新媒体时代计算机图形图像处理技术在传媒中的应用

方芳

摘要

在科学技术不断进步的发展背景下，数字图像处理技术迎来了空前发展，与此同时也提高了图像技术在传媒行业中的价值。随着新媒体时代的到来，数字图像处理技术的应用涉及到了各行各业，对图像传媒行业的影响也是不容忽视。数字图像处理技术在很大程度上推动了图像传媒行业的可持续发展。数字图像处理技术主要包括数字图像编码压缩技术、分割技术、增强复原技术，本文通过对数字图像处理关键技术的研究，旨在让从事图像处理的同行更深入的了解此项技术，为以后的研究提供理论基础。

【关键词】新媒体时代 计算机图像 处理技术应用

在传统媒体中，图文结合一直都是报刊的特色。只有文字的报刊，可读性并不高，当一份报刊图文并茂的时候，才会受阅读者的喜爱。图片己不再是单单在版面上起点缀、装饰作用，许多图片题材重大、现场感强、形象直观而在新闻报道中唱主角、挑大梁。

1图形图形处理技术概念

图像处理（image processing），是指用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理，数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。21世纪是充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。

2图形图像处理技术在传媒中的应用

随着新媒体时代的到来，图片的价值作用越来越凸显。我们利用计算机技术，将更多的文字描述，制作成一张张鲜活的图片，不仅让读者的视觉得到满足，也更加有效率的传播了信息，图片给人留下的印象会比文字更加深刻，这也是为什么图片处理技术在新时代传媒中的作用价值会越来越高的原因。

3数字图像处理常用技术

数字图像处理是采用计算机技术将图像进行压缩、编码、增强等数字化处理，从而将低画质的图像转变为高质量的图像的过程。下面介绍几种数字图像处理常用方法。

3.1数字图像编码压缩技术

数字图像编码压缩技术在图像网络传输方面应用最多，这样可以方便图像的传输，减少图像占用空间，节省资源。压缩需要考虑图像的失真程度，根据压缩的可逆性，可以将压缩分为可逆压缩和不可逆压缩。编码是压缩的常用方式。常见的图像压缩编码格式有BMP、Jpeg、Gif. TGA、FPX、PNG、EPS等。下面对各种编码格式下的压缩效果进行比较，方法将同一张大小為lMb的TGA图片进行压缩。编码的主要目的在于降低降低图像的冗余度，设压缩前图像有m个数据，编码压缩后有n个数据，压缩率为t，这Fm/n，冗余度为s=l·l/t。

3.2数字图像分割技术

图像分割主要是将需要的部分提取出来，通过局部去逐渐理解图像，常用的方法是通过权值来进行图像分割。通过定义出的阀值，将图像分割，因此阀值的选取很重要。阀值关系函数如公式（1）：

其中，T为阀值，大于阀值时分割图像，小于阀值时不进行分割。阀值分割方法简单，容易理解，常用于软件设计方面。基于统一副图像，采用不同的阀值，结果如图1，图1左边阀值就是小于右边。

除了基于阀值的分割方法，还有许多分割方法，比如基于区域的分割方法和基于边沿监测的分割方法。

3.3数字图像增强复原技术

图像增强复原技术主要是为了增加图像的真实效果，不用考虑图像的失真，只需要将图像中的有用部分保留即可。图像增强复原主要是为了改善图像质量，提高图像的清晰度，去除图像噪声。图像增强突出重点，感兴趣的部分，抑制次要，提高图像判别能力，满足特定的场景。

图像增强一般有直方图和灰度变换两种方法。灰度变换可以采用分段、线性、非线性三种变换处理。线性变换根据信号与系统原理就是完成简单的加减法，增加黑暗处图像的亮度。非线性变换主要采用一些非线性函数来实现，比如对数变换、积分变换等。图2是图像进过线性变换和非线性对数变换后的图像对比。

图像都可以用灰度来表示，直方图就是用来表示图像的灰度关系。根据直方图的高低关系可以判断图像的亮暗程度。灰度层次越明确，图像的对比度越好，图像就更加清晰。直方图的目的是通过累计分布关系将图像的各点灰度出现概率相同的点进行均匀分布，可以采用均衡和匹配两种方式。均衡能增强图像的对比度，灰度级减小，灰度范围扩大，产生的直方图是一种近似的直方图。为此引入了一种匹配方式，修改图像的直方图，主要采用累积算法。图3是原图像和匹配后两种直方图的对比。

图像复原是当需要的图像失真或者图像质量差时，需要对图像进行修复，恢复图像原貌。图像复原需要知道图像质量变差失真的原因，建立模型，再复原。图像失真或者图像质量差的主要原因是图像受到了外界因素的干扰，包括设备噪声、物距移动、光污染等。根据图像退化原因找到对应的图像复原方法，如果是加性噪声引起，采用降噪方法;如果是系统引起，采用退化逆运算方法。根据概率论先验知识，建立退化模型，进行反推，恢复原图像。图像退化的原因很多，因此根据不同的原因需要建立不同是数学模型，这是一项繁琐的数学演算，而且要想完全恢复完全一样的原图像，几乎是不可能的，根据恢复的质量标准，只能做到接近原图像。

图像复原方法很多，一般采用估计和拟合两种方法。估计方法是在缺乏对图像退化原因的情况下，寻找原因，消除影响。拟合方法是在对图像退化原因掌握的情况下，通过建立退化数学模型对其进行拟合。由于知道退化原因，拟合复原的结果较好。

如一些比较珍贵的老旧照片现在利用计算机技术，就可以将这些残缺的照片复原。将图片分区域，分模块进行修复，使用仿制图章工具，从原图中采集素材点，修复相近部分，也可以利用绘制工具，直接在图片上手工修复还原一些比较难处理的部分。对于一些老旧的照片资料，或者照片出现不完整或者不清晰的时候，可以利用计算机的图片处理技术来达到高度还原。如图4所示。

参考文献

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