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计算机图像处理技术的应用研究

时间:2019-08-12 10:37来源:未知 作者:admin 点击:
摘要:随着大数据时代的到来,国家计算机网络技术进入迅速发展阶段。计算机图像处理技术是计算机网络技术中的重要组成部分。该技术的应用给人们的生产生活带来了诸多便利,改变了人们的生活习惯。近几年,计算机图像处理技术的应用领域不断拓展,推动了计算
  摘要:随着大数据时代的到来,国家计算机网络技术进入迅速发展阶段。计算机图像处理技术是计算机网络技术中的重要组成部分。该技术的应用给人们的生产生活带来了诸多便利,改变了人们的生活习惯。近几年,计算机图像处理技术的应用领域不断拓展,推动了计算机图像处理技术的成熟发展。基于此,简要分析和探究了计算机图像处理技术的应用,旨在提高计算机图像处理技术的效率和质量。
 
  关键词:计算机;图像处理技术;网络技术
 
Application Research of Computer Image Processing Technology
 
Abstract: With the arrival of the era of big data, the national computer network technology has  entered a rapid development stage. Computer image processing technology is an important part of computer network technology. The application of this technology has brought many conveniences to people's production and  life, and  changed people's living habits. In  recent years, the  application field of computer image processing technology has been expanding, which has promoted the mature development of computer image processing technology. Based on this, the application of computer image processing technology is briefly analyzed and explored in  order to improve the efficiency and quality of computer image processing technology.
Key words: computer; image processing technology; network technique
 

  0引言

 
  当今时代,人们的生活已离不开计算机网络的应用与支持,计算机网络技术成为人们生产生活必不可少的组成部分。时代的发展给计算机网络技术创造了发展机遇,同时,推动了计算机图像处理技术的改革。通过分析计算机图像处理技术的特点,其在农业、工业、医学和交通等不同领域的应用与发展前景,能够有效提高计算机图像处理技术在人们生产生活各领域的应用质量。
 

  1计算机图像处理技术分类

 
  1.1图像去噪技术
 
  图像去噪技术在计算机图像处理技术中应用较广泛。人们日常生活采集图像的过程中,在硬件系统等各种物理因素的干扰下,导致图像采集过程出现噪音。通常情况下,计算机图像处理系统工作过程中,此噪音的形式多为固件噪音和光量子噪音[1],使图像处理工作被中断,影响计算机图像处理的效率和质量。因此,图像去噪技术在计算图像处理技术中属于基础与关键环节。
 
  1.2图像增强技术
 
  采集图像中的部分信息,对各类工作而言不会发挥任何作用。因此,工作人员需要有效提取图像中的关键信息,削弱无关无用信息。此过程中,需要应用图像增强技术。图像增强技术的优势在于能够有效提升图像对比度,使图像原有画质保持清晰,同时,对图像进行色彩处理。图像增强技术能够在保持图像原有画质清晰的基础上,不修改图像信息,而是凸显图像中的有用信息和数据,并进行强调。
 
  1.3图像压缩技术
 
  图像压缩技术能够有效提取采集的图像信息。通常情况下,电视图像能够产生较大的图像数据率。因此,图像实际处理过程中,需要借助图像压缩技术传播图像,避免图像传输过程中出现损伤情况,进而有效保持图像的对比度和清晰度。
 

  2计算机图像处理技术的具体应用

 
  2.1计算机图像处理技术在工业领域的应用
 
  计算机网络技术与工业化技术的发展相辅相成。随着科学技术的发展,工业自动化生产迅速普及,在很大程度上推动了工业化的发展,是工业化生产发展的必然趋势。计算机图像处理技术在工业生产领域得到了广泛应用。计算机图像处理技术能够在零部件生产过程中,将部件结构和规格信息传入计算机操作系统,并确保数据信息的精确度,进而使机器生产代替人工生产,节约大量人力资源。部分工业企业会在生产线上设置破损零件识别系统,自动识别生产过程中存在瑕疵的零件并进行下线处理[2]。此过程中,应用计算机图像处理技术,能够自动化检测破损零件的质量,不仅节约了人力资源,而且能够保证破损零件的处理效率和质量。
 
  2.2计算机图像处理技术在农业领域的应用
 
  计算机图像处理技术在农业中的应用主要为农产品种植、采摘与加工环节。随着农民自动化生产意识的提升与科学技术的发展,当前农业发展过程中,已实现了利用采摘机器人进行农产品采摘工作。利用采摘机器人代替人工进行农产品采摘工作,在很大程度上节省了人力资源,减轻人工操作的压力。采摘机器人运行系统中,利用计算机图像处理技术中的物体识别功能,通过对设定好的农产品进行立体三维空间定位,获得有效参数,并通过参数设置,实现采摘机器人自动化识别农作物品种。为实现采摘机器人在前进过程中遇到障碍物能够自动绕行的功能,技术人员将障碍物识别系统和图像反馈系统设置于机器人工作系统,提升了机器人工作的智能化操作水平。对农产品加工环节而言,计算机图像处理技术的应用能够实现自动化和智能化操作,是对传统农产品加工技术的改革与创新,有效降低了工人的劳动强度,极大提高了工作效率。此外,农业领域,图像处理技术可以用于检测农产品质量,识别和筛选没有达到合格标准的农产品,有效提升农产品的整体质量。该项技术已被应用于鲜虾加工处理过程,工作人员通过分析虾的图像形态和动作频率,设定下刀位置,有效提高了鲜虾处理的精准度和自动化处理效率。
 
  2.3计算机图像处理技术在交通领域的应用
 
  计算机图像处理技术在交通领域的应用形式十分多样,如交通监控系统等,借助计算机图像处理技术实现交通运行状况的管理与监控。我国是人口大国,近年来,随着私家车数量的不断增长,交通运输压力日益增大,同时,交通安全事故发生的频率不断提升。通过应用计算机图像处理技术,能够实时掌握来往车辆的行驶情况,利用图像记录交通违章行为,并在发生交通安全等事故时作为事故处理的有力依据和凭证,有效维持了交通运输秩序,提高了交通运输的安全性,对保障国民生命财产安全发挥着重要作用。
 
  2.4计算机图像处理技术在遥感领域的应用
 
  遥感技术是一种主流的计算机技术,已在工业、农业等领域广泛普及[3]。其中,计算机图像处理技术是遥感技术的重要组成部分,在人们的日常生活中发挥着积极作用。应用计算机图像处理技术,能够利用其识别功能提升遥感技术设计的科学合理性。计算机图像处理技术是对采集的图像信息进行图像生成与重建,获取数字图像还要经过数字信息提取、分析和处理过程,整个过程较为复杂,技术含量较高。将计算机图像处理技术与遥感技术相融合,能够使遥感技术的设计与运用均借助计算机完成,有效提高了遥感技术的应用效果和质量。
 
  2.5计算机图像处理技术在艺术设计领域的应用
 
  随着国家科学技术的发展与进步,人们对图像质量的要求日益提高,促使计算机图像学与计算机相关硬件设备取得了阶段性发展,由此产生了计算机动画,实现了计算机图形、图像由静态向动态的发展。创作计算机动画的过程中,需要美术设计者进行动画元素创作工作,此时需要借助计算机图像处理技术代替传统手工动画设计完成艺术创作,有利于提升计算机动画的设计水平。
 

  3计算机图像处理技术的发展前景

 
  随着信息化社会的不断发展,计算机图像处理技术取得了较大发展和进步,正逐步趋于成熟发展阶段。但是,人们对计算机图像处理技术的需求不断变化,计算机图像处理技术需要不断改革与创新,进而有效提升实用性,为社会创造更大的价值。相关技术人员需要致力于计算机图像处理新型软件的开发工作,根据广大用户的普遍要求,不断完善软件升级工作,使系统与软件具有操作简单、方便且功能全面的优势,为用户创造更多便利。
 
  4结语
 
  计算机图像处理技术的应用效果,使社会大众对计算机网络技术重要性的认识与重视程度日益提高。大数据时代的到来,使计算机网络技术取得了阶段性进展,提高了计算机图像处理技术的工作效率和质量。各领域的技术人员,需充分发挥计算机图像处理技术的优势,规避图像处理过程中产生的问题,确保图像降噪、增强与压缩工作的质量,进而推动我国信息化社会的发展。
 
  参考文献
 
  [1]陈婧.计算机图像处理技术的有效运用分析[J].数字化用户,2018,24(11):136.
 
  [2]汪威.计算机图像处理技术的有效运用分析[J].电脑迷,2017(28):139.
 
  [3]孙智中,程飞,罗伟.计算机图像处理技术的应用探析[J].信息系统工程,2017(6):33.

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