四川大學(xué)錦城學(xué)院 劉云川

西華大學(xué) 韓夢瑤

四川大學(xué)錦城學(xué)院 王浩全

四川大學(xué)電氣工程學(xué)院 周子涵

西北工業(yè)大學(xué) 黃仕霖

在科學(xué)技術(shù)日益更迭發(fā)展下，人工智能技術(shù)被廣泛運用到各個領(lǐng)域中，為社會大眾的生活帶來了諸多便利。在當(dāng)前的圖像處理領(lǐng)域中人工智能算法的運用受到高度關(guān)注，在圖像處理中恰如其分地引入人工智能算法能顯著提升圖像處理質(zhì)效，據(jù)此，文章人工智能算法概念和處理工作的內(nèi)涵，闡述了圖像處理中運用人工智能算法的優(yōu)勢，并探究了具體應(yīng)用。

在信息技術(shù)的推動下高速計算機運應(yīng)而生，作為普通計算機的進(jìn)化，高速計算機的誕生可以高效完成計算機運算工作，同時還吸引了諸多專家學(xué)者深入研究人工智能算法，以期通過開發(fā)和研究，打破傳統(tǒng)圖像處理的方式，將人們從繁雜的圖像處理和計算中解放出來，促進(jìn)工作質(zhì)效的提升，滿足信息時代圖像處理的基礎(chǔ)。

1 人工智能和圖像處理工作的概念

近年來，人工智能這種新型科技技術(shù)受到社會各界的關(guān)注，人工智能作為一種機器智能，可以幫助人類，還能根據(jù)人類的需求，開發(fā)智能化的技術(shù)，以提高社會大眾工作質(zhì)效和改善生活水為目標(biāo)。人工智能防人類思維模式，但是不具備人類一樣的獨立思維意識，無法分析解決問題，因此，人工智能的本質(zhì)就是擁有人類智慧，并服務(wù)于人類的設(shè)備和工具。

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計算機技術(shù)日新月異的發(fā)展，當(dāng)前我們已經(jīng)步入了信息時代，各種信息數(shù)據(jù)成爆炸式增長的同時，圖像處理工作量和處理難度也在日益提升。毋庸置疑，圖像處理到多個領(lǐng)域，如，工業(yè)設(shè)計、軍事應(yīng)用、醫(yī)學(xué)，圖像處理工作主要就是依托各種技術(shù)和軟件，將圖像信息直接轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，并將其上傳到計算機當(dāng)中，通過計算機處理器信息和圖像。當(dāng)前影響圖像處理工作的因素有數(shù)學(xué)技術(shù)發(fā)展、計算機技術(shù)的發(fā)展等。

2 人工智能算法運用到圖像處理中的優(yōu)勢

在圖像處理工作中應(yīng)用人工智能算法的優(yōu)勢主要體現(xiàn)以下幾點，其一，能有效代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工手工工作，再提高工作質(zhì)效的同時，還解放了人工成本，人工智能高速率無休止的進(jìn)行工作，促進(jìn)圖像處理技術(shù)的質(zhì)效的提升；其二，在圖像處理工作中運用人工智能算法，能打破傳統(tǒng)圖像處理當(dāng)中圖像切分不到位，圖像識別不到位，促進(jìn)了圖像處理精準(zhǔn)和價值的提升；其三，運用人工智能算法，能夠預(yù)處理數(shù)據(jù)信息，并全方位地彰顯存儲信息的價值，同時還能最大化的發(fā)揮圖片識別、保存、自我分析等功能，為之后高效處理圖提供強大的支撐。

3 人工智能算法在圖像處理中的應(yīng)用

3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所謂人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即利用對動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征的模擬，構(gòu)建出全新的智能算法模型，其特征在于可以利用模擬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)節(jié)點分析及處理，以對最具價值的數(shù)據(jù)實施篩選，從而完成對圖像的合理化處理。同時，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法下，不僅具備獨立推理難處的能力，并且可以完成創(chuàng)新的自主學(xué)習(xí)，以及環(huán)境適應(yīng)功能，這種優(yōu)勢的應(yīng)用可以有效滿足圖像處理的需要，特別是在圖像壓縮處理環(huán)節(jié)，利用不同節(jié)點、層級設(shè)置不同數(shù)量節(jié)點，主要集中于圖像的輸出及輸入層級，針對數(shù)據(jù)傳輸層級節(jié)點較少，以此來確保數(shù)據(jù)處理合理性和有效性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法的應(yīng)用，可大幅提升數(shù)據(jù)存儲空間，并通過網(wǎng)絡(luò)實施高效傳輸，以達(dá)到節(jié)約圖像占用空間的目的，并在一種程度上提升行為效率，對圖像進(jìn)行精準(zhǔn)高效還原。另外，針對該技術(shù)的深度應(yīng)用，相關(guān)學(xué)者同樣提出了不同見解，如利用多層BP網(wǎng)絡(luò)實施圖像處理，或者對圖像進(jìn)行分割處理，而在圖像的分類方式選擇上，主要是利用PCA提取數(shù)據(jù)特征，在分類染色體圖像中也可利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分辨率上優(yōu)勢顯著，可以對手寫數(shù)字進(jìn)行精準(zhǔn)識別。具體見圖1所示。

圖1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.2 遺傳算法

遺傳算法同樣源自于人類對自然界的一種模仿，通過設(shè)計優(yōu)化衍生而來的圖像處理算法。其中主要以達(dá)爾文的進(jìn)化論作為算法借鑒，通過對生物過程方面的研究和學(xué)習(xí)，使系統(tǒng)可以快速找到最佳的解決方案。遺傳算法的優(yōu)勢在于操作簡便，可以實現(xiàn)對圖像的直接處理，以此來獲得最優(yōu)的解決效果，避免圖像處理的各類問題。由于遺傳算法本身具有綜合性和復(fù)雜性，因此其框架的構(gòu)建應(yīng)基于諸多科學(xué)領(lǐng)域，包括函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。也由此，在圖像優(yōu)化分割及搜索優(yōu)化分割層面，遺傳算法得到了廣泛應(yīng)用。具體如圖2所示。

圖2 遺傳算法的處理流程

3.3 蟻群算法

蟻群算法早在1992年，蟻群算法的概念便應(yīng)運而生，其靈感與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似，都是基于自然界動物模型，主要是利用特定的原理尋求最優(yōu)概率算法路徑，它的根本參照主要是螞蟻的覓食過程。在自然界中，蟻群在覓食的過程中會通過遺留信息，給予同伴指引而準(zhǔn)確找到覓食路徑，其具有信息量大和信息傳輸多的特點，因而信息的傳遞成為保證工作完成的基礎(chǔ)。蟻群算法主要通過反饋性、適應(yīng)性等優(yōu)勢的體現(xiàn)，實現(xiàn)圖像處理中的最佳優(yōu)化值，完成對圖像的高效切分，即在最短的時間內(nèi)找到最優(yōu)的處理方式，大幅提升人工智能算法的效率。

3.4 退火算法

該算法主要是基于迭代策略為前提，并結(jié)合物理領(lǐng)域的固體退火原理，以隨機方式尋求最優(yōu)解的算法。在物體加熱的過程中，當(dāng)加熱對象到達(dá)一定溫度值后，對其實施快速冷卻處理，而在加溫的過程中，物體的內(nèi)部粒子會因溫度的變化而變化，呈現(xiàn)出無序的基本狀態(tài)，其內(nèi)能也將受到強化影響。但隨著冷卻過程的加入，物體內(nèi)部粒子又會隨著溫度下降，由無序轉(zhuǎn)化為有序狀態(tài)，并在溫度到達(dá)一定閾值時達(dá)到狀態(tài)的穩(wěn)定，內(nèi)部值也降至最低。通過該算法在圖像處理中的應(yīng)用，可以依托其原理優(yōu)勢進(jìn)行整體處理，即根據(jù)該算法的特點和規(guī)律，在圖像的處理中可以強化效果和質(zhì)量，包括利用SA對圖像進(jìn)行排版調(diào)整；應(yīng)用SA閾值實施圖像分割處理，以提升處理的速度。針對圖像中所包含的漢子內(nèi)容，同樣可以通過算法進(jìn)行識別，從而獲得準(zhǔn)確的處理結(jié)果。利用退火算法與遺傳算法的有機融合，可以滿足地圖處理中自動著色的要求。據(jù)此，利用粒子群算法與不同算法的融合，實現(xiàn)圖像處理系統(tǒng)的應(yīng)用。退火算法流程如圖3所示。

圖3 退火算法流程圖

3.5 粒子群優(yōu)化算法

這種人工智能算法是根據(jù)鳥群鋪食現(xiàn)象所研發(fā)出來的，粒子群優(yōu)化算法針對性地選擇群體中的個體信息進(jìn)行修改，這種方式與上述所提及到遺傳算法具有相似之處，主要是基于迭代的基礎(chǔ)上所誕生的。但是粒子群優(yōu)化算法與遺傳算法也存在差異性，后者當(dāng)中運用中變異和交叉方法，但前者卻不具備，主要依靠搜索粒子的方式來確定圖像當(dāng)中的最優(yōu)粒子，這種算法比較簡化，因為粒子群優(yōu)化算法用于模糊控制和函數(shù)優(yōu)化，同時還可以運用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中?，F(xiàn)階段粒子群優(yōu)化算法主要用于解決優(yōu)化圖像問題，作為一種群體協(xié)作隨機搜索方法，在圖像處理中引入這種方法可以納入多主體優(yōu)化系統(tǒng)，檢測圖像邊緣，解決圖像細(xì)節(jié)邊緣丟失的問題，從整體上促進(jìn)圖像精度和圖像分割效率的提升。

總之，隨著時代的日益發(fā)展，人類投入了人力物力加強對人工智能算法的研究，在圖像處理中運用人工智能算法一方面可以提升圖像處理精準(zhǔn)和效率，另一方面促進(jìn)社會大眾生活水平的提升。隨著人工智能的不斷完善優(yōu)化，相信今后人工智能算法會越來越先進(jìn)，被廣泛運用到各個領(lǐng)域中，助力社會的穩(wěn)健長遠(yuǎn)發(fā)展。