范煥

摘要：隨著信息技術(shù)的不斷成熟以及人工智能技術(shù)的持續(xù)突破，計算機圖像處理技術(shù)開始逐漸出現(xiàn)在人們的眼前，并且有使人們的日常生產(chǎn)生活變得更加便利。當前該項技術(shù)經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)在各個行業(yè)中取得了極其廣泛的應用，例如動漫、醫(yī)療、航空等。并且與其他學科相互交叉相互融合，被賦予了新的內(nèi)涵。本文對計算機圖像處理技術(shù)的應用以及發(fā)展趨勢進行了探究，希望通過本文可以使計算機圖像處理的理論研究變得更為豐富。

關(guān)鍵詞：計算機;圖像處理;應用;發(fā)展

一、計算機圖像處理的內(nèi)涵

計算機圖像處理技術(shù)由于其廣闊的應用前景一經(jīng)出現(xiàn)并取得了很多學者的關(guān)注。關(guān)于計算機圖像處理的內(nèi)涵很多資料都對其進行了闡述。根據(jù)對大量文獻的參考，發(fā)現(xiàn)計算機圖像處理的本質(zhì)指的是通過計算機及相關(guān)軟件對原始圖像進行有效處理，例如去除噪聲、增強、復原等，最終獲得符合需求的圖像。經(jīng)過多年的發(fā)展，當前計算機圖像處理主要包含以下幾項內(nèi)容：

（1）圖像識別

圖像識別是計算機圖像處理工作進行中最為常用的一項技術(shù)，主要是在對圖像進行分析處理之前對圖像進行識別，認知、分類的一系列任務(wù)。人工智能技術(shù)有著非常強大的圖像識別功能，可以將數(shù)據(jù)對象通過一定的特征對其進行分類，常用的算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、YOLO等。

（2）圖像分割

圖像分割是計算機圖像處理中最為重要的一項技術(shù)，在對圖像進行識別之前，往往需要根據(jù)圖像特征對其進行有效的圖像分割。只有這樣才能夠保證后續(xù)圖像識別的準確性。就實際情況而言，圖像分割實際上指的就是根據(jù)圖像的不同特征將其劃分為幾個具有獨特意義的區(qū)域。當前圖像分割法主要有五種分割技術(shù)，分別為域值分割、區(qū)域分割、分水嶺分割、邊緣分割、直方圖法等。其中閾值分割由于在應用中所具有的強大優(yōu)勢，在圖像分割任務(wù)進行中取得了非常廣泛的應用。

（3）圖像增強

圖像增強是計算機圖像處理的一個重要分支。在圖像傳輸?shù)倪^程當中很有可能出現(xiàn)圖像質(zhì)量下降的情況，從而導致計算機無法正確判斷圖像所需要傳遞的信息。而圖像增強技術(shù)的應用可以使模糊的原始圖像變得更為清晰，或者是進一步加大對圖像中某些特征的強調(diào)力度，從而方便后期處理工作的進行。經(jīng)過多年的發(fā)展，當前圖像增強技術(shù)已經(jīng)取得了極大的完善，并且已經(jīng)融入到了計算機視覺的方方面面。

二、計算機圖像處理應用現(xiàn)狀

隨著科技的持續(xù)突破，當前計算機圖像處理中的許多技術(shù)正在持續(xù)完善。當前計算機圖像處理技術(shù)由于其本身所具有的優(yōu)勢已經(jīng)在很多領(lǐng)域取得了廣泛的應用，例如航空航天、農(nóng)業(yè)、人工智能等等。

（1）車牌識別

計算機圖像處理技術(shù)被應用于車牌識別系統(tǒng)當中，通過該項技術(shù)的應用有效降低了相關(guān)工作人員的工作量且可以有效提高識別效率。該項技術(shù)可以對車牌進行有效的定位以及識別，在日益龐大的交通網(wǎng)絡(luò)當中產(chǎn)生了極其重要的作用成為交通管理工作的重要幫手。通過計算機圖處理技術(shù)可以完成對圖像的預處理、車牌的定位、車牌字符的分割、車牌字符識別等。

第一，圖像預處理。為了方便對交通的管理，使得城市交通變得更加便利，交管部門在各個路口以及道路當中設(shè)置了電子眼。電子眼可以捕捉來往車牌信息，但是在采采集的過程當中難免會由于圖像的差異或其他因素的影響導致原始圖像的質(zhì)量較低，很難對車牌信息進行有效識別。因此需要采取一定的技術(shù)手段對電子眼采集到的圖像進行預測。為了全面減小圖像原始工作，需要對采集的彩色圖像進行灰度化;其次，為了使圖像的有效性得到保障對圖像中的特征進行提取，并且通過圖像濾波器對采集到的圖像進行進一步預處理，從而在最大程度上保障圖像原始特征的基礎(chǔ)上消除圖像噪聲對車牌識別所產(chǎn)生的干擾;最后，對圖像進行邊緣檢測。根據(jù)具體情況合理的選擇Prewitt 算子、Canny算子、Sobel算子、Roberts算子進行邊緣定位，從而獲取有效的信息區(qū)域。

第二、車牌的定位。在圖像預處理工作完畢之后，需要對車牌的實際區(qū)域進行定位，將含有車牌區(qū)域信息的區(qū)域提取出來。

第三，矯正歪曲的車牌。根據(jù)車牌傾斜的實際情況，合理的利用相關(guān)算法對其進行矯正。一般由Hough變換法、TILT算法、貪心算法等。

第四，車牌分割。當車牌校正完畢之后，為了方便識別需要對車牌上的字符進行分割，最終得到分割后的字符。

第五、車牌識別。將提取到的字符與字符庫中的內(nèi)容進行對比，最終得到匹配結(jié)果，實現(xiàn)對車牌的有效識別。

（2）遙感衛(wèi)星

計算機圖像處理技術(shù)在遙感衛(wèi)星行業(yè)中也有著非常廣泛的應用，可以將遙感衛(wèi)星采集到的原始圖像經(jīng)過數(shù)字化編碼后轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號傳輸?shù)教幚碇行摹Ｈ缓笸ㄟ^計算機圖像處理技術(shù)對圖像進行壓縮編碼、圖像增強等，最終從傳輸?shù)膱D像中提取一些有效信息。除此之外，計算機圖像處理技術(shù)在資源勘察、觀察地形等工作領(lǐng)域當中都發(fā)揮了非常重要的作用。例如鐵道建設(shè)設(shè)計工作在進行中，可以通過遙感衛(wèi)星獲取目標區(qū)域的圖像，對圖像進行處理后精確的得到高質(zhì)量圖像后進行鐵路設(shè)計，使鐵路建設(shè)的安全度得到進一步提高。

三、結(jié)束語

綜上所述，計算機圖像處理技術(shù)在各個領(lǐng)域都取得了廣泛的應用。相信在今后隨著科技的進步，計算機圖像處理技術(shù)將會朝著智能化、精細化的方向發(fā)展。

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