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计算机图像处理技术应用分析

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摘要：本文对计算机图像处理技术的基本概念、简要分类、应用优势等内容展开分析，结合图像处理中应用广泛的关键技术，通过研究计算机图像处理技术在工农业、交通、医疗、艺术等领域中的具体应用，分析了其发展趋势，其目的在于改善技术应用效果，加快图像技术的发展速度。

关键词：计算机图像处理技术；应用优势；图像预处理

科技发展推动了计算机技术的长足进步，工农业、交通、医疗等领域的发展对计算机技术的辅助功能提出了更高要求。数字图像处理技术的应用借助不断智能化的数学算法，实现了更加广泛的应用，潜移默化地改变着人类的生活品质。

1计算机图像处理技术概述

1.1基本概念

计算机图像处理技术指的是，利用计算机技术对图像进行数据化处理，以获得图像中隐含的关键信息。图像处理过程中，需先将图像数字化成数据矩阵，然后进行数据存储、滤波、提取或识别等处理，最后获得所需的相关信息。

1.2简要分类

计算机图像处理中的图像可以分为两类，其一为数字化图像，这也是科技发展下的产物，当前随着科技的发展图像也逐渐向数字化方向发展，同时数字化的图像具有精度高、处理便捷等优势，更有利于满足当前的社会需求；其二为模拟图像，这也是生活中比较常见的图像，比如照片、光学图像等，模拟图像相对数字图像来说精度差，但是灵活性比较强。由于精度的限制导致在处理的过程中存在一定的难度。

1.3应用优势

第一，处理速度快。大数据背景下计算机图像处理与识别技术需要处理海量信息，但其良好的技术优势，使其能够通过软件与数据库的良好配合，在短暂时间内快速完成各项信息的数据分析、对比、去除和保持工作。第二，精准度高。图像处理与识别技术的进一步改革

与优化的前提下，现阶段的计算机图像处理与识别技术已经改变了传统单张图片识别的方式，能够同时处理各种类型的图像数据，且这些图像数据经过处理后，无用的信息会被过滤，筛选出有用和完整的数据，进而满足使用者的图像数据获取需求。第三，灵活性好。计算机图像与识别技术进行图像数据处理时，系统和数据库能够在处理过程中智能化设置需要处理的图像，使用者运行技术操作后，自动化判断图像，通知使用者精准度与精细度的调整要求，达到相应要求后，实现图像的自动化处理。

2计算机图像处理技术应用流程分析

2.1数字图像处理

在对计算机图像进行处理时，需要先对采集到的图像进行数字化处理，借此来完成数据信息的优化处理。从目前的应用情况来看，目前在应用中所采集到的数据信息主要以模拟图像为主，而这一类图像在实际处理中，并不能直接对其进行处理，在处理之前需要先完成预制操作。在具体的处理过程中，需要注意以下几点：第一，对于已有的各类图像信息进行整理，常用的图像种类包括照片、图片、X光照片等，基于图像信息的基础特点，匹配相应的数字化处理方法，从而得到所需要的数字图像，为后续进一步处理提供参考。第二，基于实际需求将采集到的图像内容划分为若干个像素的小区域，已经划分好的小区域在应用中，可以将其亮度采用整数来表示，以便于后续应用过程中的进一步处理。

2.2抽样及量化

2.2.1抽样处理

在对图像展开应用处理时，抽样属于非常基础的工作内容，其主要是将时间和空间上连续应用图像进行提取，使其可以顺利转换成离散状态的抽样点集合。在具体的应用过程中，其图像信息主要以二维信息为主，为了顺利完成图像信息的抽象处理，需要提前将二维信号转换成一维信号，随后再对其进行抽样处理。在具体的应用过程中，需要根据图像基础情况沿着垂直方向上开始进行扫描，扫描方向遵循由上到下的顺序进行，从而提取出在不同水平线上浓淡度数值的一维扫描线，随后再根据要求完成离散信号的提取，先完成垂直方向上的数据采集，随后再进行水平方向上信息的提取。另外，在信息提取的过程中，也需要对时间轴信息做好提取工作，完成时间轴信息提取之后，再进行其他层面上信息的梳理，从而获取到可靠的数据分析结果。

2.2.2量化处理

在完成抽样处理之后，可以对其进行量化处理，而此时经过抽样处理的图像信息，已经在时间维度和空间维度上处于离散化的状态。但是其经过抽样处理后所得结果的像素值，无论是浓淡度还是灰度值依旧保持着连续量的状态。完成上述内容后，经过抽样后所得到的连续量信息会对其进行离散化整数值处理。同时在处理过程中也会参考基础向量数值，并且在获取到整数数值之后，也可以利用连续浓淡数值来进行表示，所有的取值都需要需要进行取整。需要注意的是，在具体的处理过程中，还存在着量化误差，在取值过程中，也需要考虑该数值带来的差异性，并对其进行针对性量化处理，从而提升分析结果的使用价值，提高使用结果的可靠性。

2.3图像预处理

在图像预处理环节中，主要分为以下几部分内容：

2.3.1完成伪彩色的