人工智能算法在图像处理中的应用.docx

?

?

人工智能算法在图像处理中的应用

?

?

人工智能（简称AI）是新时代背景下提出的全新概念，也是时代进步的重要标志。作为一种先进的技术体系，其所呈现的应用覆盖面十分的广泛，并且在很大程度上改变了当下的社会面貌。作为一种智能化的技术载体，在图像处理方面所呈现的应用功能也是十分突出的，并且所包含的技术类型进行十分丰富。下面，主要就AI技术的内涵、本质，以及在图像处理方面的具体应用展开合理的分析。

人工智能算法;图像处理;应用

前言：

随着时代全面进入互联网发展时期，信息技术体系逐渐成熟化，计算机的内部结构和系统功能也得到了进一步的优化，整体运行效率获得显著提升。与传统系统下的计算机设备相比，在功能上更加先进，覆盖面更加全面。在信息化的时代背景下，相关人员开始强调AI技术的开发。并以先进的技术载体为支撑积极研发智能算法，用于支撑图像处理等各个方面的工作开展，从而有效的提升工作效能。因此，在图像处理的行业领域，以AI技术为载体加强智能算法的研发，规范推广和使用是当下需要关注的重要发展目标。

一、人工智能概述

（一）内涵

AI是一种全新的技术体系，主要以信息化技术手段为支撑实现智能化处理，同时也属于一种全新的学科范畴。有学者将其定义为一种工具性较强的技术载体，具有一定的高端性能，是基于人体功能学角度所设置的一种智能技术，能够在一定程度上取代人工操作，甚至还可以完成高危环境下普通人员无法完成的工作。在当前的社会领域所呈现的服务特征十分突出，也因此受到了广泛性的应用，让各个领域都呈现出全新的发展面貌。

（二）本质

AI作为一种新技术，所呈现的模拟特征比较突出，主要以人为模仿对象，按照个体的思维以及具体的行为表现进行编程和智能设计，從而通过技术的控制实现机器设备的自动化运转。可以说，AI技术和相关设备载体的本质就是一项高端的工具，只是在思维逻辑和行为方面与人相似，但是并不具备人的感知和情感。而AI算法则是以先进技术为载体进行编程处理，从而构建完善性的系统功能体系，保证各项功能得到有效发挥。将其应用到图像处理技术革新当中，能够全面提高整体工作效能。

二、人工智能算法在图像处理中的应用

（一）人工神经网络（ANNs）

ANNs作为典型算法，其研发灵感主要来自于大自然，以动物行为为灵感依托所创设的一种智能算法。众所周知，与人不同，动物的神经网比较特殊，并且存在着独特的优势。具有较强的信息敏锐性。因此，在研究智能算法的过程中，从动物的身上获得了有效灵感，并构建了ANNs算法模型。在图像处理中应用时，该算法能够实现信息分析，提取，从而保证所获得的信息应用效能更加突出。不仅如此，ANNs具有较强的自主性和自控性，对图像处理的真实环境具有较强的适应性。一般情况下，在针对具体图像进行压缩处理操作的过程中，需要用到这一算法。合理设置节点，在设置时根据不同层级对节点数量进行规范选择，并就所对应的功能类型进行明确。节点少对应传输层，多的则对应输出/入。相较于传统的压缩存储模式，ANNs所具有的优势比较突出，不仅能够控制存储空间，同时也能够保证处理效能获得显著提升，最重要的是，能够保证图像的还原指标符合基本要求。。

（二）遗传算法（GA）

GA也是一种智能化的算法，是AI技术体系支撑下的重要算法类型。也是一种以生物学科为依托的全新技术载体，融入了一定的遗传学知识，是自然进化生态现象的一种重要体现。具体指在计算机的助力下，对不同的运算流程进行检索，该过程具有一定的随机性。通过自动化分析与识别，从数据库中智能选择出最优的处理方式，具有一定的择优选择的功能。一般情况下，该算法在具体运行的过程中，首先需要先以结构对象为载体进行干预，之后进行检索和操作。在该算法所构建的工作系统中，所包含的要素比较丰富和多样化，具体有编码、初始化种群、选择、交叉、变异等。在利用该算法对具体的图像进行处理时，所适应的工作领域主要以切割环节为主。即根据智能化分析对比较优秀的切割方式进行自主选择，从而保证图像处理效果最佳化。GA的算法模型具体见下图。

（三）蚁群算法（ACO）

ACO也是一种以AI技术为支撑的全新智能算法，下图是该算法的具体模型。该算法具有较强的概率性特征，及从众多路径中选择出最佳形式，具体融入了生物学科的思想，以蚂蚁觅食的生物现象为灵感支撑所创设的一种全新的算法形态。就像蚂蚁一样，ACO在进行图像处理的过程中，会留下具体的信息，分散在所经过的区域范围中，对具体的路径方向进行明确。然后根据浓度范围值进行信息反馈，根据数据综合分析确定最优路径，与其他的算法不同，所呈现的精度效能更加突出。在利用ACO进行图像处理时，一般会对图像进行切割处理，同时在边缘检测方面也具有着重要作用。

（四）模拟退火算法（SA）

SA作为一种比较典型的算法，同样具有一定的随机性特征。融入了一定的物