摘要：智能化浪潮下圖像和視頻數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，需挖掘圖像中的深層信息，最大化應(yīng)用數(shù)據(jù)信息的價(jià)值。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以學(xué)習(xí)和分析能力使計(jì)算機(jī)具備理解、識(shí)別和處理圖像的能力。通過深度學(xué)習(xí)不僅可捕捉圖像的表面特征，更洞察其深層含義，滿足人們對(duì)圖形圖像處理的多樣化需求。該文探討了機(jī)器學(xué)習(xí)在圖形圖像處理中的應(yīng)用，分析其關(guān)鍵技術(shù)，旨在推動(dòng)該領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用發(fā)展。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；圖形圖像處理；應(yīng)用；關(guān)鍵技術(shù)

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.032

中圖分類號(hào)：TP 311.13 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2024）09-00-03

Application and Key Technology Analysis of Machine Learning

in Graphics and Image Processing

QIN Yunxia

（School of Electronic Information and Electrical Engineering， Tianshui Normal University， Tianshui 400000， China）

Abstract： q1biczJX54SXkz6XbpJfnIWtlA3Fg3vyttg2Zn9SDXU=Under the wave of intelligence， the explosive growth of image and video data requires the exploration of deep information in images to maximize the value of applied data information. Machine learning technology enables computers to understand， recognize， and process images through their learning and analytical abilities. Through deep learning， it can not only capture the surface features of images， but also gain insight into their deeper meanings， meeting people's diverse needs for graphic and image processing. This article explores the application of machine learning in graphics and image processing， analyzes its key technologies， and aims to promote technological progress and application development in this field.

Keywords： machine learning; graphic and image processing; application; key technology

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展和視頻網(wǎng)站、社交平臺(tái)的大量涌現(xiàn)，圖像與視頻數(shù)據(jù)流量激增[1]。在大數(shù)據(jù)的浪潮下，圖像數(shù)據(jù)的重要性愈發(fā)凸顯，用戶對(duì)視頻圖像的互動(dòng)需求愈發(fā)旺盛，圖像處理領(lǐng)域因其復(fù)雜性和多樣性，對(duì)技術(shù)和結(jié)果的要求極高。隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，圖像處理領(lǐng)域迎來(lái)新機(jī)遇[2]。

1 機(jī)器學(xué)習(xí)與圖形圖像處理技術(shù)簡(jiǎn)述

1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的分支，賦予計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力，無(wú)須煩瑣編程。機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)技術(shù)的結(jié)合，使計(jì)算機(jī)能在未知環(huán)境中基于經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)和決策[3]。機(jī)器學(xué)習(xí)依賴海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，模型本質(zhì)是數(shù)學(xué)函數(shù)或算法，通過合理選擇線性回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、分類、聚類等目標(biāo)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程作為數(shù)據(jù)屬性的描述，其選擇直接影響模型性能。有效的特征工程能顯著提升模型準(zhǔn)確性和工作效率，為解決實(shí)際問題提供有力支持。

1.2 圖形圖像處理技術(shù)

在20世紀(jì)80年代，圖形圖像處理技術(shù)蓬勃發(fā)展，隨著硬件技術(shù)的躍進(jìn)和社會(huì)需求的增加，該技術(shù)逐步分化為繪制與處理兩大核心領(lǐng)域，精細(xì)優(yōu)化各類圖形圖像，滿足人們多樣化的生活與工作需要。在實(shí)際應(yīng)用中，用戶可依據(jù)需求，利用先進(jìn)設(shè)備和技術(shù)，對(duì)圖形圖像進(jìn)行個(gè)性化處理，高性能硬件可提升圖像處理效率，PS、AI等二維處理軟件和C4D、MAYA等三維處理軟件，均展現(xiàn)出強(qiáng)大的圖像處理能力，可提高圖像質(zhì)量，促進(jìn)跨部門的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作[4]。

（1）圖形圖像復(fù)原技術(shù)。通過虛化、銳化等手法增強(qiáng)畫面視覺沖擊力，突出主體內(nèi)容。同時(shí)，圖形圖像復(fù)原技術(shù)還能優(yōu)化低像素或模糊圖像的清晰度，為用戶帶來(lái)更清晰、更優(yōu)質(zhì)的視覺享受，滿足特定場(chǎng)景下的圖像處理需求。

（2）圖像壓縮技術(shù)。未經(jīng)壓縮的圖像往往占用空間大，影響計(jì)算機(jī)性能。壓縮后的圖像不僅占用空間小，還能確保傳輸過程中的速度與穩(wěn)定性，降低像素丟失風(fēng)險(xiǎn)，為用戶提供高質(zhì)量的圖像傳輸體驗(yàn)。

（3）圖像分割技術(shù)。相較于傳統(tǒng)方法，圖像分割技術(shù)能更快速地完成信息提取，精準(zhǔn)提取圖像信息，加快處理速率，顯著提升工作效率，是現(xiàn)代辦公自動(dòng)化的重要支撐。

（4）計(jì)算機(jī)輔助圖形圖像處理技術(shù)。廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品研發(fā)，通過CAD等工具實(shí)現(xiàn)科學(xué)、規(guī)范設(shè)計(jì)，可監(jiān)控生產(chǎn)過程確保質(zhì)量，還可通過模擬實(shí)驗(yàn)降低成本、減少浪費(fèi)，為產(chǎn)品優(yōu)化提供有力數(shù)據(jù)支持。

（5）圖形圖像識(shí)別技術(shù)。依托CNN網(wǎng)絡(luò)和OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)高效識(shí)別。CNN以其特征檢測(cè)層學(xué)習(xí)并識(shí)別二維圖形變化，OpenCV作為跨平臺(tái)視覺庫(kù)，采用通用算法，為圖像識(shí)別提供強(qiáng)大支持，提升圖像識(shí)別效率與準(zhǔn)確性。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)在圖形圖像處理中的應(yīng)用領(lǐng)域

2.1 圖像增強(qiáng)

在圖形圖像處理中應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可深度挖掘圖像樣本，智能調(diào)整對(duì)比度、亮度和色彩，顯著提升圖像細(xì)節(jié)與視覺效果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）能精準(zhǔn)捕捉局部特征，實(shí)現(xiàn)超分辨率重建，使圖像清晰度大幅提升[5]。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等深度學(xué)習(xí)技術(shù)則將圖像增強(qiáng)推向新高度，從低質(zhì)圖像中生成高清畫面。

2.2 圖像理解

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)賦予計(jì)算機(jī)圖形圖像處理視覺解析能力，能深入理解圖像中的語(yǔ)義與情感。通過學(xué)習(xí)海量圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)能夠洞察圖像內(nèi)容，并進(jìn)行精準(zhǔn)的語(yǔ)義和情感分析。在人機(jī)交互、智能導(dǎo)航等領(lǐng)域，為圖像識(shí)別與應(yīng)用提供新的可能。

2.3 圖像分類

圖像分類是圖像處理的核心，精確地將圖像歸為不同類別。傳統(tǒng)方法依賴人工特征設(shè)計(jì)，耗時(shí)且需專業(yè)知識(shí)。而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通過自動(dòng)學(xué)習(xí)海量圖像樣本的關(guān)鍵特征，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和像素分類模型，借助像素空間關(guān)系，可實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的分割。在醫(yī)學(xué)影像和自動(dòng)駕駛等復(fù)雜場(chǎng)景中，深度學(xué)習(xí)圖像分割技術(shù)展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)目標(biāo)分割與跟蹤，推動(dòng)圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展。

2.4 目標(biāo)識(shí)別

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像目標(biāo)檢測(cè)中展現(xiàn)出巨大潛力，面對(duì)復(fù)雜的圖像場(chǎng)景，不僅要精確識(shí)別目標(biāo)物體，還需準(zhǔn)確定位其位置。傳統(tǒng)方法依賴煩瑣的特征選擇和算法設(shè)計(jì)，而機(jī)器學(xué)習(xí)則通過訓(xùn)練海量樣本，自動(dòng)提煉特征，實(shí)現(xiàn)高效檢測(cè)和定位。與此同時(shí)，在安防監(jiān)控領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)能自動(dòng)識(shí)別和跟蹤目標(biāo)，提升智能化水平；在人臉支付中能快速準(zhǔn)確識(shí)別人臉，提升支付便捷性和安全性；在智能駕駛中可輔助車輛識(shí)別交通標(biāo)志、行人和車輛，提高駕駛安全性。

2.5 圖像生成

圖像生成技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的前沿技術(shù)，可重塑人們的視覺體驗(yàn)。借助機(jī)器學(xué)習(xí)，能夠創(chuàng)造出與真實(shí)世界難辨真?zhèn)蔚奶摂M畫面[6]。在深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的推動(dòng)下，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可精準(zhǔn)捕捉真實(shí)圖像的核心特征，生成逼真的虛擬圖像，拓展創(chuàng)作的邊界，為人們提供全新的表達(dá)平臺(tái)。在游戲開發(fā)和動(dòng)畫制作等領(lǐng)域，圖像生成技術(shù)展現(xiàn)出巨大的潛力，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和變分自編碼器（VAE）等先進(jìn)算法的應(yīng)用，可不斷優(yōu)化生成的圖像，使之與真實(shí)圖像幾乎無(wú)法區(qū)分，為游戲場(chǎng)景和虛擬現(xiàn)實(shí)世界構(gòu)建注入動(dòng)力。

2.6 圖像修復(fù)

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)海量圖像數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像遺失或受損部分的精準(zhǔn)修復(fù)，提升圖像的視覺品質(zhì)。在文物保護(hù)領(lǐng)域，借助機(jī)器學(xué)習(xí)能有效地保存和傳承歷史遺產(chǎn)，為文化的延續(xù)提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

3 機(jī)器學(xué)習(xí)在圖形圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)分析

3.1 數(shù)據(jù)集的精心策劃與預(yù)處理

數(shù)據(jù)集質(zhì)量是機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)的關(guān)鍵，直接關(guān)乎模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性和泛化能力。為確保模型的合理化應(yīng)用，需審慎選擇數(shù)據(jù)集，確保模型設(shè)計(jì)能緊密貼合人們的實(shí)際需求，同時(shí)涵蓋豐富且多樣化的樣本，根據(jù)具體的圖形圖像處理任務(wù)，確定數(shù)據(jù)集所需的規(guī)模、種類等，確保訓(xùn)練出的模型在面對(duì)多樣化真實(shí)世界數(shù)據(jù)時(shí)能保持穩(wěn)定性能。圖像數(shù)據(jù)往往包含各種噪聲、干擾和形變，影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性，需通過一系列精細(xì)的預(yù)處理步驟來(lái)優(yōu)化圖像質(zhì)量，即借助圖像去噪技術(shù)去除圖像中的噪聲和干擾，提升圖像的清晰度；利用圖像增強(qiáng)技術(shù)調(diào)整圖像的對(duì)比度、亮度和色彩平衡等參數(shù)，使圖像更加鮮明、易于分析；利用圖像對(duì)齊技術(shù)確保圖像在幾何空間上的準(zhǔn)確性，消除可能的形變和扭曲[7]。

3.2 特征的高效提取與精準(zhǔn)選擇

在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用環(huán)節(jié)，特征提取任務(wù)是指從海量的原始圖像信息中提煉出最關(guān)鍵、最具有價(jià)值的數(shù)據(jù)。例如，局部二值模式（LBP）和尺度不變特征變換（SIFT）等方法能夠精準(zhǔn)地捕捉到圖像的局部紋理和關(guān)鍵點(diǎn)信息，在得到豐富特征后，進(jìn)行更為精細(xì)的特征選擇，通過對(duì)提取出的特征進(jìn)行深入的評(píng)價(jià)和比較，挑選出與當(dāng)前任務(wù)最相關(guān)、最具代表性的特征子集，提升分類和識(shí)別的精度，減少冗余特征，降低算法的復(fù)雜度，提高處理效率。

3.3 模型的精確構(gòu)建與深度訓(xùn)練

在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用中，模型構(gòu)建環(huán)節(jié)需選擇恰當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法，精確調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以確保其能夠高效、準(zhǔn)確地完成任務(wù)。其中，支持向量機(jī)（SVM）具備良好的分類能力和穩(wěn)定性，CNN則具備強(qiáng)大的圖像解析和學(xué)習(xí)能力，利用已提取的特征對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，繼而得到精確分類或識(shí)別的模型，幫助模型更加準(zhǔn)確地理解數(shù)據(jù)。

3.4 模型的全面評(píng)估與持續(xù)優(yōu)化

模型評(píng)估是機(jī)器學(xué)習(xí)流程的重要環(huán)節(jié)，可對(duì)已構(gòu)建的模型進(jìn)行全面的性能審查，通過計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和精確率等系列關(guān)鍵指標(biāo)，量化模型性能表現(xiàn)。通過深入分析模型評(píng)估的結(jié)果，洞察模型的優(yōu)勢(shì)以及存在的不足之處，指明優(yōu)化模型的方向，適應(yīng)復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)環(huán)境和任務(wù)需求。

3.5 機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐應(yīng)用

（1）精心構(gòu)建車牌數(shù)據(jù)集，通過與公安交通管理部門合作，收集兩萬(wàn)張真實(shí)交通監(jiān)控中的車牌圖像，涵蓋不同光照、遮擋和傾斜角度等各種復(fù)雜場(chǎng)景，確保數(shù)據(jù)集的真實(shí)與多樣性。數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)是對(duì)圖像進(jìn)行歸一化處理，確保圖像大小和比例的一致性，借助垂直投影法精準(zhǔn)切割圖像，去除漢字和字母，僅保留數(shù)字區(qū)域，成功提取車牌中的數(shù)字信息。

（2）在構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，創(chuàng)建包含一萬(wàn)張訓(xùn)練與測(cè)試圖片的數(shù)據(jù)集，用于0～9數(shù)字識(shí)別。為提高圖像處理效率，采用二值化方法預(yù)處理圖片，減少噪聲和冗余。將圖片標(biāo)準(zhǔn)化至28×28像素，確保模型能處理統(tǒng)一尺寸的圖像，為模型訓(xùn)練與測(cè)試奠定基礎(chǔ)，確保模型能精確識(shí)別各種情況下的阿拉伯?dāng)?shù)字字符。

（3）在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化訓(xùn)練中，選用ReLU激活函數(shù)，提升網(wǎng)絡(luò)收斂速度，簡(jiǎn)化參數(shù)設(shè)置。3層卷積、2層全連接及1個(gè)池化層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如表1所示。ReLU激活函數(shù)應(yīng)用于卷積層和池化層，確保網(wǎng)絡(luò)非線性特性，并加速訓(xùn)練。全連接層2則使用sigmoid激活函數(shù)，輸出識(shí)別概率。完成網(wǎng)絡(luò)配置后進(jìn)行全面訓(xùn)練，并在精確度穩(wěn)定后進(jìn)行測(cè)試。

4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖形圖像處理發(fā)展趨勢(shì)

隨著AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展，圖形圖像處理領(lǐng)域正迎來(lái)前所未有的革新?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的圖像技術(shù)正逐步向智能化、精細(xì)化邁進(jìn)，預(yù)示著行業(yè)的新篇章。首先，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的深化應(yīng)用是這場(chǎng)變革的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。通過構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)能夠從海量的圖像chnO0EG5/ZM4zZwF9C0qjw==數(shù)據(jù)中提煉出細(xì)膩、高維度的特征，進(jìn)而在圖像識(shí)別、分類和分割等領(lǐng)域大放異彩。其次，圖像生成與修復(fù)技術(shù)的突破為藝術(shù)創(chuàng)作和醫(yī)學(xué)影像處理等領(lǐng)域帶來(lái)無(wú)限可能。借助先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這些技術(shù)能夠模擬圖像數(shù)據(jù)的模式和特征，生成逼真的新圖像或修復(fù)受損的圖像，極大程度地豐富人們的視覺體驗(yàn)，拓寬藝術(shù)創(chuàng)作的邊界。最后，跨模態(tài)圖像處理技術(shù)的融合創(chuàng)新是未來(lái)的重要發(fā)展方向。通過先進(jìn)的算法設(shè)計(jì)可將不同來(lái)源、不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行有效融合，實(shí)現(xiàn)更加全面、深入的分析，提升圖像處理的準(zhǔn)確性和效率，推動(dòng)圖像處理技術(shù)在自動(dòng)駕駛、智能監(jiān)控等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為人們的生活帶來(lái)更多便利和安全保障。

5 結(jié)束語(yǔ)

總之，圖形圖像處理技術(shù)已融入各行各業(yè)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可深度挖掘圖像內(nèi)涵，快速捕捉圖像特征，可帶來(lái)前所未有的便利與高效體驗(yàn)，醫(yī)療、安防、藝術(shù)等領(lǐng)域均受益于此，為人們生產(chǎn)生活帶來(lái)極大便利。

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