计算机图像图形处理的点位预测与噪点探讨

摘要：为弥补拍摄过程中出现的不足，计算机图像处理需充分发挥自身作用，点位预测以及噪点分析便属于其中关键.基于此，本文简单介绍了计算机图像图形处理，并围绕计算机图像图形处理的点位预测、计算机图像图形处理的噪点分析开展了深入分析，探讨了中值滤波图像去噪方法的具体应用，希望由此能够为相关业内人士提供理论参考.

关键词：图形图像处理;点位预测;噪点;中值滤波

中图分类号：TP317.4  文献标识码：A  文章编号：1673-260X（2019）08-0046-03

前言

通过判断可能出现的点位，点位预测即可较好服务于计算机图像图形处理，配合噪点处理与分析，即可进一步提升图像图形的处理效果，而为了更好满足高精尖领域的图像图像处理需要，点位预测、噪点的检测与处理必须得到更高程度的重视，由此可见本文围绕计算机图像图形处理的点位预测与噪点开展具体研究具有重要的理论与现实意义.

1 计算机图像图形处理

洗相片属于最为原始的图片处理技术手段，而随着计算机技术的快速发展，近年来图像图形处理领域出现了较大变化，基于单反相机的数码照片生成、应用图像处理软件的图像图形处理便属于其中代表.在Photoshop等图像处理软件支持下，计算机图像图形识别、处理得以实现，后期处理需要也得以满足.从微观角度进行分析可以发现，通过改变像素实现的图像处理属于典型的微观角度图像图形处理，围绕市场中主流的图像格式，即可满足图像图形的快速对接处理需要，基于计算机技术的针对性处理也能够由此实现，如快速识别图像中的暗点像素或亮点像素，由此开展锐化处理，即可有效提升图片的对比度，这类像素分解手段在处理效果实现中所发挥的作用必须得到重视[1].

2 计算机图像图形处理的点位预测

在计算机图像图形的处理中，像素的识别极为关键，而为了实现更高层次的计算机图像图形处理，点位预测必须得到重点关注，因此本文围绕点位预测的原理、应用领域开展了深入分析.

2.1 原理分析

作为相对专业的内容，本文研究的计算机图像图形处理点位预测实质上属于围绕像素开展的模糊捕捉，在对像素进行的具体步骤过程中，模糊捕捉可预判像素出现的点位，图像的模糊分布操作由此即可顺利实现.深入分析可以发现，在计算机图像图形的操作中，点位预测较为常见和实用，且点位预测的原理与计算机图形图像操作存在较高的一致性.像素的累计会逐渐拼凑成图片，而在针对性像素着落点位的预测中，这一预测便属于典型的点位预测过程.为保证落点的规范性，需根据一定随机性开展点位预测的分布操作.在具体的计算机图像图形处理中，点位预测的问题往往较为频繁出现，但这类问题无法在宏观角度进行解决，必须基于计算机技术对问题进行微观角度的分析.以格式较大的图片为例，受像素较大影响，在图片的缩放过程中，其不可避免的会因缩减而损失部分像素，这种像素的损失便会最终导致图片出现失真问题.为避免格式较大图片的缩放出现失真问题，便需要针对性选用点位预测技术，以此尽可能减少格式较大图片缩放环节的失真问题影响.开展更深入分析可以发现，由于无法准确的确定点位预测，在计算机图像的缩放过程中，一般会采用点位分布原理和概率论进行操作以此完成点位预测，如基于点位密集程度和像素的色彩进行划分，结合图片亮暗点分布情况的划分也较为常见，计算机图像处理中点位预测落点因此受到的影响必须得到重点关注.仍以计算机图像的缩放为例，缩放过程也可以被理解为像素损失、重组的过程，由此开展的点位预测便需要进行分区操作，以此按照等分的部分进行计算机图像的分区，并以此围绕分区开展针对性处理，为保证原图在处理过程中的完整性，需等比例减少图像中像素的暗点与亮点，并同时等比例减少色彩的像素点，基于等比例减少开展函数概率计算，即可保证缩减后计算机图像原图的完整性能够得到较好保障，点位预测的重要性可见一斑[2].

2.2 应用领域及效果

开展更深入分析可以发现，计算机图像图形处理中的缩放过程一般会应用点位预测，这种是由于原有计算机图像图形的色彩分布与空间分布均会因缩放而发生较大变化，点位预测可保证这种变化不会对图像图形造成本质性伤害，图像的质量也能够由此得到较好保障.围绕计算机图像图形点位预测效果开展分析可以发现，点位预测可以实现稳定性操作，这是由于现阶段计算机图像图形点位预测算法早已发展成熟，图像图形的点位等比缩放、落点分析均可由此较好实现，图像可能因这类操作出现的损失问题也能够得到较好预防.在图片格式的保存过程中，为保证图片的精美和完善，必须结合实际需求进行细致操作，这也属于点位预测需要关注的重点.

3 计算机图像图形处理的噪点分析

3.1 基本分析

在计算机图像图形的处理过程中，噪点的分析属于较为常见的问题，这里的噪点多源于图像拍摄过程中存在的曝光问题，可以说过保险过曝与噪点的出现存在直接联系.在计算机图像图形的处理中，噪点的处理极为关键，一般可采用像素识别进行噪点去除，虽然这种噪点的处理看似简单，但具体设计原理却较为复杂.深入分析可以发现，计算机图像图形的噪点分析需围绕像素单位展开，由此采用降噪方式，即可有效降低噪点零度，图像整体降噪也能够由此顺利实现.

3.2 中值滤波图像去噪方法

在计算机图像图形处理中，中值滤波图像去噪方法属于较为常用的方法，该方法需以图像图形的噪点检测为基础，图像的边缘清晰也能够得到较好保证.在中值滤波图像去噪方法的应用中，其将计算机图像图形的噪声细分为瑞利噪声、高斯噪声、脉冲噪声、白噪声、三角噪声等.所谓中值滤波，指的是围绕计算机图像图形中心像素点的领域处理，这一处理未采用线性方法，具体处理中围绕某个像素点得到的滤波可理解为图像区域中像素（由滤波器包围）的灰度值中值，通过该值替代原有像素的值，即可完成计算机图像图形的噪点处理.采用数学公式，中值滤波图像去噪方法可表示為：

式（1）中的f（x，y）、g（x，y）分別为滤波输出与坐标点，sxy、median分别为滤波窗口中以（x，y）为中心的所有坐标点、中值处理，通过设定不同大小的窗口，中值滤波图像去噪方法即可实现围绕计算机图像图形的针对性滤波，配合开展的像素点灰度值排序，即可最终通过取中值得到像素点灰度值，针对性的计算机图像图形噪点处理可由此实现.

中值滤波图像去噪方法可结合计算机图像图形的噪点特点实现针对性改进，计算机图像图形的噪点多为脉冲噪声，考虑到这类噪声的像素点具备极小值或极大值特点，在对这类计算机图像图形进行噪点处理前，需首先将图像的像素点细分为图像细节点、噪点以及非噪点，以此保证中值滤波图像去噪方法的应用不会对非噪点造成影响.在具体的计算机图像噪声检测中，可采用全局检测确定极值点之间的噪点，但对于处于极值点的像素点来说，其是否属于噪点无法通过全局检测判定，因此需应用局部图像噪点检测算法，该算法的应用需首先开展全局检测判断，并随后针对性开展局部检测以此判断极值点噪点，极值点的噪点可由此得以较好分辨，图像细节也能够通过误判率的降低得到更好保障.结合中值滤波图像去噪方法基础，计算机图像图形的中值滤波图像去噪方法需引入噪点检测作为基础，通过设置阈值、自适应扩展窗口大小，即可较好满足计算机图像的像素点极值点判断与区分需要，配合极值点的区分即可快速判定极值点中的噪点，由此完成的检测可大幅提升中值滤波图像去噪方法的应用效果[3].

在基于噪点检测的中值滤波图像去噪中，必须针对性选择滤波窗口以满足噪点检测需要，计算机图像中的噪点也才能够由此得到更好筛选，结合上文研究可以发现，中值滤波图像去噪的滤波效果直接受到滤波窗口的影响.如滤波窗口取值较小，中值滤波图像去噪在应用中便很容易出现去噪效果较差问题，但此时计算机图像的细节会得到较好保护，而如果滤波窗口较大，计算机图像的去噪效果将大幅提升，但计算机图像同时很可能出现模糊程度大幅提升问题.深入分析可以发现，在具体的计算机图像中值滤波去噪处理中，如加入的噪声密度较大，计算机图像中心像素便无法通过较小的滤波窗口判断其是否属于噪点，这种情况往往会大幅增加误判的可能性.在计算机图像的噪点滤除过程中，计算机图像的去噪效果同样会受到窗口大小的影响，因此需要根据图像噪点实现滤波窗口的自动活动以控制窗口大小，具体的窗口大小需根据去噪性能与图像细节保护权衡[4].

为更好满足计算机图像的噪点处理需要，需采用三态中值滤波算法，该算法属于典型的中值滤波图像去噪改进方法，通过比较中心加权滤波与中值滤波的中心像素值与原始像素值，即可最终得出合适的计算机图像输出像素值，实现据去噪性能与图像细节保护权衡[5]，图1为算法的原理示意图.深入分析可以发现，三态中值滤波算法实现了中心加权滤波算法与标准中值滤波算法的优点结合，通过合理选择阈值T作为噪点去除的判断条件，计算机图像的细节即可在去除噪点的同时得到较好保存.结合基础的三态中值滤波算法，需围绕其开展针对性改进，改进后三态中值滤波算法的流程可概括为：“进行计算机图像中所有像素的全局检测→判断像素是否为极值点→如计算机中图像非噪点，保持其灰度值不变→计算局部检测→计算图像三态中值滤波→扩展滤波窗口→计算图像三态中值滤波→确定噪声点→将原像素灰度值使用估计值替换”.

为验证改进后的三态中值滤波算法，需开展实验仿真，主要测试图像选取256×256规格图像，并在实验过程中加入脉冲噪声0.08，设定阈值为15，最大滑动窗口设为5×5，最小滑动窗口设为3×3，最大、最小滑动窗口的权值分别设为11、3，由此围绕三态中值滤波算法、中心加权算法、改进后算法进行对比，可发现改进后算法有效降低了误判的可能性，噪点的更好筛选、图像细节的更好保存也由此实现，因此了确定改进后算法在计算机图像脉冲噪声的处理中表现优秀，这必须得到相关业内人士重视[6].

结论

综上所述，计算机图像图形处理的点位预测与噪点处理存在较高现实意义，在此基础上，本文涉及的计算机图像图形处理的点位预测应用领域及效果、计算机图像图形处理的中值滤波图像去噪方法等内容，则提供了可行性较高的计算机图像图形处理路径，而为了进一步提升处理效果，傅里叶变换、深度学习、快速位移图像高阶累积量噪点检测等算法的引入与应用也需要得到重视.

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参考文献：

〔1〕万兵.浅论计算机图形与图形图像处理技术的结合及策略[J].数字技术与应用，2018（12）：202-203.

〔2〕袁霞.计算机图形图像处理的关键技术研究[J].数字通信世界，2018（10）：56.

〔3〕曹青媚，王雪莲.快速位移图像高阶累积量噪点检测技术[J].计算机仿真，2017（07）：281-284.

〔4〕赵硕.基于噪点检测的全变分图像复原算法[D].天津大学，2017.

〔5〕冯学晓，古险峰.基于分形理论的图像边缘特征提取算法[J].新乡学院学报，2018（06）：40-43.

〔6〕刘昌.计算机图像处理与识别技术应用分析[J].信息与电脑（理论版），2019，（03）：150-151.