计算机图像处理中多目标优化应用分析

2020-10-09 11:13黎衡
科学与信息化 2020年26期
关键词:多目标优化图像处理应用分析

摘 要 随着社会经济日新月异的发展,科学技术的不断进步,人们的生活逐渐向智能化、信息化方向发展,手机、电脑等成为人们生活和工作的必备品,这些现代化设备不仅可以向人们传递音频信息,也向人们传达了一些图像信息,图像的质量引起了人们的广泛关注,这就要求有关工作人员合理地运用计算机技术,优化设定目标,不断创新图像处理技术。文章分析了我国计算机图像处理中多目标优化发展趋势,并总结出一些相应的应用创新策略。

关键词 计算机;图像处理;多目标优化;应用分析

引言

在计算机技术不断发展的背景下,各行各业的专业技术也都得到了显著提高,在信息系统图像处理方面,传统的图像处理技术已经不能满足人们对图像质量的要求,因此,有关工作人员应将计算机技术合理地应用于多目标优化的图像处理中,并根据图像内容,结合实际目标优化情况,不断创新图像处理模型,优化图像处理程序,建立健全统一的图像评价系统,合理利用存储资源,从而使图像处理系统可以存储更多的数据信息,提高信息系统的图像处理技术。

1计算机图像处理中多目标优化应用的重要性

在科学技术不断发展的时代背景下,计算机技术在各个领域中的运用推动了信息技术的发展,传统的图像处理技术已经不能满足多目标优化的发展需求,有关研究人员应不断更新完善多目标优化理论,并增加其可操作性,将计算机技术充分渗透到图像处理技术中,提高图像处理技术水平,从而使多目标优化达到预期的效果。

2计算机图像处理中多目标优化发展趋势

2.1 图像恢复

在图像处理技术中,图像恢复技术有着至关重要的作用[1]。不同时期的图像记录和存储方式不同,其像素和分辨率也不同,图像可能会存在不清晰等情况,这就需要有关人员运用图像恢复技术,结合目标峰值信噪比,将损坏的图像复原。

2.2 图像增强

有关人员在处理一些损坏的图像时,由于图像原始数据破损,图像无法通过模型准确推断出结果,这就需要图像增强技术提高原有图像的清晰度,消除图像中的噪点,将图像边缘进行适当的锐化处理,从而提高图像记录的清晰度,最大限度的复原图像。

2.3 图像分割

相关工作人员为提高工作效率和工作质量,在进行图像处理时,可以提前对所处理图像进行备份,避免后期处理图像时出现色差、图像比例变化等情况,然后对图形进行合理的分割,有针对性的处理图像片段,这样不仅可以减少工作人员的工作量,还可以提升多目标优化技术。

2.4 图像重构

现阶段,我国多目标优化的图像处理基础仍处于发展初期,虽然在计算机技术的推动作用下,我国的网络图像传输技术取得了一定的发展,但较大的图像在上传和下载过程中需要进行压缩和解压缩,这在一定程度上降低了图像的分辨率。所以,有关人员在对压缩图像进行处理时,应合理的运用图像重构技术从而实现目标的优化。

2.5 图像融合

一些图像在图文结合、三维立体视觉等方面的要求比较高,为满足图像的设计要求,有关工作人员应合理的运用图像融合技术,将配文和光影效果更好地融入图像中,增加图像的视觉效果和真实度,从而有效避免图像失真,达到多目标优化的效果。

3计算机图像处理中多目标优化的应用创新策略

3.1 提高运算模型的精准度

提高运算模型的精准度是提高图像处理技术的有效措施之一[2]。在计算机技术背景下,有关人员应加强图像运算模型对图像处理的精准度,这不仅可以有效减少工作人员的工作量,还可以增加图像的可修复程度,从而提高图像处理技术水平,最大限度地的满足顾客对图像的要求,确保图像的真实感和立体感。

3.2 明确图像优化的目标

优化目标与优化模型相辅相成,是支持图像处理最终决策的重要基础。在优化目标图像相对模糊的情况下,多目标选取往往会降低最终优化条件的输出效果。而计算机在执行多目标优化方向的程序时,由于目标参量过多或优化目标的权重相对比较接近,这在一定程度上会直接影响图像质量处理效果的界定范围。有关工作人员在图像优化过程中也需要关注任务类型是否受到波动性干扰,因为图像处理任务类型本身存在优化目标的雷同性,如果偏离了最佳优化方案的核心目标,就会造成图像在处理方向的弱化。例如,工作人员在处理原始图像恢复时,不仅要增强图像的清晰度和分辨率,同时也要在后期分割效果尽量减少图像的色差,并保持原有的数据信息量。

3.3 增强对图像处理质量的主观评价观念

对于图像处理的优劣可以从主观评价与客观评价两个方向予以分析,所以,最大限度地满足客户的需求,才是图像处理技术实质上的人本理念和目标要求。另外,计算机图像处理方向依据主观评价存在两个极为重要的质量理解方向。首先,图像的真实度是影响主观评价的重要参考范式。如果图像处理的最终结果与原始图像差距比较大,则不能达到与原始图像信息互补支持的效果,因此客户最终的主观评价也会倾向于图像处理质量较低的判定[3]。此外,可懂度是人为主观评价的一项极为重要的参考标准,图像信息在计算机思维框架下并不存在模糊判定的明确界限,所以人为观察则会将图像处理划分为能够理解和不能够理解两个方向,此时图像处理目标容易受到人为思考局限性的制约,因此有关人员应增强对图像处理质量的主观评价观念。

4结束语

由此可见,在科学技术的推动下,有关人员应不断丰富多目标优化的理论,充分利用计算机技术,增强多目标优化理论的可实践性,从而提高图像的处理技术,提升相关工作人员的工作效率和工作质量。为满足大众对图像质量的要求,有关人员应不断提高运算模型的精准度,明确图像优化的目标,并增强对图像处理质量的主观评价观念,在修复原始图像时,尽量提高图像清晰度,合理的运用图像分割技术,使图像不受压缩和解压缩的影響,确保图像的真实度,从而强化计算机图像处理中多目标优化的应用。

参考文献

[1] 孙亮.计算机图像处理中多目标优化应用研究[J].黑河学院学报,2019(1):206-207.

[2] 曾婧.计算机图像处理中多目标优化运用研究[J].电脑迷,2018 (35):3.

[3] 王丹,田熙,冯甜甜.多目标优化在图像处理中的应用[J].数字技术与应用,2016(1):105.

作者简介

黎衡(1988-),男,江西萍乡人;学历:研究生,职称:助理工程师,现就职单位:中电莱斯信息系统有限公司,研究方向:图像处理。

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