計(jì)算機(jī)圖像圖形處理的點(diǎn)位預(yù)測(cè)與噪點(diǎn)探討

摘要：為彌補(bǔ)拍攝過程中出現(xiàn)的不足，計(jì)算機(jī)圖像處理需充分發(fā)揮自身作用，點(diǎn)位預(yù)測(cè)以及噪點(diǎn)分析便屬于其中關(guān)鍵.基于此，本文簡(jiǎn)單介紹了計(jì)算機(jī)圖像圖形處理，并圍繞計(jì)算機(jī)圖像圖形處理的點(diǎn)位預(yù)測(cè)、計(jì)算機(jī)圖像圖形處理的噪點(diǎn)分析開展了深入分析，探討了中值濾波圖像去噪方法的具體應(yīng)用，希望由此能夠?yàn)橄嚓P(guān)業(yè)內(nèi)人士提供理論參考.

關(guān)鍵詞：圖形圖像處理;點(diǎn)位預(yù)測(cè);噪點(diǎn);中值濾波

中圖分類號(hào)：TP317.4? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1673-260X（2019）08-0046-03

前言

通過判斷可能出現(xiàn)的點(diǎn)位，點(diǎn)位預(yù)測(cè)即可較好服務(wù)于計(jì)算機(jī)圖像圖形處理，配合噪點(diǎn)處理與分析，即可進(jìn)一步提升圖像圖形的處理效果，而為了更好滿足高精尖領(lǐng)域的圖像圖像處理需要，點(diǎn)位預(yù)測(cè)、噪點(diǎn)的檢測(cè)與處理必須得到更高程度的重視，由此可見本文圍繞計(jì)算機(jī)圖像圖形處理的點(diǎn)位預(yù)測(cè)與噪點(diǎn)開展具體研究具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義.

1 計(jì)算機(jī)圖像圖形處理

洗相片屬于最為原始的圖片處理技術(shù)手段，而隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，近年來圖像圖形處理領(lǐng)域出現(xiàn)了較大變化，基于單反相機(jī)的數(shù)碼照片生成、應(yīng)用圖像處理軟件的圖像圖形處理便屬于其中代表.在Photoshop等圖像處理軟件支持下，計(jì)算機(jī)圖像圖形識(shí)別、處理得以實(shí)現(xiàn)，后期處理需要也得以滿足.從微觀角度進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，通過改變像素實(shí)現(xiàn)的圖像處理屬于典型的微觀角度圖像圖形處理，圍繞市場(chǎng)中主流的圖像格式，即可滿足圖像圖形的快速對(duì)接處理需要，基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的針對(duì)性處理也能夠由此實(shí)現(xiàn)，如快速識(shí)別圖像中的暗點(diǎn)像素或亮點(diǎn)像素，由此開展銳化處理，即可有效提升圖片的對(duì)比度，這類像素分解手段在處理效果實(shí)現(xiàn)中所發(fā)揮的作用必須得到重視[1].

2 計(jì)算機(jī)圖像圖形處理的點(diǎn)位預(yù)測(cè)

在計(jì)算機(jī)圖像圖形的處理中，像素的識(shí)別極為關(guān)鍵，而為了實(shí)現(xiàn)更高層次的計(jì)算機(jī)圖像圖形處理，點(diǎn)位預(yù)測(cè)必須得到重點(diǎn)關(guān)注，因此本文圍繞點(diǎn)位預(yù)測(cè)的原理、應(yīng)用領(lǐng)域開展了深入分析.

2.1 原理分析

作為相對(duì)專業(yè)的內(nèi)容，本文研究的計(jì)算機(jī)圖像圖形處理點(diǎn)位預(yù)測(cè)實(shí)質(zhì)上屬于圍繞像素開展的模糊捕捉，在對(duì)像素進(jìn)行的具體步驟過程中，模糊捕捉可預(yù)判像素出現(xiàn)的點(diǎn)位，圖像的模糊分布操作由此即可順利實(shí)現(xiàn).深入分析可以發(fā)現(xiàn)，在計(jì)算機(jī)圖像圖形的操作中，點(diǎn)位預(yù)測(cè)較為常見和實(shí)用，且點(diǎn)位預(yù)測(cè)的原理與計(jì)算機(jī)圖形圖像操作存在較高的一致性.像素的累計(jì)會(huì)逐漸拼湊成圖片，而在針對(duì)性像素著落點(diǎn)位的預(yù)測(cè)中，這一預(yù)測(cè)便屬于典型的點(diǎn)位預(yù)測(cè)過程.為保證落點(diǎn)的規(guī)范性，需根據(jù)一定隨機(jī)性開展點(diǎn)位預(yù)測(cè)的分布操作.在具體的計(jì)算機(jī)圖像圖形處理中，點(diǎn)位預(yù)測(cè)的問題往往較為頻繁出現(xiàn)，但這類問題無法在宏觀角度進(jìn)行解決，必須基于計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)問題進(jìn)行微觀角度的分析.以格式較大的圖片為例，受像素較大影響，在圖片的縮放過程中，其不可避免的會(huì)因縮減而損失部分像素，這種像素的損失便會(huì)最終導(dǎo)致圖片出現(xiàn)失真問題.為避免格式較大圖片的縮放出現(xiàn)失真問題，便需要針對(duì)性選用點(diǎn)位預(yù)測(cè)技術(shù)，以此盡可能減少格式較大圖片縮放環(huán)節(jié)的失真問題影響.開展更深入分析可以發(fā)現(xiàn)，由于無法準(zhǔn)確的確定點(diǎn)位預(yù)測(cè)，在計(jì)算機(jī)圖像的縮放過程中，一般會(huì)采用點(diǎn)位分布原理和概率論進(jìn)行操作以此完成點(diǎn)位預(yù)測(cè)，如基于點(diǎn)位密集程度和像素的色彩進(jìn)行劃分，結(jié)合圖片亮暗點(diǎn)分布情況的劃分也較為常見，計(jì)算機(jī)圖像處理中點(diǎn)位預(yù)測(cè)落點(diǎn)因此受到的影響必須得到重點(diǎn)關(guān)注.仍以計(jì)算機(jī)圖像的縮放為例，縮放過程也可以被理解為像素?fù)p失、重組的過程，由此開展的點(diǎn)位預(yù)測(cè)便需要進(jìn)行分區(qū)操作，以此按照等分的部分進(jìn)行計(jì)算機(jī)圖像的分區(qū)，并以此圍繞分區(qū)開展針對(duì)性處理，為保證原圖在處理過程中的完整性，需等比例減少圖像中像素的暗點(diǎn)與亮點(diǎn)，并同時(shí)等比例減少色彩的像素點(diǎn)，基于等比例減少開展函數(shù)概率計(jì)算，即可保證縮減后計(jì)算機(jī)圖像原圖的完整性能夠得到較好保障，點(diǎn)位預(yù)測(cè)的重要性可見一斑[2].

2.2 應(yīng)用領(lǐng)域及效果

開展更深入分析可以發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)圖像圖形處理中的縮放過程一般會(huì)應(yīng)用點(diǎn)位預(yù)測(cè)，這種是由于原有計(jì)算機(jī)圖像圖形的色彩分布與空間分布均會(huì)因縮放而發(fā)生較大變化，點(diǎn)位預(yù)測(cè)可保證這種變化不會(huì)對(duì)圖像圖形造成本質(zhì)性傷害，圖像的質(zhì)量也能夠由此得到較好保障.圍繞計(jì)算機(jī)圖像圖形點(diǎn)位預(yù)測(cè)效果開展分析可以發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)位預(yù)測(cè)可以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性操作，這是由于現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)圖像圖形點(diǎn)位預(yù)測(cè)算法早已發(fā)展成熟，圖像圖形的點(diǎn)位等比縮放、落點(diǎn)分析均可由此較好實(shí)現(xiàn)，圖像可能因這類操作出現(xiàn)的損失問題也能夠得到較好預(yù)防.在圖片格式的保存過程中，為保證圖片的精美和完善，必須結(jié)合實(shí)際需求進(jìn)行細(xì)致操作，這也屬于點(diǎn)位預(yù)測(cè)需要關(guān)注的重點(diǎn).

3 計(jì)算機(jī)圖像圖形處理的噪點(diǎn)分析

3.1 基本分析

在計(jì)算機(jī)圖像圖形的處理過程中，噪點(diǎn)的分析屬于較為常見的問題，這里的噪點(diǎn)多源于圖像拍攝過程中存在的曝光問題，可以說過保險(xiǎn)過曝與噪點(diǎn)的出現(xiàn)存在直接聯(lián)系.在計(jì)算機(jī)圖像圖形的處理中，噪點(diǎn)的處理極為關(guān)鍵，一般可采用像素識(shí)別進(jìn)行噪點(diǎn)去除，雖然這種噪點(diǎn)的處理看似簡(jiǎn)單，但具體設(shè)計(jì)原理卻較為復(fù)雜.深入分析可以發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)圖像圖形的噪點(diǎn)分析需圍繞像素單位展開，由此采用降噪方式，即可有效降低噪點(diǎn)零度，圖像整體降噪也能夠由此順利實(shí)現(xiàn).

3.2 中值濾波圖像去噪方法

在計(jì)算機(jī)圖像圖形處理中，中值濾波圖像去噪方法屬于較為常用的方法，該方法需以圖像圖形的噪點(diǎn)檢測(cè)為基礎(chǔ)，圖像的邊緣清晰也能夠得到較好保證.在中值濾波圖像去噪方法的應(yīng)用中，其將計(jì)算機(jī)圖像圖形的噪聲細(xì)分為瑞利噪聲、高斯噪聲、脈沖噪聲、白噪聲、三角噪聲等.所謂中值濾波，指的是圍繞計(jì)算機(jī)圖像圖形中心像素點(diǎn)的領(lǐng)域處理，這一處理未采用線性方法，具體處理中圍繞某個(gè)像素點(diǎn)得到的濾波可理解為圖像區(qū)域中像素（由濾波器包圍）的灰度值中值，通過該值替代原有像素的值，即可完成計(jì)算機(jī)圖像圖形的噪點(diǎn)處理.采用數(shù)學(xué)公式，中值濾波圖像去噪方法可表示為：

式（1）中的f（x，y）、g（x，y）分別為濾波輸出與坐標(biāo)點(diǎn)，sxy、median分別為濾波窗口中以（x，y）為中心的所有坐標(biāo)點(diǎn)、中值處理，通過設(shè)定不同大小的窗口，中值濾波圖像去噪方法即可實(shí)現(xiàn)圍繞計(jì)算機(jī)圖像圖形的針對(duì)性濾波，配合開展的像素點(diǎn)灰度值排序，即可最終通過取中值得到像素點(diǎn)灰度值，針對(duì)性的計(jì)算機(jī)圖像圖形噪點(diǎn)處理可由此實(shí)現(xiàn).

中值濾波圖像去噪方法可結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像圖形的噪點(diǎn)特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)針對(duì)性改進(jìn)，計(jì)算機(jī)圖像圖形的噪點(diǎn)多為脈沖噪聲，考慮到這類噪聲的像素點(diǎn)具備極小值或極大值特點(diǎn)，在對(duì)這類計(jì)算機(jī)圖像圖形進(jìn)行噪點(diǎn)處理前，需首先將圖像的像素點(diǎn)細(xì)分為圖像細(xì)節(jié)點(diǎn)、噪點(diǎn)以及非噪點(diǎn)，以此保證中值濾波圖像去噪方法的應(yīng)用不會(huì)對(duì)非噪點(diǎn)造成影響.在具體的計(jì)算機(jī)圖像噪聲檢測(cè)中，可采用全局檢測(cè)確定極值點(diǎn)之間的噪點(diǎn)，但對(duì)于處于極值點(diǎn)的像素點(diǎn)來說，其是否屬于噪點(diǎn)無法通過全局檢測(cè)判定，因此需應(yīng)用局部圖像噪點(diǎn)檢測(cè)算法，該算法的應(yīng)用需首先開展全局檢測(cè)判斷，并隨后針對(duì)性開展局部檢測(cè)以此判斷極值點(diǎn)噪點(diǎn)，極值點(diǎn)的噪點(diǎn)可由此得以較好分辨，圖像細(xì)節(jié)也能夠通過誤判率的降低得到更好保障.結(jié)合中值濾波圖像去噪方法基礎(chǔ)，計(jì)算機(jī)圖像圖形的中值濾波圖像去噪方法需引入噪點(diǎn)檢測(cè)作為基礎(chǔ)，通過設(shè)置閾值、自適應(yīng)擴(kuò)展窗口大小，即可較好滿足計(jì)算機(jī)圖像的像素點(diǎn)極值點(diǎn)判斷與區(qū)分需要，配合極值點(diǎn)的區(qū)分即可快速判定極值點(diǎn)中的噪點(diǎn)，由此完成的檢測(cè)可大幅提升中值濾波圖像去噪方法的應(yīng)用效果[3].

在基于噪點(diǎn)檢測(cè)的中值濾波圖像去噪中，必須針對(duì)性選擇濾波窗口以滿足噪點(diǎn)檢測(cè)需要，計(jì)算機(jī)圖像中的噪點(diǎn)也才能夠由此得到更好篩選，結(jié)合上文研究可以發(fā)現(xiàn)，中值濾波圖像去噪的濾波效果直接受到濾波窗口的影響.如濾波窗口取值較小，中值濾波圖像去噪在應(yīng)用中便很容易出現(xiàn)去噪效果較差問題，但此時(shí)計(jì)算機(jī)圖像的細(xì)節(jié)會(huì)得到較好保護(hù)，而如果濾波窗口較大，計(jì)算機(jī)圖像的去噪效果將大幅提升，但計(jì)算機(jī)圖像同時(shí)很可能出現(xiàn)模糊程度大幅提升問題.深入分析可以發(fā)現(xiàn)，在具體的計(jì)算機(jī)圖像中值濾波去噪處理中，如加入的噪聲密度較大，計(jì)算機(jī)圖像中心像素便無法通過較小的濾波窗口判斷其是否屬于噪點(diǎn)，這種情況往往會(huì)大幅增加誤判的可能性.在計(jì)算機(jī)圖像的噪點(diǎn)濾除過程中，計(jì)算機(jī)圖像的去噪效果同樣會(huì)受到窗口大小的影響，因此需要根據(jù)圖像噪點(diǎn)實(shí)現(xiàn)濾波窗口的自動(dòng)活動(dòng)以控制窗口大小，具體的窗口大小需根據(jù)去噪性能與圖像細(xì)節(jié)保護(hù)權(quán)衡[4].

為更好滿足計(jì)算機(jī)圖像的噪點(diǎn)處理需要，需采用三態(tài)中值濾波算法，該算法屬于典型的中值濾波圖像去噪改進(jìn)方法，通過比較中心加權(quán)濾波與中值濾波的中心像素值與原始像素值，即可最終得出合適的計(jì)算機(jī)圖像輸出像素值，實(shí)現(xiàn)據(jù)去噪性能與圖像細(xì)節(jié)保護(hù)權(quán)衡[5]，圖1為算法的原理示意圖.深入分析可以發(fā)現(xiàn)，三態(tài)中值濾波算法實(shí)現(xiàn)了中心加權(quán)濾波算法與標(biāo)準(zhǔn)中值濾波算法的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合，通過合理選擇閾值T作為噪點(diǎn)去除的判斷條件，計(jì)算機(jī)圖像的細(xì)節(jié)即可在去除噪點(diǎn)的同時(shí)得到較好保存.結(jié)合基礎(chǔ)的三態(tài)中值濾波算法，需圍繞其開展針對(duì)性改進(jìn)，改進(jìn)后三態(tài)中值濾波算法的流程可概括為：“進(jìn)行計(jì)算機(jī)圖像中所有像素的全局檢測(cè)→判斷像素是否為極值點(diǎn)→如計(jì)算機(jī)中圖像非噪點(diǎn)，保持其灰度值不變→計(jì)算局部檢測(cè)→計(jì)算圖像三態(tài)中值濾波→擴(kuò)展濾波窗口→計(jì)算圖像三態(tài)中值濾波→確定噪聲點(diǎn)→將原像素灰度值使用估計(jì)值替換”.

為驗(yàn)證改進(jìn)后的三態(tài)中值濾波算法，需開展實(shí)驗(yàn)仿真，主要測(cè)試圖像選取256×256規(guī)格圖像，并在實(shí)驗(yàn)過程中加入脈沖噪聲0.08，設(shè)定閾值為15，最大滑動(dòng)窗口設(shè)為5×5，最小滑動(dòng)窗口設(shè)為3×3，最大、最小滑動(dòng)窗口的權(quán)值分別設(shè)為11、3，由此圍繞三態(tài)中值濾波算法、中心加權(quán)算法、改進(jìn)后算法進(jìn)行對(duì)比，可發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后算法有效降低了誤判的可能性，噪點(diǎn)的更好篩選、圖像細(xì)節(jié)的更好保存也由此實(shí)現(xiàn)，因此了確定改進(jìn)后算法在計(jì)算機(jī)圖像脈沖噪聲的處理中表現(xiàn)優(yōu)秀，這必須得到相關(guān)業(yè)內(nèi)人士重視[6].

結(jié)論

綜上所述，計(jì)算機(jī)圖像圖形處理的點(diǎn)位預(yù)測(cè)與噪點(diǎn)處理存在較高現(xiàn)實(shí)意義，在此基礎(chǔ)上，本文涉及的計(jì)算機(jī)圖像圖形處理的點(diǎn)位預(yù)測(cè)應(yīng)用領(lǐng)域及效果、計(jì)算機(jī)圖像圖形處理的中值濾波圖像去噪方法等內(nèi)容，則提供了可行性較高的計(jì)算機(jī)圖像圖形處理路徑，而為了進(jìn)一步提升處理效果，傅里葉變換、深度學(xué)習(xí)、快速位移圖像高階累積量噪點(diǎn)檢測(cè)等算法的引入與應(yīng)用也需要得到重視.

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