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摘要：在信息技术的推动下高速计算机运应而生，作为普通计算机的进化，高速计算机的诞生可以高效完成计算机运算工作，同时还吸引了诸多专家学者深入研究人工智能算法，以期通过开发和研究，打破传统图像处理的方式，将人们从繁杂的图像处理和计算中解放出来，促进工作质效的提升，满足信息时代图像处理的基础。本文主要分析人工智能算法在图像处理中的应用分析。
关键词：人工智能算法;图像处理;应用探讨
引言
随着时代的日益发展，人类投入了人力物力加强对人工智能算法的研究，在图像处理中运用人工智能算法一方面可以提升图像处理精准和效率，另一方面促进社会大众生活水平的提升。随着人工智能的不断完善优化，相信今后人工智能算法会越来越先进，被广泛运用到各个领域中，助力社会的稳健长远发展。
1、智能算法的应用价值
智能算法能够实现对环境的自适应，具有较强的适应性。计算过程中，相关人员存在不确定性，因此个人需要结合自己的经验和其他经验实现数据交换，同时获得最佳解决方案，以实现适应环境的效果。在相对复杂的情况下，不必了解整个过程，只需设置特定的目标函数，并使用自适应行为来寻找最佳解决方案。一些图像处理算法可以理解为特定的目标函数，给定图像信息下的最优解属于函数优化。人工智能算法可在不改变图像原始精度的情况下缩短处理时间，并可通过智能概念在短时间内获得所需内容。近年来，一些智能算法在图像处理的许多方面得到了应用，并取得了良好的效果，表明了智能算法在图像处理中的价值，如高效率和科学性。
2、在图像处理领域人工智能算法的应用
2.1人工神经网络
人工神经网络所谓人工神经网络即利用对动物神经网络行为特征的模拟，构建出全新的智能算法模型，其特征在于可以利用模拟的神经网络进行数据节点分析及处理，以对最具价值的数据实施筛选，从而完成对图像的合理化处理。同时，基于人工神经网络算法下，不仅具备独立推理难处的能力，并且可以完成创新的自主学习，以及环境适应功能，这种优势的应用可以有效满足图像处理的需要，特别是在图像压缩处理环节，利用不同节点、层级设置不同数量节点，主要集中于图像的输出及输入层级，针对数据传输层级节点较少，以此来确保数据处理合理性和有效性。人工神经网络智能算法的应用，可大幅提升数据存储空间，并通过网络实施高效传输，以达到节约图像占用空间的目的，并在一种程度上提升行为效率，对图像进行精准高效还原。另外，针对该技术的深度应用，相关学者同样提出了不同见解，如利用多层BP网络实施图像处理，或者对图像进行分割处理，而在图像的分类方式选择上，主要是利用PCA提取数据特征，在分类染色体图像中也可利用神经网络完成。
3.2遗传算法
该智能算法通过生物进化的客观选择和遗传学对进化的解释来模拟进化，这是通过模仿自然进化获得最优解的方法之一。体现了“自然选择，适者生存”的概念，其优点在于可以直接处理具体数据，不受既定目标函数的限制，从而表现出较强的整合性和并行性。整个计算过程大约是产生初始种群和估计种群的适应能力。如果计算结果仍未达到预期值，则可以评估总体样本的变化情况，并继续重复上述步骤。采用遗传算法解决问题的过程包括以下步骤：第一，根据求解空间形成特殊编码空间的编码。符合此问题的每个候选解决方案都必须标有特定的图标。二、初始化人口。在此步骤中，应在特定的受限环境中初始化相应的总体样本，初始化的总体样本作为解决问题的子空间相对独立。第三，根据问题的需要调整健身功能。人口中每种染色体解密后，解码结果和既定的健身功能必须保持相同的形状。最后，根据前面的步骤计算具体的数值。第四，选择，根据健身状况，个人被选择为标准，然后进行繁殖。需要注意的是，健身和选择的可能性正在朝同一方向变化。第五，杂交，随机从特定人群中挑选两个个体，进入育种方案，交换选定个体的位置。第六，突变，根据突变的概率，一个基因在后一个基因中被反转。在遗传算法的整个应用过程中，从第四步开始，如果其中一个环节不符合计算标准，就有必要启动、旋转和舍入二次计算，计算的下一步只能在达到既定的性能指标或实现既定的遗传代数后才能实现。从多个分割结果中获取最优方案，并在分割算法中查找最优参数。
2.3蚁群算法
众所周知，蚂蚁在觅食时会给同伴留下相应的信息。食物真正存在的道路往往以大量的信息和更多的信息传递为特征。传递信息有助于许多蚂蚁找到把东西运回家的最佳方法，从而提高它们的工作效率。蚁群算法体现了反馈和适应性等特殊优势，能够实现最大优化。其在图像处理中的应用可以有效地促进图像分割，在短时间内快速找到分割的最佳途径，从而提高图像处理中的人工智能水平，促进人工智能算法的完善。
2.4模拟退火算法
一般来说，模拟退火算法可以分为解空间、目标函数和输出解三个阶段。仿真退火算法在图像处理中也广泛應用。例如，傅宇光等人在研究图像配准中连续变量的全局优化时，采用点配准方法和模拟退火算法实现了时间序列脑功能图像的高精度配准。例如，王刚等也采用模拟退火算法，在优化图像集研究中优化图像集系统。仿真退火算法还可以解决多值图像分割算法、昆虫图像分割、图像匹配检测、自动地图着色、自适应滤波等问题，取得更好的处理效果。仿真退火算法在图像处理中人工智能算法的应用可以说大大解决了图像处理中的一些困难，提高了图像处理的效率和质量。
结束语
目前，在人工智能算法方面的研究及应用尚未成熟，需要在实践及长期研究过程中加以完善。希望在不远的将来，可以出现更多的智能算法，并切实得到良好应用。
参考文献：
[1]高毅，穆治亚，张群兴，等.基于人工智能的足迹识别与特征提取[J].电讯技术，2020，60（07）：739-745.
[2]李桃.智能算法及其在图像处理中的应用[D].西华师范大学，2019.
[3]王玉娟，张海，王先国，等.人工智能算法在图像处理中的应用[J].电脑知识与技术，2018，14（19）：208-209+212.
作者简介：邓苡（1997-02-），女，汉族，本科，云南曲靖人，研究方向：智能算法。
关键词：人工智能算法;图像处理;应用探讨
引言
随着时代的日益发展，人类投入了人力物力加强对人工智能算法的研究，在图像处理中运用人工智能算法一方面可以提升图像处理精准和效率，另一方面促进社会大众生活水平的提升。随着人工智能的不断完善优化，相信今后人工智能算法会越来越先进，被广泛运用到各个领域中，助力社会的稳健长远发展。
1、智能算法的应用价值
智能算法能够实现对环境的自适应，具有较强的适应性。计算过程中，相关人员存在不确定性，因此个人需要结合自己的经验和其他经验实现数据交换，同时获得最佳解决方案，以实现适应环境的效果。在相对复杂的情况下，不必了解整个过程，只需设置特定的目标函数，并使用自适应行为来寻找最佳解决方案。一些图像处理算法可以理解为特定的目标函数，给定图像信息下的最优解属于函数优化。人工智能算法可在不改变图像原始精度的情况下缩短处理时间，并可通过智能概念在短时间内获得所需内容。近年来，一些智能算法在图像处理的许多方面得到了应用，并取得了良好的效果，表明了智能算法在图像处理中的价值，如高效率和科学性。
2、在图像处理领域人工智能算法的应用
2.1人工神经网络
人工神经网络所谓人工神经网络即利用对动物神经网络行为特征的模拟，构建出全新的智能算法模型，其特征在于可以利用模拟的神经网络进行数据节点分析及处理，以对最具价值的数据实施筛选，从而完成对图像的合理化处理。同时，基于人工神经网络算法下，不仅具备独立推理难处的能力，并且可以完成创新的自主学习，以及环境适应功能，这种优势的应用可以有效满足图像处理的需要，特别是在图像压缩处理环节，利用不同节点、层级设置不同数量节点，主要集中于图像的输出及输入层级，针对数据传输层级节点较少，以此来确保数据处理合理性和有效性。人工神经网络智能算法的应用，可大幅提升数据存储空间，并通过网络实施高效传输，以达到节约图像占用空间的目的，并在一种程度上提升行为效率，对图像进行精准高效还原。另外，针对该技术的深度应用，相关学者同样提出了不同见解，如利用多层BP网络实施图像处理，或者对图像进行分割处理，而在图像的分类方式选择上，主要是利用PCA提取数据特征，在分类染色体图像中也可利用神经网络完成。
3.2遗传算法
该智能算法通过生物进化的客观选择和遗传学对进化的解释来模拟进化，这是通过模仿自然进化获得最优解的方法之一。体现了“自然选择，适者生存”的概念，其优点在于可以直接处理具体数据，不受既定目标函数的限制，从而表现出较强的整合性和并行性。整个计算过程大约是产生初始种群和估计种群的适应能力。如果计算结果仍未达到预期值，则可以评估总体样本的变化情况，并继续重复上述步骤。采用遗传算法解决问题的过程包括以下步骤：第一，根据求解空间形成特殊编码空间的编码。符合此问题的每个候选解决方案都必须标有特定的图标。二、初始化人口。在此步骤中，应在特定的受限环境中初始化相应的总体样本，初始化的总体样本作为解决问题的子空间相对独立。第三，根据问题的需要调整健身功能。人口中每种染色体解密后，解码结果和既定的健身功能必须保持相同的形状。最后，根据前面的步骤计算具体的数值。第四，选择，根据健身状况，个人被选择为标准，然后进行繁殖。需要注意的是，健身和选择的可能性正在朝同一方向变化。第五，杂交，随机从特定人群中挑选两个个体，进入育种方案，交换选定个体的位置。第六，突变，根据突变的概率，一个基因在后一个基因中被反转。在遗传算法的整个应用过程中，从第四步开始，如果其中一个环节不符合计算标准，就有必要启动、旋转和舍入二次计算，计算的下一步只能在达到既定的性能指标或实现既定的遗传代数后才能实现。从多个分割结果中获取最优方案，并在分割算法中查找最优参数。
2.3蚁群算法
众所周知，蚂蚁在觅食时会给同伴留下相应的信息。食物真正存在的道路往往以大量的信息和更多的信息传递为特征。传递信息有助于许多蚂蚁找到把东西运回家的最佳方法，从而提高它们的工作效率。蚁群算法体现了反馈和适应性等特殊优势，能够实现最大优化。其在图像处理中的应用可以有效地促进图像分割，在短时间内快速找到分割的最佳途径，从而提高图像处理中的人工智能水平，促进人工智能算法的完善。
2.4模拟退火算法
一般来说，模拟退火算法可以分为解空间、目标函数和输出解三个阶段。仿真退火算法在图像处理中也广泛應用。例如，傅宇光等人在研究图像配准中连续变量的全局优化时，采用点配准方法和模拟退火算法实现了时间序列脑功能图像的高精度配准。例如，王刚等也采用模拟退火算法，在优化图像集研究中优化图像集系统。仿真退火算法还可以解决多值图像分割算法、昆虫图像分割、图像匹配检测、自动地图着色、自适应滤波等问题，取得更好的处理效果。仿真退火算法在图像处理中人工智能算法的应用可以说大大解决了图像处理中的一些困难，提高了图像处理的效率和质量。
结束语
目前，在人工智能算法方面的研究及应用尚未成熟，需要在实践及长期研究过程中加以完善。希望在不远的将来，可以出现更多的智能算法，并切实得到良好应用。
参考文献：
[1]高毅，穆治亚，张群兴，等.基于人工智能的足迹识别与特征提取[J].电讯技术，2020，60（07）：739-745.
[2]李桃.智能算法及其在图像处理中的应用[D].西华师范大学，2019.
[3]王玉娟，张海，王先国，等.人工智能算法在图像处理中的应用[J].电脑知识与技术，2018，14（19）：208-209+212.
作者简介：邓苡（1997-02-），女，汉族，本科，云南曲靖人，研究方向：智能算法。