摘要：随着信息化技术的不断发展，计算机图像处理技术的分辨率的提升尤为重要。本文就计算机图像处理的基本技术进行探讨，分析了计算机图像处理的重要性，进而对计算机图像处技术的分辨率问题进行研究。
关键词：计算机；分辨率；图像处理技术
1 计算机图像处理的根本技术
计算机协助的图像处理采纳了如下技术思路：针对于选定的图像，借助微机用来处理并且解析。经过全方位处理，获得符合需求的新图像。计算机辅助下，图像处理即为新式的影像处理，采纳了新阶段的计算机手段。通常状态下，处理各类的图像都配备了扫描仪、数字性摄像机。具体在采样后，可得二维性的数字数组并且构建像素。采样可得二维的整数数组，由此产生灰度值。从处理流程来看，图像处理可分成如下：对图像的压缩、复原以及强化、匹配各类的图像、识别并描述图像。
在这之中，压缩图像是必要步骤。数字化处理后，经常获得较大量的图幅数据。典型状态下，数字图像都含有多个像素。某些图像呈现为动态性，同时也附带了更多量的像素数据。由此可见，妥善存储并且压缩图像是尤为必要的。从算法来看，压缩图像包含了近似算法以及不失真的方式。常用的流程为：在时间空间上，针对于邻近像素值予以编码，而后求出差值。例如压缩可得精确的游程编码，即为典型实例。与之相比，压缩图像配备的近似算法可借助交换图像，经过余弦变换可得图像。这种典型即为MPEG类的新式处理，此外还可选取傅里叶的快速变换。对于动静态这样两类的图像，都是很适用的。
选出了待处理的某一图像，还需再次去复原或增强。这样做，是为从根本上改进图片，提升影像的质量。复原及增强可选的方式包含了去模糊性、去除噪声、强化对比度、减低几何性的畸变。复原图像则先要设定噪声模型，估测并推断得出原先的图像。增强图像的方式为空间域或频率域，把图像化作可识别的信号，通常为二维信号。在这种基础上，再去强化信号。去除图像噪声，可选傅里叶变换的途径，但它仅适合于频率偏低的信号。高通滤波用来强化频率较高的图像信号，影像将更为清晰。典型性算法为：算出局部影像的平均值、计算出空间域、选取中值滤波的方式。经过这些处理，都可缩减直至除掉噪声。
2 计算机图像处理的必要性
在各个领域中，都不可缺失信息。图像信息相比来看更具备直观性，更易识别判断。认知世界的过程中，就要借助直观性的图像信息用来获得判断，收获信息来源。然而，原始影像经常是模糊性的，很难借以估测某些必要信息。唯有经过处理，才能显示出隐含的某些信息，图像更加清晰。在现今阶段内，计算机辅助下的多样技术都获得了进步，尤其图像处理。在微机协助下，人们即可更便捷且精确地处理影像，进而获取更精准的清晰图像[2]。这样做，便于给出决策，或者获取信息。
日常生产中、科研等领域中，都需接触各类的影像。新阶段内，图像拓展了含义，包含遥感影像、医学拍摄的光片、清晰度更高的照片等。认知客观世界，不可缺失这些图片。计算机拥有更大容量及更高的实效性，也提升了原先的处理速度。在这种状态下，可处理的图像日益变得多样化。与此同时，摄像装置也拥有了高精度，趋向于小型化，这就在根本上改进了画面的总体质量。由此可见，现今的图像处理可以凭借于小型微机，提升处理的实效。
信息化时代内，图像处理日益融汇于多行业。例如医学影像，可用来分辨出机体内的断层；技术性的图像，可用来调控并且监管生产。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆面对于复杂的图像，还需快速判断可提取的信息，作为处理根据。生成数字图像，也可借助计算机予以实现。最近几年，计算机配备的软硬件都正在改进，推进了全方位的图像处理手段更新。在广阔领域内，都用到新阶段的图像处理。计算机辅助的新式图像处理拥有了小型化，也加入了更优的实时性及远程性。
3计算机图像处理技术中与分辨率相关的关键问题研究
在了解并掌握了不同的分辨率的基础上，为了确保图像处理的质量，应注意如下几点与分辨率相关的问题：
首先，要注意图像分辨率与文件大小之间的关系。图像文件的大小是与图像的像素尺寸之间成正比的。在固定的图像尺寸之下，分辨率越高的图像，就能够表现更为丰富的细节和色彩变化，但是相应的图像文件也就越大，所占用的磁盘空间就越大。因此，在进行图像处理时，如果要控制图像文件的大小，就要注意从设置合理的分辨率入手。
其次，应注意根据不同的图像用途来相应的确定合理的分辨率值。图像的用途不同，对分辨率的要求也就会相应的有所不同，因此，在确定图像的分辨率时，一定要注意根据图像的分辨率来进行合理的选择。
再次，在确定图像的分辨率时，要注意考虑图像是否需要放大。通常来说，用低分辨率扫描或者建立的图像，仅仅通过大量扩展图像中的像素是无法实现提高图像质量的目的的，此时，设置一个合适的扫描分辨率则是十分关键的。较高的分辨率有助于提高图像的品质。如果扫描的原图需要放大，扫描分辨率就可以设置的高一点，但是同时也要注意，即使需要设置较高的分辨率，也不要超出扫描仪的光学分辨率，应尽量在扫描仪光学分辨率的允许范围内选取。进一步的放大工作，就可以利用PhotoShop等图像处理软件来进行，这些图像处理软件所提供的算法放大能够达到较好的图像放大效果。
最后，如果所处理的图像最后需要打印输出，那么在确定图像的分辨率时，还应注意图像分辨率与打印分辨率之间的匹配问题。也就是在进行图像处理时，在图像打印输出之前，为图像设置一个与打印机的分辨率相匹配的的分辨率，只有这样才能够确保最好的输出效果的实现。
从总体来看，依照输出及输入的不同算法，可设置组合性的不同超分辨率。重构超分辨率的微机图像，借助于信号处理来转变原先较低的分辨率，变为高分辨率。这种技术目前正被广泛选用，用于打印图像、构建视频监控、解析刑侦案件、构建卫星成像或医学影像等。超分辨率关系着各类处理，例如根本性的图像处理、微机辅助的视觉性处理[4]。重构超分辨率时，也需要先期压缩图像、提取图像的特性、评价图像质量。需要提取独特的图像特征，优化得到最佳的某类算法。
此外，超分辨率还会用到插值方法，这种方式针对于不均匀的图像。在重构超分辨率时，插值方式是更为简易并且直观的。对于非均匀性的处理图像，插值方法包含了如下流程：对于输入视频，配准为给出来的平面图像。经过转换之后，再设置对应性的图像约束。从本质来看，这种重构图像即为整合性的插值，可用于各阶段内的图像生成或处理。
参考文献：
[1] 苏衡，周杰，张志浩.超分辨率图像重建方法综述[J].自动化学报，2013（08）：1202-1213.
[2] 王志芳，刘玉红，王颖，等.基于数字图像处理的人类视觉对比度分辨率限制测定[J].生物医学工程学杂志，2012（05）：998-1002.
[3] 吴学明，李灿平.边缘检测算法在不同分辨率图像中的性能研究[J].计算机测量与控制，2012（02）：166-169.
论文作者:孙亮
论文发表刊物:《基层建设》2018年第16期
论文发表时间:2018/7/16
标签：图像论文; 分辨率论文; 图像处理论文; 计算机论文; 算法论文; 技术论文; 影像论文; 《基层建设》2018年第16期论文;