计算机图像分析算法研究

现如今，计算机在生活、生产中的应用变得越来越多样，诸如信息采集、数据分析、图像处理等，以其中十分常见的计算机图像处理为例，在众多的研究与实践中，不管是图像处理相关技术，还是图像处理算法，均呈现出多样化的发展趋势。现代社会中，人们沟通处理事物的方式变得多样丰富，图像处理技术的诞生使人们可更深入地感受生活，而图像要想更好地呈现于人们眼前，就必须要得到相关技术人员对图像进行有效的处理，然而现阶段针对图像处理的技术并不成熟，还有待进一步完善。由此可见，对计算机图像分析算法进行探讨研究，具有十分重要的现实意义。

1  计算机图像处理概述

作为计算机应用技术与现代信息技术融合发展的产物，计算机图像处理技术如今在诸多行业领域得到广泛推广。依托计算机图像处理技术，以实现对图像的处理，这实际上即为一个计算机二维矩阵生成的过程。一般而言，计算机二维矩阵生成过程，可划分为扫描、采样以及量化三个流程。其中，首先，在扫描过程中，应当处理好计算机开展图像扫描的顺序，即为要与预先决定满意的图像扫面顺序保持相同；然后，在二维矩阵生成采样过程中，应当开展好图像像素区域灰度值测量工作，由于像素是扫描过程中最小寻址单位，一般而言，在计算机图像处理中往往可通过光电传感器得以实现。值得一提的是，在计算机图像处理过程中，开展采样工作旨在实现对图像灰度值的采集，进而转入量化环节将采样获取的灰度值转化为离散整数值。综上，可将计算机图像处理界定为依托矩形扫描网络对图像予以扫描处理，进一步获取一个二维整数矩阵，该二维矩阵与上述扫描的图像相互间有着相对应的关系，因而，计算机图像换而言之即为对图像开展数字化处理后得到的二维整数矩阵。计算机图像处理流程，如图1所示。

图1  计算机图像处理流程示意图

2  对计算机图像分析算法开展研究的意义

图像处理数字化技术的应用涵盖了各类技术，如图像增强、图像弱化等常用技术，通过对计算机图像分析算法开展探讨研究，可为图像处理效果提供有利保障，并切实提高图像的清晰度、分辨率。另外，对计算机图像分析算法开展探讨研究，可有效找出数字化技术在实践应用中存在的种种不足，进而推动计算机图像处理技术的有效革新，促进计算机数字化技术的健康稳定发展。

3  计算机图像分析算法

伴随现代信息技术的迅猛发展，计算机图像处理相关技术人员必须要紧紧跟随时代前进脚步，不断开拓创新，加强对国内化先进技术的学习引入，切实加强对各式各样计算机图像分析算法的科学合理应用。如何进一步促进计算机数字化技术的健康稳定发展可以将下述内容作为着手点：

3.1  图像增强法

图像增强法在图像处理中的应用，是为了使图像处理核心部分得到有效凸显，使图像不论是清晰度还是分辨率均超出整体图像的突出效果。现如今，技术人员往往会采用降低图片灰色度或提高图片色彩度等处理手段，以提升图片整体成像效果。就好比，在对某风景图像处理时为了进一步突出近景图像，需要对图片局部噪音分辨率进行针对性的处理。进而对图片突出部分进行图像处理，一般会对图像进灰色度调整，以改善图像部分处像素灰度值下调的情况得到有效突出，进而可提高图像整体立体性及清晰度。另外，通过对图像增强法的应用，还可经由对图像色彩度进行科学处理，以改善图像的视觉效果。如需要对图像色彩度进行控制一般是将色彩亮度上调约1%~5%，色彩搭配调整则控制在10%~20%范围，需要注意的是，图片色彩度提升应当与图片分辨率相互间保持正相关关系，从而防止受图像被色彩调整影响效果，导致图像出现模糊。

3.2  图像边缘化

图像边缘化是计算机图像处理的常规方式之一。进行图像边缘化处理可以显著强化图像视觉效果的柔和度，应用现代图像处理技术进行处理。如基于Robert边缘处理技术对图像进行边缘化处理，Robert变匀处理技术可以对图像对角线方向临近像素差别进行检测，则可以完成边缘处理，以强化图片视觉效果。在实际应用过程中图像边缘化处理技术受图像邻近分辨值相互作用一定程度影响，由此决定图像处理结构与图像视觉效果即为对角阶梯式呈现效果。在完成图像边缘化处理后能够显著强化图像立体性效果，以使得图像达到理想的柔和度、清晰度。另外，图像边缘化算法运行中，还涉及到图像边缘化处理的色彩分辨率角度出现变化。通常来看，图像边缘化成效的角度是由0°向90°转变的，亦或图像色彩分布呈阶梯色彩分辨度转化，即呈现出45°、90°、135°的视觉效果。色彩分辨度的转变与图像主成像效果实现集中化，进而完成对图像边缘化处理效果的显著变化。

3.3  阀值计算法

图像处理一项主要目的即为让图像可与人眼视觉特性相符，给人带来舒适感；还有目的即为为计算机处理提供有效便利，而计算机处理终究同样是为了达到与人眼视觉感相符的目的。阀值计算法包括有多种不同的方法，但大部分仅仅是提供了理论层面的算法，尚未阐明实际的阀值计算方法，不过检测阀值threshold用式在算法中提出了实际的应用方法，依托全面系统的分析，结合算法及图像效果的相关数据找出它们的规律，从而得出这一阀值计算法经由分析人眼对色彩观察的生理特征，得出在人类视觉对色彩的分辨率高图像部分，因为人们普遍可快速找出色彩相互间存在的差异，所以它们对应的阀值可小一些，相比较而言，在视觉分辨率低的图像部分，它们对应的阀值则应当要更大。因而，检测阀值threshold用式算法可有效帮助计算机结合人眼视觉特性以对图像展开分析，进一步收获良好的处理效果。

3.4  Bayesian-MCMC算法

Bayesian-MCMC算法应用的步骤主要为：选取某一时刻，建立马尔卡夫链，对转移核予以核定，并确定与转移核相关的平稳分布状况，选取马尔卡夫链中某一时刻用以出发点，再结合上述马尔卡夫链，实现对序列的建立，接着开展预算，于此期间需要对之前获取的预算迭代值予以去除。应用Bayesian-MCMC算法对计算机图像开展处理时，应当重视对计算机图像分辨率的处理，并依托图像形状特征提取得以实现。Bayesian-MCMC算法在计算机图像分辨率处理中的应用，具体而言：第一步是对贝叶斯形状特征进行提取。在计算机图像中包含的形状特征，可有效反映图像对应区域及物体的特征，与此同时可结合相关高层视觉特征，诸如目标、对象等开展有效描述，在图像语义获取过程中，不管是目标还是对象均可发挥十分重要的作用。图像现状特征提取，即为对形状的表达、描述，其实现的重要前提为形状分割。依托直接分割，可获取对应的形状区域或形状边界，通过对其中的像素数据予以分析，便可获取需求的形状特征。依托Bayesian-MCMC算法对图像像素予以处理，并对获取的结果开展处理分析，可得出在计算机图像处理中，Bayesian-MCMC算法迭代次数十分低，再引入简单的跳转核，便可保证最终处理效果的统一性。

4  结语

总而言之，随着图像应用领域的不断扩大，近年来计算机图像处理技术实现了长足发展，并在发展的同时逐步转变成图像理解及计算机视觉领域中十分重要的一项技术，可显著提高传统图像处理算法的效果及运算效率。因而，计算机图像处理相关技术人员必须要革新思想观念，提高对计算机图像处理内涵特征及其重要性的有效认识，不断推进对各式各样计算机图像分析算法的优化创新及科学合理应用，积极促进计算机数字化技术的健康稳定发展。

本文来源：《企业科技与发展》：http://www.zzqklm.com/w/qk/21223.html