摘要：智能化浪潮下圖像和視頻數(shù)據(jù)爆炸式增長，需挖掘圖像中的深層信息，最大化應用數(shù)據(jù)信息的價值。機器學習技術以學習和分析能力使計算機具備理解、識別和處理圖像的能力。通過深度學習不僅可捕捉圖像的表面特征，更洞察其深層含義，滿足人們對圖形圖像處理的多樣化需求。該文探討了機器學習在圖形圖像處理中的應用，分析其關鍵技術，旨在推動該領域的技術進步與應用發(fā)展。

關鍵詞：機器學習；圖形圖像處理；應用；關鍵技術

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.032

中圖分類號：TP 311.13 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2024）09-00-03

Application and Key Technology Analysis of Machine Learning

in Graphics and Image Processing

QIN Yunxia

（School of Electronic Information and Electrical Engineering， Tianshui Normal University， Tianshui 400000， China）

Abstract： q1biczJX54SXkz6XbpJfnIWtlA3Fg3vyttg2Zn9SDXU=Under the wave of intelligence， the explosive growth of image and video data requires the exploration of deep information in images to maximize the value of applied data information. Machine learning technology enables computers to understand， recognize， and process images through their learning and analytical abilities. Through deep learning， it can not only capture the surface features of images， but also gain insight into their deeper meanings， meeting people's diverse needs for graphic and image processing. This article explores the application of machine learning in graphics and image processing， analyzes its key technologies， and aims to promote technological progress and application development in this field.

Keywords： machine learning; graphic and image processing; application; key technology

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展和視頻網(wǎng)站、社交平臺的大量涌現(xiàn)，圖像與視頻數(shù)據(jù)流量激增[1]。在大數(shù)據(jù)的浪潮下，圖像數(shù)據(jù)的重要性愈發(fā)凸顯，用戶對視頻圖像的互動需求愈發(fā)旺盛，圖像處理領域因其復雜性和多樣性，對技術和結果的要求極高。隨著人工智能技術的日益成熟，特別是機器學習技術的突破，圖像處理領域迎來新機遇[2]。

1 機器學習與圖形圖像處理技術簡述

1.1 機器學習

機器學習作為人工智能的分支，賦予計算機系統(tǒng)自我學習和優(yōu)化能力，無須煩瑣編程。機器學習關鍵在于數(shù)據(jù)與統(tǒng)計技術的結合，使計算機能在未知環(huán)境中基于經(jīng)驗預測和決策[3]。機器學習依賴海量數(shù)據(jù)訓練模型，模型本質是數(shù)學函數(shù)或算法，通過合理選擇線性回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等模型，實現(xiàn)預測、分類、聚類等目標。在機器學習中，特征工程作為數(shù)據(jù)屬性的描述，其選擇直接影響模型性能。有效的特征工程能顯著提升模型準確性和工作效率，為解決實際問題提供有力支持。

1.2 圖形圖像處理技術

在20世紀80年代，圖形圖像處理技術蓬勃發(fā)展，隨著硬件技術的躍進和社會需求的增加，該技術逐步分化為繪制與處理兩大核心領域，精細優(yōu)化各類圖形圖像，滿足人們多樣化的生活與工作需要。在實際應用中，用戶可依據(jù)需求，利用先進設備和技術，對圖形圖像進行個性化處理，高性能硬件可提升圖像處理效率，PS、AI等二維處理軟件和C4D、MAYA等三維處理軟件，均展現(xiàn)出強大的圖像處理能力，可提高圖像質量，促進跨部門的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作[4]。

（1）圖形圖像復原技術。通過虛化、銳化等手法增強畫面視覺沖擊力，突出主體內(nèi)容。同時，圖形圖像復原技術還能優(yōu)化低像素或模糊圖像的清晰度，為用戶帶來更清晰、更優(yōu)質的視覺享受，滿足特定場景下的圖像處理需求。

（2）圖像壓縮技術。未經(jīng)壓縮的圖像往往占用空間大，影響計算機性能。壓縮后的圖像不僅占用空間小，還能確保傳輸過程中的速度與穩(wěn)定性，降低像素丟失風險，為用戶提供高質量的圖像傳輸體驗。

（3）圖像分割技術。相較于傳統(tǒng)方法，圖像分割技術能更快速地完成信息提取，精準提取圖像信息，加快處理速率，顯著提升工作效率，是現(xiàn)代辦公自動化的重要支撐。

（4）計算機輔助圖形圖像處理技術。廣泛應用于產(chǎn)品研發(fā)，通過CAD等工具實現(xiàn)科學、規(guī)范設計，可監(jiān)控生產(chǎn)過程確保質量，還可通過模擬實驗降低成本、減少浪費，為產(chǎn)品優(yōu)化提供有力數(shù)據(jù)支持。

（5）圖形圖像識別技術。依托CNN網(wǎng)絡和OpenCV庫，實現(xiàn)高效識別。CNN以其特征檢測層學習并識別二維圖形變化，OpenCV作為跨平臺視覺庫，采用通用算法，為圖像識別提供強大支持，提升圖像識別效率與準確性。

2 機器學習在圖形圖像處理中的應用領域

2.1 圖像增強

在圖形圖像處理中應用，機器學習技術可深度挖掘圖像樣本，智能調(diào)整對比度、亮度和色彩，顯著提升圖像細節(jié)與視覺效果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）能精準捕捉局部特征，實現(xiàn)超分辨率重建，使圖像清晰度大幅提升[5]。生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等深度學習技術則將圖像增強推向新高度，從低質圖像中生成高清畫面。

2.2 圖像理解

機器學習技術賦予計算機圖形圖像處理視覺解析能力，能深入理解圖像中的語義與情感。通過學習海量圖像數(shù)據(jù)，計算機能夠洞察圖像內(nèi)容，并進行精準的語義和情感分析。在人機交互、智能導航等領域，為圖像識別與應用提供新的可能。

2.3 圖像分類

圖像分類是圖像處理的核心，精確地將圖像歸為不同類別。傳統(tǒng)方法依賴人工特征設計，耗時且需專業(yè)知識。而機器學習技術通過自動學習海量圖像樣本的關鍵特征，結合深度學習和像素分類模型，借助像素空間關系，可實現(xiàn)更精細的分割。在醫(yī)學影像和自動駕駛等復雜場景中，深度學習圖像分割技術展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，實現(xiàn)精準目標分割與跟蹤，推動圖像處理技術的深入發(fā)展。

2.4 目標識別

機器學習技術在圖像目標檢測中展現(xiàn)出巨大潛力，面對復雜的圖像場景，不僅要精確識別目標物體，還需準確定位其位置。傳統(tǒng)方法依賴煩瑣的特征選擇和算法設計，而機器學習則通過訓練海量樣本，自動提煉特征，實現(xiàn)高效檢測和定位。與此同時，在安防監(jiān)控領域中，機器學習能自動識別和跟蹤目標，提升智能化水平；在人臉支付中能快速準確識別人臉，提升支付便捷性和安全性；在智能駕駛中可輔助車輛識別交通標志、行人和車輛，提高駕駛安全性。

2.5 圖像生成

圖像生成技術作為計算機視覺領域的前沿技術，可重塑人們的視覺體驗。借助機器學習，能夠創(chuàng)造出與真實世界難辨真?zhèn)蔚奶摂M畫面[6]。在深度學習和大數(shù)據(jù)技術的推動下，機器學習模型可精準捕捉真實圖像的核心特征，生成逼真的虛擬圖像，拓展創(chuàng)作的邊界，為人們提供全新的表達平臺。在游戲開發(fā)和動畫制作等領域，圖像生成技術展現(xiàn)出巨大的潛力，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）等先進算法的應用，可不斷優(yōu)化生成的圖像，使之與真實圖像幾乎無法區(qū)分，為游戲場景和虛擬現(xiàn)實世界構建注入動力。

2.6 圖像修復

機器學習技術通過深度學習海量圖像數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)對圖像遺失或受損部分的精準修復，提升圖像的視覺品質。在文物保護領域，借助機器學習能有效地保存和傳承歷史遺產(chǎn)，為文化的延續(xù)提供強有力的技術支撐。

3 機器學習在圖形圖像處理中的關鍵技術分析

3.1 數(shù)據(jù)集的精心策劃與預處理

數(shù)據(jù)集質量是機器學習模型設計的關鍵，直接關乎模型訓練的準確性和泛化能力。為確保模型的合理化應用，需審慎選擇數(shù)據(jù)集，確保模型設計能緊密貼合人們的實際需求，同時涵蓋豐富且多樣化的樣本，根據(jù)具體的圖形圖像處理任務，確定數(shù)據(jù)集所需的規(guī)模、種類等，確保訓練出的模型在面對多樣化真實世界數(shù)據(jù)時能保持穩(wěn)定性能。圖像數(shù)據(jù)往往包含各種噪聲、干擾和形變，影響后續(xù)分析的準確性，需通過一系列精細的預處理步驟來優(yōu)化圖像質量，即借助圖像去噪技術去除圖像中的噪聲和干擾，提升圖像的清晰度；利用圖像增強技術調(diào)整圖像的對比度、亮度和色彩平衡等參數(shù)，使圖像更加鮮明、易于分析；利用圖像對齊技術確保圖像在幾何空間上的準確性，消除可能的形變和扭曲[7]。

3.2 特征的高效提取與精準選擇

在機器學習技術應用環(huán)節(jié)，特征提取任務是指從海量的原始圖像信息中提煉出最關鍵、最具有價值的數(shù)據(jù)。例如，局部二值模式（LBP）和尺度不變特征變換（SIFT）等方法能夠精準地捕捉到圖像的局部紋理和關鍵點信息，在得到豐富特征后，進行更為精細的特征選擇，通過對提取出的特征進行深入的評價和比較，挑選出與當前任務最相關、最具代表性的特征子集，提升分類和識別的精度，減少冗余特征，降低算法的復雜度，提高處理效率。

3.3 模型的精確構建與深度訓練

在機器學習技術應用中，模型構建環(huán)節(jié)需選擇恰當?shù)臋C器學習算法，精確調(diào)整模型的結構和參數(shù)，以確保其能夠高效、準確地完成任務。其中，支持向量機（SVM）具備良好的分類能力和穩(wěn)定性，CNN則具備強大的圖像解析和學習能力，利用已提取的特征對模型進行訓練，繼而得到精確分類或識別的模型，幫助模型更加準確地理解數(shù)據(jù)。

3.4 模型的全面評估與持續(xù)優(yōu)化

模型評估是機器學習流程的重要環(huán)節(jié)，可對已構建的模型進行全面的性能審查，通過計算準確率、召回率和精確率等系列關鍵指標，量化模型性能表現(xiàn)。通過深入分析模型評估的結果，洞察模型的優(yōu)勢以及存在的不足之處，指明優(yōu)化模型的方向，適應復雜多變的數(shù)據(jù)環(huán)境和任務需求。

3.5 機器學習的實踐應用

（1）精心構建車牌數(shù)據(jù)集，通過與公安交通管理部門合作，收集兩萬張真實交通監(jiān)控中的車牌圖像，涵蓋不同光照、遮擋和傾斜角度等各種復雜場景，確保數(shù)據(jù)集的真實與多樣性。數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié)是對圖像進行歸一化處理，確保圖像大小和比例的一致性，借助垂直投影法精準切割圖像，去除漢字和字母，僅保留數(shù)字區(qū)域，成功提取車牌中的數(shù)字信息。

（2）在構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡時，創(chuàng)建包含一萬張訓練與測試圖片的數(shù)據(jù)集，用于0～9數(shù)字識別。為提高圖像處理效率，采用二值化方法預處理圖片，減少噪聲和冗余。將圖片標準化至28×28像素，確保模型能處理統(tǒng)一尺寸的圖像，為模型訓練與測試奠定基礎，確保模型能精確識別各種情況下的阿拉伯數(shù)字字符。

（3）在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化訓練中，選用ReLU激活函數(shù)，提升網(wǎng)絡收斂速度，簡化參數(shù)設置。3層卷積、2層全連接及1個池化層結構設計如表1所示。ReLU激活函數(shù)應用于卷積層和池化層，確保網(wǎng)絡非線性特性，并加速訓練。全連接層2則使用sigmoid激活函數(shù)，輸出識別概率。完成網(wǎng)絡配置后進行全面訓練，并在精確度穩(wěn)定后進行測試。

4 基于機器學習的圖形圖像處理發(fā)展趨勢

隨著AI技術的蓬勃發(fā)展，圖形圖像處理領域正迎來前所未有的革新。基于機器學習的圖像技術正逐步向智能化、精細化邁進，預示著行業(yè)的新篇章。首先，深度學習技術的深化應用是這場變革的關鍵驅動力。通過構建復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡，深度學習能夠從海量的圖像chnO0EG5/ZM4zZwF9C0qjw==數(shù)據(jù)中提煉出細膩、高維度的特征，進而在圖像識別、分類和分割等領域大放異彩。其次，圖像生成與修復技術的突破為藝術創(chuàng)作和醫(yī)學影像處理等領域帶來無限可能。借助先進的機器學習算法，這些技術能夠模擬圖像數(shù)據(jù)的模式和特征，生成逼真的新圖像或修復受損的圖像，極大程度地豐富人們的視覺體驗，拓寬藝術創(chuàng)作的邊界。最后，跨模態(tài)圖像處理技術的融合創(chuàng)新是未來的重要發(fā)展方向。通過先進的算法設計可將不同來源、不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)進行有效融合，實現(xiàn)更加全面、深入的分析，提升圖像處理的準確性和效率，推動圖像處理技術在自動駕駛、智能監(jiān)控等領域的廣泛應用，為人們的生活帶來更多便利和安全保障。

5 結束語

總之，圖形圖像處理技術已融入各行各業(yè)，應用機器學習技術可深度挖掘圖像內(nèi)涵，快速捕捉圖像特征，可帶來前所未有的便利與高效體驗，醫(yī)療、安防、藝術等領域均受益于此，為人們生產(chǎn)生活帶來極大便利。

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