□秦涛 瞿斌 徐炎鑫
数字化浪潮的兴起，使得人们的生活发生了颠覆式转变。基于人工智能的图形图像处理技术，在各个领域中的重要性愈发凸显，其借助深度学习、卷积神经网络与人工智能手段，实现对图像的自动识别与分类。它能够从海量的图像数据中自动提取有用的信息特征，依据预设类别对图像进行精准分类，其实现步骤涵盖数据收集与预处理、特征提取、模型训练等。
基于人工智能的图形图像处理技术
数据收集是图像识别的基础，需要从多渠道采集大量的图像，如医学影像、摄像头等。但收集到的数据往往存在噪声、异常值或信息缺失等问题，需要进行预处理，如去噪、缩放等，目的是保证数据质量，以便顺利输入神经网络。
预处理后的图像需要进行特征提取。特征是区分不同对象或类别的关键信息。在深度学习的图像识别中，卷积神经网络是常用工具，它能从原始像素数据中自动学习并提取分层特征。这些特征通常会反映图像的局部纹理、形状、边缘等细节。依据提取的特征，就能训练图像识别模型。
这一环节需要选择适宜的机器学习算法，例如，随机森林、支持向量机、神经网络等。模型训练的核心是学会将图像特征映射到不同的类别，训练期间会不断地调整参数，力求将预测错误降到最低。
训练完成后，需要对模型的性能加以评估。这一步需要借助未参与训练的数据集来实现。评估指标一般包括转却率、F1分数等。要是模型性能不达标，就需要返回之前的步骤。通过在未参与训练的数据集上测试来实现，重新收集数据、提取特征或调整模型结构。当模型训练合格且评估结果令人满意，便可部署到实际应用场景中。
在实际应用时，模型接收新的图像输入，凭借训练所学知识对图像进行分类或识别，从而为安防监控、医疗诊断、自动驾驶、工业检测等诸多领域提供有力支持，推动了各行业的智能化发展，提升了工作的效率与精准度。
人工智能下的图形图像处理技术应用研究
一、人工智能下的图形图像处理技术在交通领域的应用
智慧交通、数字交通的发展，推动了人工智能技术在交通领域的应用。越来越多的基于人工智能技术的产品不断出现并应用，如“人工智能分拣系统”“违停人工智能采集系统”等产品，能够有效提升交管部门的执法能力，规范群众的出行行为。
尤其是针对电动车交通事故频发这一现状，采用一体化工业设计，融合人工智能边缘计算终端等设备，总动画监测道路通行状况，综合判定行人、非机动车以及车辆状态，通过全自动语言播报警示不安全行为，减少交通安全隐患。该系统便于部署与运维，可以实时监控设备状态，实现智能远程设计与维护，扩展能力强，能满足不同场景的需求，有利于构建安全高效的智慧交通环境。
二、人工智能下的图形图像处理技术在医学领域的应用
医学领域，图形图像处理技术经常用于患者的临床诊疗与治疗分析，以帮助医生掌握患者的健康状况，评估不同治疗方案的临床效果等。人工智能技术的应用，提高了图形图像技术水平，为临床诊疗活动提供了极大的便利。以心血管疾病的诊断为例，冠脉CTA检查广泛应用，但常规的处理影像科医师人工阅读和分析图像，工作量大、效率低。基于人工智能的冠脉CTA辅助诊断系统，可快速完成图像处理、病变分析、结构化报告形成、打印胶片等流程，极大降低狭窄病变漏诊率，提高了临床工作效率与检查质量。
三、人工智能下的图形图像处理技术在工业领域的应用
随着深度学习在图像处理、自然语言处理等方面获得突破后，人工智能具备了商业化能力，在工业生产等多个领域取得突破。图形图像处理技术在工业生产中用于自主识别与检查对象、计数和测量或者读取编码信息。高精度视觉监测技术和人工智能算法，如图像识别、目标跟踪等，为不同行业提供精准监测解决方案，提高生产效率。人工智能视觉及其作为机器的“眼睛”，可以独立完成图像采集与预处理工作，解决各领域企业的实际痛点。
四、人工智能下的图形图像处理技术在农业领域的应用
人工智能背景下，也为农业领域图形图像处理技术提供了新途径。然而，现阶段，环境污染导致光学传感器捕获的图像质量降低，影响了计算机视觉算法执行和农业信息准确性。而传统的图像增强与复原方法有限，基于人工智能的农业航拍图像处理则可以更好地改善图像质量，为农业工作者提供可靠、精准的信息，为农业生产与科研提供有力支持。此外，在农业病虫害防治方面，通过图形图像处理技术得到农作物、果木、花卉的病虫害图，借助人工智能技术识别病虫害类型并提供防治方案。基于人工智能图像技术的应用软件结合深度学习算法，可全局监测、预警病虫害发生发展，为农业增产保质提供支持。
结束语
总而言之，融合并应用一定的人工智能技术，能够有效提高各类图形图像处理水平，为医学、工业等领域提供极大的支持与便利。当然，基于人工智能的图形图像处理技术在以上领域的应用只是冰山一角，未来随着硬件技术的进步与成本的降低，其应用会越来越普及，为我们的生活带来更多的智能化体验。
[本文系课题“基于开源算法库OPENCV 技术的视频处理应用开发”阶段性研究成果.]
（作者单位：上海东海职业技术学院；上海 闵行 201100）