康磊
宁夏警官职业学院，宁夏银川 750021
摘要：随着信息化技术的不断发展，科学技术领域不断改革创新，人工智能技术发展越来越成熟，逐渐被应用到日常生活中，给人们生活带来了翻天覆地的变化。人工智能算法是指人们模仿自然界规律，将其转变成解决问题的具体算法，在图像处理方面，人工智能算法也发挥了重要的作用，提高了图像处理的工作效率。本文主要通过研究人工智能算法的内涵与意义，分析图像处理的内涵、组成和应用，并且提出了人工智能算法在图像处理中的实际应用。
关键词：人工智能算法；图像处理；实际应用
引言：在21世纪的今天，随着信息化技术的不断进步，人工智能技术被应用到各个领域中，同时也发明出运算速度更快的高速计算机，高速计算机的应用，有效提高了运算工作的效率。为了跟上时代发展的潮流，国内外专家开始着重研究人工智能算法，目的在于提高图像处理的速度，缩减图像处理工作的繁杂内容，从而解放人们的双手，提高图像处理工作效率。
一、人工智能概况
（一）人工智能的内涵
人工智能是一门新的技术科学，主要是指研究开发用于人的智能的相关理论和方法。近年来，人工智能技术发展迅速，涉及到计算机、语言识别、图像识别等等不同领域的内容，人工智能机器的出现，更是解放了人们的双手，有助于提高工作精准度，提高人们的工作效率，帮助人们更好地完成各项工作，在一定程度上了减少人力、物力和财力的投入，进而提高人们的生活质量。
（二）人工智能的实质与特点
一方面，人工智能的实质就是指通过对人们意识的延伸和扩展，研究开发出模拟人类思维的活动，但是从目前来看，人工智能跟人类大脑相比，还是存在着一定的差距，人工智能还没有独立的思维体系，需要依靠人工输入相关参数，然后执行相关的任务。另一方面，人工智能可以有效提高信息处理的速度，促进数据处理方式的转变，并且人工智能还可以胜任一些需要人类智能才能完成的复杂工作[1]。
（三）人工智能算法的意义
人工智能算法可以通过自我调节，适应外界环境的变化，但在实际的计算过程中，由于受到各方面因素影响，存在着很多不确定性，因此要结合实际情况，不断调节以达到理想的效果。人工智能算法可以保证图像处理的精准度，缩短图像处理的环节，从而减少图像处理的时间，有效了提高图像处理工作的效率。
二、图像处理概况
（一）图像处理的内涵和组成部分
随着信息化技术的不断发展，图像处理的工作量迅速增长，无形中增加了图像处理的难度。图像处理是指借助计算机对图像进行处理的一门技术，包括图像压缩、图像复原、图像描述等多种方法，并且涉及领域众多。图像处理的内涵就是运用各种软件技术，将图像信息转化为数字化信息，并借助计算机显示出来，最后进行相应的处理。另一方面，图像处理的组成部分比较复杂，包括图像压缩、增强复原和分割描述等。图像压缩技术可以节省图像传输的容量，减少图像传输的时间，但是要注意避免图像失真的问题；图像的增强和复原主要是为了提高图像的清晰度，通过相应的处理，提高图像的质量；图像的分割是图像处理过程中的重要内容，将图像中有价值的部分提取出来，有助于更好地进行图像分析。
（二）图像处理的实际应用
图像处理的实际应用非常广泛，包括医学、军事、汽车、物流等各个不同的领域，比如摄影及印刷、卫星图像处理、医学影像处理、面孔识别、汽车障碍识别等等，在图像的应用过程中，可以帮助人们分析图像的具体情况，从而做出相应的处理。另一方面，有些图像肉眼是无法看清楚，因此可以借助图像处理技术，提高图像的清晰度，达到理想的目标[2]。
三、人工智能算法在图像处理中的实际应用
（一）人工神经网络
众所周知，动物的神经网络比人类的神经网络要完善，而人工神经网络，就可以通过模仿动物神经网络的特征，进行相关的信息处理，从而完成相应的传输工作。在图像处理的过程中，人工神经网络需要设置节点的具体数量，而人工智能算法的运用，可以精准预算出节点的数量，节省了图像存储的时间和图像传输的速度，有利于提高图像处理的速度。人工神经网络可以大规模处理相关图像，运算速度也比较快，可以及时调整以适应外界环境的变化。一般来说，人工神经网络分为前馈型网络和反馈型网络两种不同的形式。
（二）模拟退火算法
模拟退火算法，顾名思义就是指模仿固体退火的相关原理，获得的一种优化算法。通常来说，模拟退火算法包括解空间、目标函数以及初始解三个环节。模拟退火算法应用也很广泛，包括VLSI设计、图像识别等等，在图像处理方面，模拟退火算法可以将被污染的图像，重新复原成清晰的图像，帮助人们更好进行图像分析工作。
（三）蚁群算法
蚁群算法是一种用来优化路径的算法，具有分布计算、信息正反馈的特点，模仿蚂蚁行走的路径，构成有待优化问题的解空间，从中找出最佳解决方案。蚁群算法不同于其他算法，借助正反馈机制，不断缩小搜索范围，并在搜索过程中，释放出相关信息，传递给其他的个体，不同的个体之间一起计算，有效提高了计算时间，尽快找出最佳解决方法。在图像处理过程中，蚁群算法可以提高图像分割的速度，缩短图像分割的时间，从而提高了图像处理的时间。
（四）遗传算法
遗传算法是指模仿达尔文生物进化论和遗传学机理的一种计算方法，通过对大自然中的生物进行观察模仿，运用简单的数学方式，将问题的解决过程转化成生物进化的过程，帮助人们更好地获得优化方法。遗传算法应用也很广泛，包括函数优化、组合优化、车间调度等等，提高了图像处理的效率。举例来说，在面临旅行商问题、背包问题等这类复杂的问题时，组合优化问题的搜索空间较大，很难用简单的方法解决，这时就可以借助遗传算法，解决各种复杂的问题。
（五）粒子群算法
粒子群算法也叫做粒子群优化算法，主要是通过模仿鸟群的觅食行为，得到最优的解决问题的算法。通过观察鸟群的觅食行为，选取一定的信息加以处理，从而实现信息的共享，粒子群算法可以减少不必要的计算步骤。在图像处理的过程中，粒子群算法可以提高图像分割的效果，有效解决图像边缘消失的问题，提高图像处理的精准度[3]。
四、小结
随着信息化技术的不断发展，科学技术领域不断改革创新，人工智能算法被逐渐应用到各个领域中，包括人工神经网络、模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法等等，有效提高了图像处理的精准度，减少了图像处理的时间，提高了图像处理的效率，解放了人们的双手，要不断加强对人工智能算法的研究，更好地提高了人们的生活质量。
参考文献：
[1]齐燕. 基于人工智能算法的图像识别与生成研究[J]. 电子元器件与信息技术,2019,3(11):45-47.
[2]孙莹. 人工智能算法规制的原理与方法[J]. 西南政法大学学报,2020,22(01):83-95.
[3]安丛姝. 关于图像处理技术现状及发展的分析[J]. 科技资讯,2018,16(25):72-73.