張永健

（廣州工商學院 廣東省廣州市 510850）

圖像噪點又稱為圖像噪聲，主要指的是圖像形成過程當中因設(shè)備元件問題或膠片顆粒問題造成的一定不穩(wěn)定現(xiàn)象，給圖像的精度與清晰度帶來了嚴重的負面影響。相關(guān)研究人員以及技術(shù)人員應(yīng)當認識到計算機圖形處理技術(shù)對圖像點位預(yù)測以及噪點分析的重要作用，并結(jié)合實際情況采取合理的圖像噪點處理手段與處理方式，從而使圖像質(zhì)量達到預(yù)期目標。

1 計算機圖形處理技術(shù)的概述與主要特點

1.1 概述

一般來說，計算機圖像圖形處理技術(shù)指的是依托計算機設(shè)備以及信息技術(shù)針對圖像圖形當中涵蓋的相關(guān)信息進行分析處理，進而達到相應(yīng)處理目的的一項技術(shù)。常見的處理技術(shù)方法涵蓋了圖像圖形變換、圖像圖形編碼壓縮、圖像圖形增強與復(fù)原、圖像圖形數(shù)字分割、圖像圖形描述與識別、圖像圖形類別分析等幾種差異化類型，技術(shù)人員可根據(jù)圖像圖形基本情況以及計算機處理目標進行選擇。

1.2 主要特點

1.2.1 再現(xiàn)性

在傳統(tǒng)的圖像處理過程當中，大多應(yīng)用的是模擬圖像處理技術(shù)，這種技術(shù)模式僅能基于二維電模擬信號進行處理，因此在技術(shù)處理過程當中，其圖像處理目標的質(zhì)量與形態(tài)可能會發(fā)生一定的變化。相較于模擬圖像處理技術(shù)而言，基于計算機技術(shù)以及信息化技術(shù)進行的圖像圖形處理能夠更加準確地對整個圖像當中的信息進行整合與還原，避免在處理、存儲、傳輸?shù)雀鱾€技術(shù)流程當中對圖像的質(zhì)量產(chǎn)生不利影響，顯著體現(xiàn)了計算機圖像圖形技術(shù)再現(xiàn)性較為良好的特點和優(yōu)勢。

1.2.2 準確性

在計算機圖像圖形處理技術(shù)當中，通常將其像素作為處理基準點，基于像素進行分析與處理能夠全方位提升圖像數(shù)字質(zhì)量，使圖像準確性達到預(yù)期目標與要求。從原理上來講，無論圖像圖形的像素大小，計算機處理的基本流程以及基本方式大多是統(tǒng)一的，因此能夠更加準確地對圖像當中的問題進行定位和處理，有效減少了圖像處理風險以及圖像處理成本，實現(xiàn)了計算機圖像圖形處理技術(shù)經(jīng)濟效益與社會效益的同步化發(fā)展。

1.2.3 兼容性

兼容性較強是計算機圖像圖形處理技術(shù)的另一項關(guān)鍵性特點。相較于其他類型的圖像處理技術(shù)而言，計算機圖像處理技術(shù)可接受的圖像來源以及圖像類型更加多元，適應(yīng)性與兼容性更加突出，適應(yīng)當前社會各行各業(yè)的發(fā)展趨勢。例如，在基于計算機圖像處理技術(shù)進行圖像分析的過程當中，不僅能夠?qū)梢姽鈭D像進行處理，還能夠針對肉眼不可見的x 射線圖像、紅外圖像、超聲圖像等進行處理，而在圖像涵蓋的信息規(guī)模角度看，計算機圖像處理技術(shù)能夠針對微觀與宏觀兩個層面的圖像類型進行處理，由于這些圖像的基準點均為數(shù)字像素，因此其處理模式以及處理流程也較為一致，在計算機程序的引導下能夠采取合理科學的處理措施，從而確保圖像處理預(yù)期目標的圓滿實現(xiàn)。

2 點位預(yù)測技術(shù)的相關(guān)機制

2.1 點位預(yù)測技術(shù)的基本原理

由上文我們能夠得出結(jié)論，在計算機圖像圖形處理技術(shù)的應(yīng)用過程當中，如何識別圖像的像素點位對實現(xiàn)針對圖像問題的處理具有關(guān)鍵性作用。如何確保圖像點位預(yù)測技術(shù)的合理運用已成為當下計算機圖像圖形處理技術(shù)人員面臨的關(guān)鍵性挑戰(zhàn)。

所謂圖像點位預(yù)測技術(shù)，指的是基于計算機設(shè)備以及信息化技術(shù)實現(xiàn)的對處理目標圖像當中基準點像素的模糊捕捉，并依托相關(guān)算法對像素點位進行預(yù)判，進而推進下一流程的相關(guān)處理操作的一項技術(shù)。具體來說，計算機圖像圖形處理當中的點位預(yù)測技術(shù)原理涵蓋了以下幾個方面。首先是需要充分減少圖像的失真現(xiàn)象。在傳統(tǒng)的模擬圖像處理技術(shù)當中，圖像處理技術(shù)人員以及處理設(shè)備無法針對圖像的基準信息進行識別與判斷，導致最終處理成果對原有圖像信息的復(fù)現(xiàn)性與準確性難以達到標準和目標，嚴重制約了圖像處理技術(shù)的發(fā)展前景與發(fā)展水平。因此，要確保圖像信息在經(jīng)過處理過后仍能夠得到完整呈現(xiàn)，有效減少失真或圖像信息丟失的現(xiàn)象發(fā)生，就必須要結(jié)合計算機圖像處理技術(shù)對處理目標圖像進行點位預(yù)測，從而確保圖像處理流程以及處理方案的科學性與合理性。例如，在針對某一像素與分辨率較高的圖像進行縮放處理的過程當中，即需要采用點位預(yù)測技術(shù)對處理目標圖像的像素點位進行預(yù)判，從而有效避免縮放處理時產(chǎn)生的圖像信息丟失現(xiàn)象。其次是需要基于概率算法以及落點分布進行圖像點位的預(yù)判。受到計算機圖像圖形處理技術(shù)特點的影響，點位的預(yù)判并不是完全確定的，因此如何提升圖像像素點位預(yù)測工作的準確性與有效性是技術(shù)研究者們需要攻克的關(guān)鍵性挑戰(zhàn)。在進行圖像處理和分析的過程當中，無論是圖像的像素色彩還是點位的密集程度都會在側(cè)面對圖像點位預(yù)測技術(shù)的準確性產(chǎn)生一定的影響，最終導致計算機圖像處理技術(shù)應(yīng)用過程當中圖像信息的損失。因此，在基于計算機技術(shù)進行圖像像素點位的預(yù)測前，需要按照落點分布理論以及概率理論當中的相關(guān)要求對圖像像素信息進行等比例處理，有效化解圖像點位預(yù)測技術(shù)應(yīng)用過程當中遭遇的挑戰(zhàn)與困難，確保圖像信息的完整準確，有效杜絕因點位預(yù)測問題導致的圖像失真現(xiàn)象發(fā)生。

2.2 點位預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域

在長期的計算機圖像圖形處理技術(shù)應(yīng)用實踐過程當中，我們能夠總結(jié)出相關(guān)規(guī)律，即在圖像縮放領(lǐng)域當中，點位預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用最為普遍。由于在進行圖像的縮放處理時，圖像基準像素點當中涵蓋的色彩信息以及內(nèi)容信息均會產(chǎn)生一定的改變，進而導致圖像整體信息產(chǎn)生損失，影響圖像呈現(xiàn)效果。而基于點位預(yù)測技術(shù)對圖像縮放處理流程進行全面優(yōu)化，能夠進一步避免因處理流程影響導致的信息失真的可能性，進一步提升圖像信息的準確性與完整性，從而實現(xiàn)各領(lǐng)域?qū)τ嬎銠C圖像圖形處理技術(shù)的相關(guān)要求。除了圖像的縮放處理外，圖像存儲與傳輸同樣也離不開點位預(yù)測技術(shù)的合理應(yīng)用。為了進一步降低數(shù)字圖像占據(jù)的空間與網(wǎng)絡(luò)帶寬，技術(shù)人員需要將原有圖像進行壓縮，而在這一處理流程當中也會帶來圖像信息的損失與失真現(xiàn)象。相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)當按照圖像儲存與傳輸?shù)南嚓P(guān)流程規(guī)范以及處理要求對點位預(yù)測技術(shù)進行合理化調(diào)節(jié)，避免在儲存?zhèn)鬏斶^程當中發(fā)生圖像信息丟失現(xiàn)象，使圖像點位預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用價值得到更加顯著有效地展現(xiàn)。

3 噪點分析技術(shù)的主要類型與特點

3.1 像素識別處理法

作為信息傳遞與識別的一項關(guān)鍵性方式，圖像在當今社會的各行各業(yè)當中發(fā)揮著重要作用，如何提升圖像攜帶信息的識別準確率以及識別精度已成為當下圖像處理人員面對的重要挑戰(zhàn)。然而受到圖像形成環(huán)境、圖像的加工與傳輸、圖像成像設(shè)備元件問題、圖像處理人員能力等客觀因素的影響和制約，導致圖像噪點問題屢屢出現(xiàn)，一方面影響了圖像的視覺感官體驗以及視覺效果，另一方面同樣也不利于研究者對圖像當中信息的識別與分析，對進一步提升圖像的利用價值形成了一定的負面效應(yīng)。因此，相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)當積極采取措施進行分析與研判，針對噪點分析與處理技術(shù)方法進行進一步梳理，有效減少噪點對圖像信息及其整體視覺效果產(chǎn)生的影響，使圖像信息得到高質(zhì)量的復(fù)現(xiàn)。

在當前的計算機圖像圖形處理技術(shù)當中，像素識別處理法是應(yīng)用較為廣泛的一種噪點分析與處理方式，具有降噪質(zhì)量較高、識別能力較強以及處理流程較為簡潔等方面的優(yōu)勢和特征，在當前的工業(yè)、科研、軍警安保等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。具體來說，依托像素識別處理法對圖像噪聲進行分析和處理，需要采取以下幾個步驟。

（1）應(yīng)當結(jié)合圖像實際情況針對信息噪聲類型進行識別與判斷，從而使技術(shù)人員能夠明確更具針對性與適應(yīng)性的降噪方案。在當前的數(shù)字圖像當中，常見的圖像信息噪聲包括了加性噪聲以及乘性噪聲兩個主要類型，這二者主要的區(qū)別在于噪聲與圖像信息之間的關(guān)聯(lián)性。其中加性噪聲的產(chǎn)生與形成與原圖像信息之間并無關(guān)聯(lián)，大多是受到后期影響而形成的噪聲，而乘性噪聲的產(chǎn)生與形成與原圖像信息之間則具有較為明確的聯(lián)動關(guān)系，無法脫離圖像源頭信息而獨立存在。其形成因素更加復(fù)雜，分布狀況更加隱蔽。圖像處理人員應(yīng)當基于噪聲產(chǎn)生與發(fā)展的基本特征對其進行分類，從而為后續(xù)的處理工作奠定基礎(chǔ)。

（2）應(yīng)當針對圖像的降噪模型進行構(gòu)建。在基于像素識別技術(shù)進行的噪點處理與清除過程中，技術(shù)人員可首先在處理目標圖像當中明確一個參考像素，并針對其周邊的相鄰像素進行處理，從而使圖像的連續(xù)性更加完善，有效提升了計算機圖像圖形降噪處理的可行性。在進行像素識別之前，技術(shù)處理人員還應(yīng)當針對像素點位之間的相似程度以及像素塊當中的結(jié)構(gòu)特性進行細致研判，從而確保像素識別法降噪的可行性，有效提升噪點分析水平以及降噪效果。

（3）為進一步確保像素識別降噪的質(zhì)量，技術(shù)處理人員還應(yīng)當針對算法參數(shù)進行合理化調(diào)節(jié)，結(jié)合實踐經(jīng)驗以及參數(shù)自適應(yīng)理論對處理算法進行全面優(yōu)化，使其與當前計算機圖像處理工作的要求更加適應(yīng)，為充分滿足各領(lǐng)域?qū)D像處理的需求提供充分技術(shù)支持。

3.2 中值濾波圖像降噪法

中值濾波是數(shù)字濾波器的一種類型，是通過將目標像素點的灰度值轉(zhuǎn)化為其臨近像素塊的灰度中值，進而對圖像信息當中的噪點進行有效處理的一種方式。這種處理方式相較于傳統(tǒng)的噪點處理技術(shù)來說，對噪點的過濾效果更加顯著，處理質(zhì)量更加良好，基本算法較為簡潔，圖像處理效率較高，但容易發(fā)生圖像信息的非連續(xù)性現(xiàn)象，影響圖像的視覺效果以及信息完整性。

由于不同圖像類型對中值濾波降噪處理技術(shù)的適應(yīng)性各不相同，因此在利用中值濾波降噪技術(shù)針對數(shù)字圖像進行處理之前，技術(shù)人員應(yīng)首先針對圖像類型進行分析和歸類，從而確保后續(xù)圖像的處理效果以及處理質(zhì)量。一般來說，圖像內(nèi)部視覺效果較為尖銳的不適宜采用中值濾波降噪法，這種方式可能會導致原有圖像的尖銳效果鈍化，影響圖像信息的表達以及視覺效果的正常展現(xiàn)。在選定目標圖像類別過后，技術(shù)人員需要針對像素灰度中值進行明確。為提升圖像處理效果，技術(shù)人員可將目標像素周邊的方形、圓形或十字形像素塊當中各像素點位的灰度值進行整合并排序，并將灰度中值作為目標像素點位的灰度值，使得目標像素點位與其周邊像素點位的連續(xù)性得以有效凸顯，進一步提升了圖像整體的平滑程度。

具體算法流程如下，首先需要輸入可視化圖像，并針對模板元素進行提取，使矩陣當中的數(shù)據(jù)得到有序排列，并得出數(shù)據(jù)中值（如圖1），最終將像素灰度中值賦給目標像素點位，從而得到處理結(jié)果。

圖1 ：取得圖像窗口灰度值中值

3.3 時域降噪分析技術(shù)

在圖像的生成過程當中，像素會受時間序列的影響形成特定的排列模式，基于時域降噪分析技術(shù)，能夠?qū)D像因時間因素產(chǎn)生的噪點進行有效去除，這種降噪方式涉及到的元素較為簡潔，圖像處理效率更高，有效避免了中值濾波降噪技術(shù)當中的圖像鈍化情況，使得圖像在計算機處理過程當中的信息存留度更加良好。為了確保降噪效果，技術(shù)處理人員可采用時域均值濾波進行噪點分析，結(jié)合數(shù)字圖像生成時間軸，將圖像的各幀進行加權(quán)處理，并采取措施對噪聲進行均分，從而有效避免圖像生成時間軸當中噪點對圖像信息產(chǎn)生的影響。但受到時間軸特點的制約，時域降噪技術(shù)僅適用于對靜態(tài)圖像進行降噪處理，一旦圖像在不同時間節(jié)點當中形成差異化的形態(tài)特征，采用時域降噪處理的結(jié)果可能會形成虛影現(xiàn)象（如圖2），嚴重影響了圖片的視覺效果與感官體驗，同時也不利于圖像當中信息的高質(zhì)量傳遞。

圖2 ：因降噪處理產(chǎn)生的拖影現(xiàn)象

3.4 運動適應(yīng)噪點分析技術(shù)

在數(shù)字化圖像的拍攝與生成過程當中，CMOS 傳感器扮演著極為關(guān)鍵性的角色，其功耗較低，性能更佳，已成為未來圖像生成技術(shù)的關(guān)鍵性發(fā)展趨勢和發(fā)展方向。但在CMOS傳感器的工作與運行過程當中，受到其性能與運行特征的影響，可能會在圖像當中呈現(xiàn)出熱噪聲以及散粒噪聲等現(xiàn)象，嚴重阻礙了圖像當中信息的有效傳遞，同時也不利于數(shù)字圖像視覺效果的進一步提升。其中，散粒噪聲是影響CMOS傳感器圖像成像質(zhì)量最為關(guān)鍵的一項因素，如何確保CMOS傳感器運行過程當中散粒噪聲的快速去除是技術(shù)人員需要攻克的重要關(guān)卡。因此運動適應(yīng)去噪方式應(yīng)運而生。作為一項在時域噪點分析技術(shù)基礎(chǔ)之上發(fā)展而來的降噪技術(shù)類型，其同樣更加善于針對靜態(tài)圖像進行降噪處理。具體算法原理與流程如下，首先應(yīng)當按照圖像生成時間軸針對圖像各幀之間的像素點變化進行計算，采用運動量計算方式對各個像素點在不同時間節(jié)點當中展現(xiàn)的亮度值進行計量。其次，應(yīng)當結(jié)合實際情況針對時間軸變化情況進行分析，使用非遞歸性濾波器針對圖像在時間軸當中各像素點的運動形態(tài)進行記錄，將FIR 濾波器參數(shù)固定為[1,3,8,3,1]，從而有效規(guī)避因像素運動導致對圖像噪點形成狀況產(chǎn)生的干擾與影響。最后，采用非遞歸濾波器記錄的核算結(jié)果對MTF 值進行索引，從而明確圖像當中各像素點在不同時間節(jié)點當中的運動狀況，從而使處理技術(shù)人員能夠進一步明確經(jīng)過降噪處理過后的像素點位亮度值，使圖像噪點分析目標得到有效落實。

3.5 空域時域噪點分析技術(shù)

3.5.1 光流法降噪

為了進一步提升圖像噪點分析質(zhì)量以及分析效果，進一步發(fā)揮計算機圖像圖形處理技術(shù)在數(shù)字圖像降噪工作當中的價值與意義，采取空域時域相結(jié)合的噪點分析與降噪技術(shù)進行處理將會是未來圖像降噪技術(shù)的關(guān)鍵性發(fā)展模式。這種降噪模式能夠結(jié)合圖像前景與背景的相互聯(lián)系對降噪方案進行明確，進而使噪點去除效果得到不斷進步。為了確保對數(shù)字圖像前景與背景的有效判定，技術(shù)處理人員需要結(jié)合相應(yīng)算法將圖像在不同時間節(jié)點當中呈現(xiàn)的形態(tài)進行劃分，進而有效提升對圖像前景背景的判定準確性，為噪點分析與降噪處理提供了有效的技術(shù)支持與鋪墊。首先是采用光流法對圖像進行噪點分析與處理。在假定圖像生成亮度恒定的前提下，處理人員可結(jié)合時間軸當中圖像不同幀像素點的運動形態(tài)進行計算，并基于前一幀的形態(tài)對后一幀的圖像形態(tài)進行有效預(yù)測，從而得出動態(tài)數(shù)字圖像當中像素點在時間軸當中的運動方向以及運動形態(tài)，進而使技術(shù)人員能夠針對像素點運動過程當中所涵蓋與表述的信息更加完整，全面提升了數(shù)字圖像噪點分析與降噪效果，實現(xiàn)了數(shù)字圖像信息完整程度以及圖像視覺效果的同步化提升。從而進一步滿足數(shù)字圖像預(yù)先設(shè)定的相關(guān)降噪目標。

3.5.2 塊匹配法降噪

由于數(shù)字圖像是基于不同像素點位組成的具備一定連續(xù)性以及相似性的像素區(qū)塊共同構(gòu)建的，因此結(jié)合像素區(qū)塊之間的相似程度以及匹配程度能夠有效減少圖像當中的噪點生成，進而為圖像降噪工作提供關(guān)鍵性技術(shù)引領(lǐng)。

為了確保塊匹配法降噪的可行性，首先應(yīng)將數(shù)字圖像進行整體性分割，按照像素點位特征及其具體定位將其分為幾個具備一定差異但同時也具有一定相似性的圖像塊（如圖3），并記錄下每個圖像塊的基本特點以及圖像塊的分割總數(shù)。分割完畢后，將不同位置的圖像塊進行相互重疊，并基于圖像塊之間的連續(xù)性以及關(guān)聯(lián)性對圖像塊之間的相應(yīng)界限進行處理，有效減少圖像塊之間產(chǎn)生的噪點，并依托圖像塊表現(xiàn)出的相關(guān)信息對數(shù)字圖像當中的細節(jié)進行細致復(fù)現(xiàn)，最終將圖像塊進行相互拼接，從而使整個數(shù)字圖像的視覺表現(xiàn)以及信息內(nèi)容更加良好與全面，有效減少因噪點影響導致的數(shù)字圖像信息丟失等現(xiàn)象。這種方式圖像復(fù)現(xiàn)效果更好，細節(jié)表現(xiàn)力更強，但受制于技術(shù)因素導致難以針對其算法進行一致性調(diào)節(jié)，不利于計算機處理技術(shù)的持續(xù)性發(fā)展。

圖3 ：基于塊匹配法的基本原理

3.5.3 形態(tài)學運算法降噪

形態(tài)學濾波指的是基于數(shù)學形態(tài)學構(gòu)成的一種濾波器，能夠依托預(yù)先確定的篩選形態(tài)對圖像當中涵蓋的異常結(jié)構(gòu)如噪點等進行及時抑制與去除，同樣也是噪點分析技術(shù)當中的重要組成部分。在基于形態(tài)學運算模式進行數(shù)字圖像降噪處理的過程當中，其預(yù)先設(shè)定的抑制指標對最終呈現(xiàn)出的圖像降噪效果具有關(guān)鍵性地影響作用，因此相關(guān)技術(shù)人員以及計算機圖像處理人員應(yīng)當結(jié)合當下數(shù)字圖像降噪處理的基本要求針對噪點抑制算法進行全面優(yōu)化，進而使算法效率得到質(zhì)的飛躍，噪點抑制效果得到全面提升?，F(xiàn)階段常見的形態(tài)學運算降噪模式大多需要依據(jù)圖像當中的內(nèi)容輪廓結(jié)構(gòu)進行運算，這種算法能夠更加有效地凸顯出數(shù)字圖像當中的各類細節(jié)，為噪點處理工作提供關(guān)鍵性引領(lǐng)與參考。為了進一步增加形態(tài)學運算法降噪技術(shù)的適應(yīng)性，技術(shù)人員還可以將圖像當中的輪廓結(jié)構(gòu)元素按照“坑”和“堆”進行全面劃分，并結(jié)合圖像實際情況對“坑”輪廓算法以及“堆”輪廓算法進行融合，使得噪點去除預(yù)期目標得到有效實現(xiàn)。

4 結(jié)論

總而言之，在當前的計算機圖像圖形處理技術(shù)當中，點位預(yù)測技術(shù)以及噪點分析技術(shù)扮演著十分關(guān)鍵的角色。相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)當明確噪點分析與處理工作對圖像信息傳遞以及圖像視覺效果的重要意義，采取合理手段對傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)進行全面優(yōu)化，使點位預(yù)測以及噪點分析適應(yīng)圖像處理的相關(guān)需求，推動圖像處理領(lǐng)域的不斷發(fā)展與進步。