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摘要:分析計算機圖像處理技術實踐成果，結合實際計算機圖像分析案例，從編程關鍵因素提煉、編程圖像色彩因素提煉、編程紋理提煉、函數統計分析等方面對計算機圖像處理及編程技術在分析中的應用進行分析，并針對常用的函數庫，提出了幾點構建措施。

關鍵詞:計算機圖形處理;編程技術;分析

1工業分析中計算機圖像處理技術應用實效

1.1編程關鍵因素提煉圖像轉換為數字信號是計算機圖像處理及編程技術應用的主要方面。主要是將圖像分辨率、顯示器進行配比分析，結合原始圖像關鍵因素、紋理、色彩因素等因素，提高整體圖像畫面的清晰程度。

1.2編程圖像色彩因素提煉為了體現原始圖像信息及色彩因素關鍵因素，計算機技術以三原色為依據，進行了不同等級數字信號的轉化。同時通過對原始材料圖像色彩因素關鍵因素提煉，對理想原始圖像冠層關鍵因素、當前原程序差異進行記錄分析，更加直觀展現原始材料。

1.3編程圖像紋理分析圖像紋理提煉是原始材料紋理圖像分析的高難度技術。利用計算機圖像處理及編程技術可將原始材料100%提煉，并通過對以往材料紋理關鍵因素、原程序紋理對比分析，及時補充或篩除缺失信息，從而有效展現原始材料油脂點、變黑等紋理關鍵因素。

2計算機圖像編程技術在分析中的應用情況

計算機圖像編程技術在分析中的應用可以有效辨識原料損害程度及具體損害位置。在具體應用中，將相關信息以數字信號的形式展現出來，并以數字信號的形式進行材料運行狀態調控。在此基礎上，可利用計算機編程技術對原始材料檢測數據進行進一步處理。在編程技術應用過程中，首先要根據用戶發出ASP文件請求信息，利用瀏覽器將相關信息傳遞給服務器;在終端服務裝置獲得相關請求信息后，依據信息后綴識別，關聯ASP程序，將其從目錄、緩存中提煉，并對其進行解釋執行。根據ASP命令要求，生成靜態HTML頁面;最后登錄并解釋相關文件。使用上述編程方法，可對工業分析結果準確程度進行進一步分析［1］。在實際編程圖像分辨過程中，常用的技術主要為函數圖像法、類似圖像法。其中類似圖像法主要通過對兩個類似編程圖像融合處理，綜合考慮圖像性狀、形態等因素，確定相關圖像分類標準。在此基礎上，可利用函數圖像統計的方法，對分析環節漏洞進行彌補完善。函數圖像統計法是基于模糊形態對圖像內容表現形式的分析，數據流線控制為主要方式。

3計算機圖像處理與編程在分析中應用

3.1計算機圖像處理及編程技術函數庫設置常用的函數庫主要為OpenCV，其主要由C++語言開發。在OpenCV圖像處理及編程庫實際應用中，常用的數據結構類型為IPIImage結構體，基于OpenCV計算機視覺處理特點，IPIImage結構體在運行中需要根據無符號8位整數、有符號16位整數、32位浮點數單精度等圖像像素類型，選擇depth中的定義數據組。而根據矩陣對應變量的變化，需要采取深度、通道分割處理的方式。OpenCV初始版本在實際應用中主要包括基本數據類型函數運算、圖像處理、結構運動分析、模式識別、攝像機定標、實驗性函數、圖像視頻I/O、系統調用函數、GUI等。常用的函數類型為窗口定義函數、窗口載入函數、按鈕等待函數。其中常用的圖像載入函數為IPIImage*cvLoadImage語法，參數類型中其他參數項主要用于彩色圖像通道載入，灰度圖像等其他單通道圖像可用零表示，而載入圖像通道數由自身決定的則使用負數表示;窗口定義函數常用語法為intcvNamed-Window，其主要參數類型為窗口明、窗口屬性指標值等。cvNamedWindow在實際應用中可以進行圖像放置、rtackbar窗口的獨立設置;按鈕等待函數主要語法為intcvWaitKey，其主要參數類型為等待按鈕，即在delay小于或等于0時處于無限等待狀態，反之則為ms返回［2］。

3.2計算機圖像處理與編程在固體檢測中的應用以玻璃缺陷檢測為例，對計算機圖像處理及編程技術在固體檢測中的應用進行分析。在計算機圖像處理與編程技術應用過程中，首先要進行圖像樣品預處理，依次采用濾波、形態學操作、灰度閾值分割等措施。為了更加直觀準確展現對應濾波方法，可在前期方針測試中加入椒鹽噪聲，可得出最佳濾波分析模式;在灰度閾值分割時，主要包括迭代閾值分割法、雙峰法等方法。在實際圖像處理及編程中，最大類間方差法應用較為普遍，其主要是對相應像素進行適當規劃，提升劃分后不同像素之間的距離，確定恰當的門限;在玻璃檢測過程中，若圖像目標區域外部具有小圓點或中間位置出現空洞情況，需要進行數學形態學分析，數學形態學分析主要是依據集合論的相關內容，采用固定形態結構元素，確定對應圖像形狀關鍵影響因素。在數學形態學處理過程中，主要采用膨脹、開啟、閉合、腐蝕等方法。相應工作人員可結合相關操作數據，對玻璃缺陷進行分析處理。首先將關鍵因素提煉數據引入全過程綜合分析模塊，就典型目標區域缺陷性質進行分析，如氣泡、玻璃碎、劃痕等。需要注意的是，由于玻璃缺陷類型較多，單一的幾何形狀識別并不能有效辨識玻璃缺陷類型。可根據玻璃缺陷光學原理變化，確定相應透光率，結合灰度、形狀等參數，確定后續工作要點。

3.3計算機圖像處理與編程在液體檢測中的應用計算機處理與編程在水質等液體檢測中的應用主要包括圖像預處理、圖像分割等。首先，在圖像預處理環節，需要依據Retinex算法，增強原材料圖像光照不均程度。即將原材料圖像劃分為長波、短波、中波三個階段，并設定對應的分量值［3］。為保證運算的精確度，可將像素值轉化為浮點值，對圖像像素相對明暗關系進行計算。需要設定原始圖像像素點相對明暗值一致且均為常數。經過多次迭代計算得到水平、垂直方向任意兩點距離為1;將三個波段內明暗關系轉化為典型RGB數值，并針對色彩顏色較豐富的，進行灰度處理措施。在具體灰度處理階段，主要是將彩色圖像亮度值較高的區域進行量化處理，采用加權平均值算法確定最佳圖像視覺RGB值;在液體分析中，基于圖像采集及液體流動性，其整體圖像噪聲成分較多，這種情況下，就需要采用自適應中值濾波法在保證圖像邊界信息一定的情況下，對相應圖像進行處理。其次，圖像分割環節主要包括圖像二值化、二值圖像數學形態學處理。其中圖像二值化主要采用OSTU算法，在獲得圖像灰度平均值的基礎上，將圖像小于A像素點、大于A1像素點進行獨立處理，得出最佳劃分閾值;二值圖像數學形態處理主要是對二值圖像進行多次腐蝕操作，在得出目標分離后，消除不必要環節，經過進一步膨脹處理，得出分離區域。

4結語

圖像處理及編程技術在分析中的應用，可以優化整體分析環境，提升分析結果的準確性。針對圖像處理程序煩瑣、圖像分析結構不全面等問題，相關研究人員應在明確圖像處理要點的基礎上，對圖像處理編程技術進行研究開發，將3D圖像處理及編程分析技術作為研究重點，提高圖像處理及編程技術應用效益。

參考文獻:

［1］甘雨.基于圖像處理的計算機編程技術在分析中的應用［J］．通訊世界，2015，(08):227.

［2］晁越，李中健，黃士飛.OpenCV圖像處理編程研究［J］．電子設計工程，2013，21(10):175－177.

［3］王杰，梁麗珍.計算機圖像處理技術在污水處理絮凝效果檢測中的應用［J］．環境工程，2013，31(4):17－20.

作者：陳少鋒 單位：廣東理工學院