(jì)科學(xué)、合理的管理流程，以此對(duì)茶葉進(jìn)行自動(dòng)化采摘與檢測(cè)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可通過圖像處理可識(shí)別茶葉顏色，確保在采摘期間判定茶葉質(zhì)量，以此完成數(shù)據(jù)分析，使鑒定誤差率降至最低^[5]。在對(duì)其進(jìn)行分析的過程中，能夠先通過觀察判斷，再使用計(jì)算機(jī)篩選，最后完成茶葉的鑒定工作，提高茶葉成品品質(zhì)與效用。

六、大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用對(duì)策

（一）加強(qiáng)技術(shù)研究

在對(duì)圖像處理的過程中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)期間，應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)施深入探究，以此開發(fā)先進(jìn)的大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)。為此，技術(shù)部門應(yīng)設(shè)置研究項(xiàng)目，投入資金，安排技術(shù)團(tuán)隊(duì)對(duì)圖像處理技術(shù)進(jìn)行全面完善，以此革新傳統(tǒng)圖像處理方法。

（二）培養(yǎng)專業(yè)人才

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的圖像處理技術(shù)的應(yīng)用需要專業(yè)人才支持，并且應(yīng)具備較高的專業(yè)技能。為此，需要對(duì)技術(shù)人才全面培養(yǎng)，并且實(shí)現(xiàn)跨專業(yè)培養(yǎng)。此外，各高校需要開設(shè)大數(shù)據(jù)圖像處理專業(yè)，使學(xué)生真正掌握?qǐng)D像處理技術(shù)。

綜上所述，圖像處理工作能夠通過大數(shù)據(jù)技術(shù)提升圖像處理的精確度，并且在此基礎(chǔ)上可縮短人工處理時(shí)間，提升圖像處理效率。但是，在應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的過程中，依然缺乏專業(yè)人才，同時(shí)研究系統(tǒng)還有待完善，所以還應(yīng)對(duì)相關(guān)工作環(huán)節(jié)實(shí)施全面改進(jìn)，以此全面提升大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖像處理工作中的應(yīng)用效果。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳燕.大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖像處理的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018（5）：177.

[2] 董棟挺，王晨明，陳謙益，等.大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力招標(biāo)采購(gòu)分析中的應(yīng)用[J].中國(guó)高新區(qū)，2018（8）：233.

[3] 邱實(shí).電力物資招標(biāo)采購(gòu)管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃分析[J].通信電源技術(shù)，2018（4）：259-261.

[4] 劉陽.電力物資招標(biāo)采購(gòu)管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃研究[J].數(shù)字化用戶，2018（23）：195.

[5] 卿岑.電力物資招標(biāo)采購(gòu)管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃研究[J].區(qū)域治理， 2019（3）：93.