基于人工智能的图形图像处理技术应用.pdf

SOFTWARE软 件2023第 44 卷 第 9 期2023 年Vol.44,No.9作者简介：李中堂（1983），男，河南周口人，硕士研究生，总监，从事公司智能解决方案研发及人工智能方面的研究工作。基于人工智能的图形图像处理技术应用 李中堂（深圳市星易美科技有限公司，广东深圳 518057）摘要：目前，图形图像处理技术已逐渐开始在航空等领域中广泛应用。人工智能背景下，对图形图像处理技术的应用产生了极大的影响。为分析基于人工智能的图形图像处理技术应用情况，文章对图形图像处理技术的特点和主要目的以及人工智能的内涵等进行简要分析，进而结合当前实际情况，分析基于人工智能的图形图像处理技术在多个领域的应用情况。研究发现，人工智能下的图形图像处理技术在交通、医疗、农业、工业等多个领域得到广泛应用，并发挥出重要的作用。关键词：图形图像处理技术；人工智能；应用 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2023.09.033本文著录格式：李中堂.基于人工智能的图形图像处理技术应用J.软件,2023,44(09):130-132Application of Graphics and Image Processing Technology Based onArtificial IntelligenceLI Zhongtang(Shenzhen Stellamor Technology Co.,Ltd.,Shenzhen Guangdong 518057)【Abstract】：At present,graphics and image processing technology has gradually begun to be widely applied in fields such as aviation.Under the background of artificial intelligence,it has a great impact on the application of graphics and image processing technology.In order to analyze the application of graphics and image processing technology based on artificial intelligence,this paper briefly analyzes the characteristics and main purpose of graphics and image processing technology,as well as the connotation of artificial intelligence,and then combined with the current actual situation,analyzes the application of graphics and image processing technology based on artificial intelligence in many fields.The research found that the graphics and image processing technology under artificial intelligence has been widely used in many fields,such as transportation,medical treatment,agriculture,industry and so on,and played an important role.【Key words】：graphics and image processing technology;artificial intelligence;application设计研究与应用0 前言随着现代科技的不断发展，图形图像处理技术逐渐开始进入公众视野，该技术所包含内容众多，能对图形图像进行数据编码处理、检测、识别、增强复原等。通过合理地应用各种图形图像处理技术，可以便于人们更好地获取到多种所需信息，同时也能为社会生产带来极大便利1。但是，随着图形图像处理技术应用范围的不断扩大，工作人员还要注重技术创新与改革，只有这样才能更好地满足现代社会发展需求，确保图形图像处理技术的长久稳定发展。人工智能时代，为图形图像处理技术的应用与发展提供了新的可能。1 图形图像处理技术与人工智能1.1 图形图像处理技术的特点与目的图形图像处理技术是结合人们生产、生活等不同方面的实际需求，应用一定的方法和手段，对各种图形或者图像进行合理处理和加工的技术。在该技术的应用过程中，人们可以按照实际需求，应用一定的设备和技术手段，对不同类型的图形图像进行适当的处理、加工。图形图像处理技术的类型有很多，常见的技术主要包括图像增强技术和图像压缩技术以及图像去噪技术等。通过图形图像处理技术的应用可以达到多种目的，满足人们的各种需求。具体来看，图形图像处理的目的主要包131李中堂：基于人工智能的图形图像处理技术应用括对图形图像的灰度进行处理、对其进行合理的压缩以及对其中的信息和特征进行提取和分析等（如表 1 所示）。表 1 图形图像处理的主要目的Tab.1 Main purposes of graphics and image processing处理操作具体目的处理图形图像灰度针对实际需求，在一定图形或者图像原有灰度的基础上，应用一定的技术手段对其进行处理，减弱其中的无用信息，促使其中有用信息的增加，提高图形图像的整体质量图形图像压缩处理针对原有图形图像的大小和具体情况，为满足图形图像快速、高质量传输或者存储的需求，对其实施必要的压缩处理，合理调整其大小图形图像信息与特征处理对图像中包含的特殊信息和特征进行提取、分析，便于计算在工作中可以对图像进行理解和处理1.2 人工智能人工智能结合了计算机科学、数学、心理学、哲学等多学科的理论和技术，旨在探索智能的本质2。如今，人工智能在诸多领域得到应用，并发挥出十分重要的作用3。例如，在地理信息领域，目前我国地理信息产业已进入向高质量发展的转型阶段。在利用深度学习对目标分类识别、计算统计的基础上，进一步应用人工智能自然语言处理、图像说明等算法实现地理信息的关联分析、知识发现、认知理解等，将大幅度提升数据处理能力，削减人力投入4。另外，一些新兴的人工智能图像处理 AI 模块、人脸识别智能终端等人工智能产品，也可应用于医疗、司法、交通等不同的领域。总体来看，人工智能具有十分强大和丰富的功能，可以对图形图像处理技术产生十分积极的应用，因此在多个不同的行业和领域中得到日渐广泛的应用，且应用场景十分丰富（如图1所示）。人工 智能 工业 交通 医疗 农业 其他 图 1 人工智能主要应用领域Fig.1 Main application fields of AI2 人工智能下的图形图像处理技术应用研究2.1 人工智能下的图形图像处理技术在交通领域的应用发展智慧交通、数字交通，积极推动人工智能、大数据、物联网等新 IT 技术在智慧交通领域的应用5。面对日益膨胀的交通量，传统的交通管理方式被动且滞后，无法满足需求，用户迫切需要引入 AI 分析能力，将交通事件处理服务从被动触发转变为主动感知。随着时代的发展，越来越多基于人工智能技术的落地化产品开始不断出现，如“礼让行人人工智能采集系统”“违停人工智能采集系统”“人工智能分拣系统”“人工智能视频分析识别系统”等系列助力交通管理方面的产品和创新应用，也为提升交管部门执法能力，提高群众通法制理念，规范文明出行行为起到了辅助作用。例如，近年来我国城市道路交通事故数量和死亡人数不断上升，尤其是非机动车（主要指电动自行车）造成的交通事故和死亡人数增长明显，“十三五”期间，电动自行车事故上升约 30%，已成为影响城市道路交通安全的巨大隐患。采用一体化工业设计，将人工智能边缘计算终端等多个设备进行有效融合，通过人工智能边缘计算终端自动检测道路通行状况，综合判定行人、非机动车以及车辆状态，并进行全自动语音播报，警示不安全道路通行行为，减少交通安全隐患。系统采用轻架构设计，支持多种安装方式，方便部署与运维；可实时监控设备状态、实现智能远程升级和维护；扩展能力强，能满足不同安装场景需求。这一情况下，很多交通问题都能得到妥善解决，构建一个真正安全高效、舒适和谐的智慧交通环境。2.2 人工智能下的图形图像处理技术在医学领域的应用在医学领域，经常会用到一定的图形图像处理技术，以更好地对不同类型患者的临床诊断和治疗情况等进行科学地分析，帮助医生更好地掌握患者健康状况和病情，评估不同治疗方案的临床效果等。人工智能相关理论与技术的应用，也促进了图形图像技术应用水平的提升，促使其在医学领域中发挥出更为重要的作用，同时也为临床多种诊疗活动的开展提供了极大的便利。现如今，在医学领域，人工智能技术在助力便捷就医、辅助诊疗、提高医院精细化管理水平等方面均有了较好的应用。其中，在医学影像诊断方面，人工智能技术以及图形图像技术的应用日益广泛，人工智能与医学影像的交叉和融合是非常有前景的研究领域6。例如，心血管疾病是严重危害人类健康的疾病类型，但心血管疾病具有可防、可治的，针对疑似病例，尽早接受冠脉 CTA 检查，以明确病情，尽早确诊并接受对症治疗至关重要。因此，在临床上，冠脉 CTA 检查的开展十分广泛。冠脉 CTA 检查中需要用到一定的图形图像处理技术，但常规处理过程中，影像科医师往往需要通过人工方式对多种检查所得的图像进行阅读和分析，进而得到详细的评估与判断结果。整个过程工作量较大，效率偏低，患者等待结果的时间也较长。而基于人工智能背景，医院可以选择应用一定的冠脉 CTA 人工智能辅助诊断系统来实现对多种132软 件第 44 卷 第 9 期SOFTWARE图像的快速处理。应用人工智能技术，可以快速完成图像处理、病变分析、结构化报告形成、打印胶片等流程。人工智能下的冠脉 CTA 极大程度降低了狭窄病变的漏诊率，在病灶标注方面拥有着较高的识别能力，进而有效提高工作效率和检查质量，并节约患者时间。2.3 人工智能下的图形图像处理技术在工业领域的应用人工智能、大数据和物联网等新一代信息技术是构建数字世界的重要支撑，也是推动行业数字化转型的重要手段。随着深度学习在图像处理、自然语言处理等方面产生重大突破后，人工智能便真正具备了走出实验室步入市场的能力7。经过十余年的发展，人工智能的商业化在我国得到了长足发展，在多个领域都有一定的突破，如工业生产、水利、电力、金融等领域。目前，图形图像处理已成为许多行业必不可少的工具，它用于工业和农业以及物流和运输或医学和研究中，在所有这些领域中，它有助于自动识别和检查对象，对它们进行计数和测量或读取编码信息。例如，在工业生产中，生产的大部分已经配备了成像过程。例如，这里的关键点通常是全自动监控质量和生产率，并识别和分类有缺陷的生产零件。例如，高精度视觉检测技术将为不同行业提供精准的检测解决方案，智能制造方面的诸多应用解决方案、人工智能算法，如图像识别、目标跟踪等提高生产效率。近年来，我国把人工智能作为工业产业升级和经济转型的主要驱动力，人工智能为工业图像处理开辟了全新的可能性和应用领域。人工智能机器视觉作为特定场景下机器的“眼睛”，便于行业应用的视觉组件、图像处理软件与处理器、独立的视觉成像和智能处理的集成系统，可以独立完成图像采集功能并基于图像采集的信息完成预期的处理工作，助力各领域企业解决实际痛点。例如，在传统的工业环境中，比如常见的饮料瓶存在高盖、盖歪、盖破裂等能够影响饮料瓶质量的缺陷，采用人工智能机器视觉解决方案可以有效检测出这些常见的缺陷问题，同时还能对美观度进行调整。进而有效提升检测效率和准确性，为企业更好地提供产品在线检测服务。2.4 人工智能下的图形图像处理技术在农业领域的应用我国是农业大国，长期以来，我国一直十分注重在农业发展过程中应用各种新型的技术手段。在农业科研、生产等多项活动中，经常需要使用一定的图形图像处理技术8。人工智能背景下，也为农业相关图形图像处理提供了新的途径。但是，目前环境污染较为严重，雾霾天气频繁出现，从而导致光学传感器捕获的图像质量严重降质，影响计算机视觉算法的有效执行，同时导致获取的农业信息准确性降低。目前，对于图像质量改善的方法多为基于模型的图像增强算法，以及基于模型的图像复原算法等，但应用效果有限，在改善图像质量、提高其实际应用效果等方面的效果不够理想。而基于人工智能进行农业航拍图像处理，则可以更好地改善农业航拍图像的质量不佳的问题。借助一定的人工智能技术手段，显著改善图像质量，为农业领域相关工作人员提供更多清晰、可靠、精确的信息，为农业生产与科研等提供有力的支持。再比如，在农业生产过程中经常会出现各种病虫害。这一过程中，可以通过图形图像处理技术，得到一定的农作物、果木、花卉的病害图和虫害图，识别病虫害类型并提供科学防治方案。借助一定的人工智能技术，可以基于人工智能图像技术的农作物病虫害、植物识别的多方位应用软件，结合多种深度学习算法，根据积累的数据，全局监测、预警病虫害发生发展，为农业增产保质贡献力量。3 结语总之，人工智能等新一代信息技术是构建数字世界的重要支撑，也是推动行业数字化转型的重要手段。在图形图像处理技术的应用过程中，以人工智能为背景，积极地融合并应用一定的人工智能技术，可以更好地提升各类图形图像处理水平，为农业、工业、医学等多个领域诸多工作和活动的开展提供极大的帮助和便利。相信在未来的发展中，人工智能将更为深刻地影响图形图像处理技术，并发挥出更大的作用，更好地服务于多个不同的领域。参考文献1 曾光华,肖洋.人工智能算法在图像处理中的应用见解J.电子元器件与信息技术,2022,6(7):97-100.2 屈世豪.基于人工智能图像处理的多人洗手流程自动监管系统J.智能物联技术,2022,5(4):36-42.3 范胜男,邓君,张子扬,等.基于人工智能的双着丝粒染色体识别算法初步研究J.中华放射医学与防护杂志,2022,42(5):343-347.4 赵科锋,曹慧群,林莉,等.人工智能视频识别在水利数字孪生中的典型应用J.长江科学院院报,2023,40(3):186-190.5 李峰泉.人工智能的皮革自适应视觉图像处理切割技术研究J.中国皮革,2022,51(9):44-48.6 毛映,赵绿扬,龙洁.人工智能技术在口腔颌面部X线及计算机断层扫描影像图像处理中的应用J.口腔颌面外科杂志,2022,32(2):125-128.7 石艳丽,马镯,谢春岺,等.基于专利申请的乳腺癌人工智能诊断技术领域创新主体竞争态势分析J.中国医疗设备,2023,38(4):129-135.8 蒋玉英,陈心雨,李广明,等.图神经网络及其在图像处理领域的研究进展J.计算机工程与应用,2023,59(7):15-30.