缪小芬

（浙江省金华市金东区融媒体中心，浙江 金华 321015）

1 计算机图像处理技术概述

计算机图像处理技术是一种利用计算机软硬件对数字图像进行分析、处理和优化的技术，其主要内容包括图像的数字化、图像增强、图像恢复、图像分析和图像识别等方面[1]。通过这些技术，可以对图像进行去噪、对比度增强及锐化等处理，从而改善图像质量，提取更多有用的信息。

1.1 融媒体视觉传达的背景与意义

融媒体视觉传达是指将文字、图形、图像、音频及视频等多种媒介形式融合在一起，通过视觉元素进行信息传递的方式[2]。在信息爆炸的时代，人们越来越依赖视觉信息来获取和理解内容。融媒体视觉传达在信息传播中的地位日益凸显，对于改善传播效果、满足用户需求具有重要意义。

1.2 研究目的与意义

本研究旨在探讨如何将计算机图像处理技术应用于融媒体视觉传达中，以提高信息传递的效率和质量。通过研究，可以深入了解计算机图像处理技术与融媒体视觉传达的内在联系，挖掘其在信息传播中的潜力，为相关领域的实践提供理论支持和技术指导。本研究有助于推动计算机图像处理技术的进一步发展，拓展其在更多领域的应用范围。

2 计算机图像处理技术基础

2.1 图像增强技术

图像增强是计算机图像处理的一个重要技术，主要目标是改善图像的视觉效果，使其更符合人眼的视觉特性。通过增强图像的某些特征，可以使图像更加鲜明、清晰，便于观察、分析和理解。

图像增强技术可以分为频率域法和空间域法两大类[3]。频率域法是在图像的频率域进行处理，通过改变图像中不同频率成分的强度和相位，实现图像的增强。常见的频率域增强算法包括傅里叶变换、小波变换等。空间域法是在图像的像素域中进行处理，通过直接改变图像中每个像素的灰度值或颜色分量，实现图像的增强。常见的空间域增强算法包括直方图均衡化、对比度拉伸以及锐化滤波等。

直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，可以改善图像的对比度，使得图像的细节更加清晰。该方法通过将原始图像的直方图变换为均匀分布的直方图，从而增强图像的对比度。对比度拉伸是对图像的对比度进行线性变换，以改善图像的对比度范围。锐化滤波则是通过增强图像中的高频成分，使得图像的边缘和细节更加突出。

2.2 图像恢复技术

图像恢复技术用于修复由于各种原因导致质量下降的图像，还原出更清晰、更真实的原始图像。这些原因可能包括噪声、失真及压缩等。

图像恢复技术可以分为基于模型的恢复方法和盲恢复方法两类。基于模型的恢复方法需要已知图像退化的过程和模型，通过反向运算来恢复原始图像。常见的模型包括点扩散模型、模糊模型等。盲恢复方法则是基于观测到的退化图像，通过一定的算法自动识别和恢复原始图像[4]。

常见的图像恢复算法包括Wiener 滤波、中值滤波及非局部均值滤波等。Wiener 滤波是一种经典的线性滤波器，通过最小化输出与原始信号之间的均方误差实现最优的信号恢复。中值滤波是一种非线性滤波器，可以有效去除图像中的噪声，同时保留图像的边缘和细节。非局部均值滤波则利用图像中相似结构的相似性，通过寻找与当前像素相似的像素块，实现像素值的替换和恢复。

2.3 图像编码与压缩技术

随着数字技术的快速发展，大量的数字图像需要被存储、传输和处理。为了节省存储空间和提高传输效率，需要对图像进行编码和压缩。

图像编码是将原始图像数据转换为另一种形式或编码格式的过程，以便存储或传输。常见的编码方式包括无损编码和有损编码。无损编码可以完全还原原始数据，有损编码则会对数据进行一定的压缩和简化，以实现更高的压缩比和更快的传输速度。

常见的图像压缩算法包括联合图像专家组（Joint Photographic Experts Group，JPEG）、JPEG2000、便携式网络图形（Portable Network Graphics，PNG）等。JPEG 是一种基于离散余弦变换的有损压缩算法，可以实现较高的压缩比和较好的压缩效果。JPEG2000 是一种基于小波变换的压缩算法，可以实现更高的压缩比和更好的细节保留。PNG 是一种基于无损压缩算法的格式，可以保留原始图像的全部信息，但压缩比相对较低。

2.4 图像识别与机器学习

随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉在许多领域得到了广泛的应用。作为计算机视觉的核心部分之一，图像识别技术受到了越来越多的关注和研究。

机器学习是实现图像识别的重要手段之一[5]。通过训练大量的样本数据，机器学习算法可以自动学习到分类、识别和预测的能力。常见的机器学习算法包括支持向量机、神经网络及决策树等。深度学习是机器学习的一个分支，利用神经网络的原理，可以自动提取和抽象出高层次的特征表示，从而实现更准确、更高效的图像识别。卷积神经网络是深度学习中常用的一种网络结构，可以有效处理具有复杂背景和纹理的图像数据。

在应用方面，人脸识别、目标检测及手势识别等都是常见的计算机视觉应用场景。人脸识别技术已经广泛应用于身份认证、安全监控等领域；目标检测则是计算机视觉中的一项基本任务，可以检测出图像中是否存在特定物体或行为；手势识别是通过识别和分析手势来理解人的意图和行为的一种技术，在人机交互、虚拟现实（Virtual Reality，VR）等领域有着广泛的应用前景。

3 融媒体视觉传达的特点与挑战

3.1 融媒体视觉传达的定义与特点

融媒体视觉传达是一种以图像、视频和动画等视觉元素为主要手段，结合文字、声音和互动等多种媒体形式，在不同平台和渠道进行信息传递和内容呈现的方式，具有以下特点。

第一，融媒体视觉传达实现了多媒体的融合，将不同媒体形式有机地结合在一起，通过视觉元素与文字、声音和互动等其他媒体元素相互作用，使信息传递更加生动、直观和丰富。通过图像、视频和动画等视觉元素的运用，融媒体视觉传达能够提高信息传达的效果和吸引力。

第二，融媒体视觉传达具有跨平台传播的特点，可以通过多种平台和渠道进行传播，如电视、网络、移动设备等。不同平台具有不同的特点和受众群体，融媒体视觉传达可以根据平台的要求和受众的需求进行灵活的适应和调整，实现最佳的传播效果。

第三，融媒体视觉传达具有较强的互动性，通过互动技术和交互设计实现与观众之间的互动。观众可以参与到信息的创造和呈现过程中，通过点击、滑动、评论等方式与内容进行互动交流，增强了观众的参与感和沉浸感。这种互动性使得传达过程更加灵活多样，能够更好地满足观众的个性化需求。

第四，融媒体视觉传达具有较高的实时性，可以实现即时更新和实时传播。通过网络和移动设备等技术手段，信息可以随时随地进行更新和发布，观众可以实时获取最新的内容和资讯。这种实时性使得信息传达更加及时有效，有助于满足观众对实时信息的需求。

3.2 融媒体时代对视觉传达的需求与挑战

随着移动互联网、大数据及云计算等信息技术的快速发展和应用，融媒体时代已经到来。在这个时代，传媒行业面临前所未有的机遇和挑战。其中，视觉传达作为最重要的传播手段之一，也面临着相应的需求和挑战。过去，视觉传达主要通过平面设计、广告及影视等传统方式进行。而在融媒体时代，视觉传达需要更多元化、全方位的表现形式，包括VR、增强现实以及交互式界面等。这些新技术和表现形式，对视觉传达的创意、制作和表现能力提出了更高的要求。

在传统媒介时代，视觉传达主要通过纸媒、电视等传统媒介进行传播。而在融媒体时代，视觉传达需要适应不同的平台和终端，如个人计算机（Personal Computer，PC）端、移动端、智能电视及VR 设备等，这就需要视觉传达人员具备跨平台、跨终端的创意和技术能力。在过去，视觉传达主要以视觉效果为主要目标，而在融媒体时代，视觉传达不仅需要具备吸引眼球的效果，更需要与内容、场景及用户等多方面进行有机结合，实现信息传递的最佳效果。这就需要视觉传达人员具备较高的文化素养、专业知识和创新思维，才能够制作出符合需求和标准的视觉传达作品。

随着大数据和人工智能技术的应用，视觉传达人员可以更加精准地了解受众的需求和偏好，并根据这些信息制作出更加符合受众需求的视觉传达作品。通过融合不同的技术和表现形式，视觉传达人员可以创造出更加富有创意和趣味性的作品，从而更好地吸引受众的注意力和兴趣。

3.3 传统视觉传达方式的局限性

传统视觉传达方式在融媒体时代面临着一些局限性，主要包括以下方面。

第一，传统视觉传达方式具有单一性。过去的视觉传达主要通过平面设计、广告及影视等传统方式进行，表现形式存在一定的局限性。例如：平面设计只能通过二维的静态图像进行表达，无法实现动态、交互式的传达效果；广告受到时间和空间的限制，无法充分展示内容和信息；影视虽然可以通过动态影像来传递信息，但其制作成本高昂，制作周期长，不适用于快节奏、即时传播的需要。

第二，适应性方面。融媒体时代，人们的信息获取渠道多样化，终端设备众多，用户需求表现出个性化和差异化。然而，传统视觉传达方式往往只能适应特定的传播平台和终端设备，无法灵活适应不同的传播渠道和用户需求。这就导致了传统视觉传达方式在面对不断变化的媒体环境和用户需求时显得力不从心。

第三，互动性方面。融媒体时代，用户已经不再是被动接收信息的对象，而是具有主动性和参与性的主体。然而，传统视觉传达方式往往缺乏与用户进行互动的能力，无法实现与用户的实时、双向沟通和互动，使得传统视觉传达方式无法满足用户对个性化、参与式传播的需求，限制了信息传递的效果和影响力。

第四，创新性方面。随着科技的发展和变革，新的媒体技术和平台层出不穷，给视觉传达带来了更多的可能性。然而，传统视觉传达方式往往局限于过去的经验和传统的表现形式，缺乏创新和突破，使得传统视觉传达方式难以跟上时代的步伐，无法满足人们对新颖、创意的视觉传达作品的需求。

4 计算机图像处理技术在融媒体视觉传达中的应用案例

4.1 图像增强技术在融媒体视觉传达中的应用案例

4.1.1 色彩增强技术应用

在融媒体视觉传达中，色彩增强技术常用于改善图像的视觉效果，提高图像的辨识度。例如，在广告设计中，通过对图像的色彩进行增强，能够突出产品特点，吸引观众的注意力。这种技术可以通过调整色彩平衡、对比度、饱和度等参数来实现，使图像在视觉上更加鲜明、生动。

4.1.2 锐化滤波技术应用

锐化滤波技术主要用于强调图像的边缘和细节，使图像看起来更加清晰。在融媒体视觉传达中，这种技术常用于新闻报道、医学影像等领域，提高图像内容的可辨识性。通过应用锐化滤波技术，可以突出图像中的关键信息，提高视觉传达的效率和准确性。

4.2 图像恢复技术在融媒体视觉传达中的应用案例

4.2.1 去噪技术应用

图像的采集和传输过程往往受到各种噪声的干扰，导致图像质量下降。去噪技术是图像恢复的一种重要应用，用于消除噪声、恢复图像原始面貌。在融媒体视觉传达中，去噪技术可以应用于新闻图片、医学影像等，提高图像的清晰度和可辨识性。通过去噪处理，能够去除图像中的噪声干扰，提取出更准确的关键信息，提高视觉传达的可靠性。

4.2.2 超分辨率技术应用

超分辨率技术是一种通过算法提高图像分辨率的方法，广泛应用于融媒体视觉传达领域。在低分辨率图像的情况下，超分辨率技术能够通过多帧图像的融合、插值等方法生成高分辨率图像，在新闻报道、安防监控等领域有广泛的应用价值，可以提高低分辨率图像的可视效果和辨识度。通过超分辨率技术，能够改善图像的清晰度和细节表现力，提高视觉传达的质量和效果。

计算机图像处理技术在融媒体视觉传达中的应用案例表明了该技术在改善图像质量、提高辨识度和提取关键信息方面的优势。通过色彩增强、锐化滤波、去噪和超分辨率等技术手段的应用，能够提升视觉传达的效果和效率，满足不同领域的需求。随着技术的不断发展和完善，计算机图像处理将在融媒体视觉传达中发挥更加重要的作用。

4.3 图像编码与压缩技术在融媒体视觉传达中的应用案例

4.3.1 JPEG 编码与压缩技术应用

JPEG 是一种常见的图像压缩标准，广泛应用于融媒体视觉传达中。通过JPEG 编码与压缩技术，可以有效减小图像文件的大小，方便存储和传输。在新闻报道、广告设计等领域，JPEG 编码技术常用于压缩和优化图像，提高图像的加载速度和网络传输效率。通过合理的压缩比和参数设置，JPEG编码能够保持良好的图像质量和较小的文件大小，满足融媒体视觉传达的需求。

4.3.2 H.264 编码与压缩技术应用

H.264 是一种高效视频压缩标准，也广泛应用于融媒体视觉传达中。与传统的视频压缩标准相比，H.264 标准具有更高的压缩比和更好的图像质量。在视频流媒体传输中，H.264 编码技术能够显著减小视频文件的大小，同时保持良好的视频质量和流畅度。在在线视频平台、电视广播等领域，H.264编码技术得到了广泛应用，提高了视频内容的传输效率和用户体验。

4.4 图像识别与机器学习在融媒体视觉传达中的应用案例

4.4.1 人脸识别技术在社交媒体中的应用

人脸识别技术是图像识别领域的一种重要应用，在融媒体视觉传达中具有广泛的应用前景。在社交媒体平台，人脸识别技术常用于自动标记、搜索和推荐相关内容。例如，当用户发布一张照片，人脸识别技术可以自动检测照片中的人物，并为其打上标签。人脸识别技术还可以用于实现个性化推荐，根据用户的喜好和行为习惯为其推荐相关内容。通过人脸识别技术，社交媒体平台能够更好地理解用户需求，提高内容推荐的质量和个性化程度。

4.4.2 物体识别技术在广告投放中的应用

物体识别技术是另一种重要的图像识别技术，在广告投放中具有广泛的应用价值。通过物体识别技术，广告系统可以自动识别广告投放场景中的物体类型、位置等信息，并根据这些信息投放相应的广告内容。例如，在体育赛事直播中，物体识别技术可以自动检测画面中的运动器材、运动员等，并投放相应的体育用品广告。这种技术的应用能够提高广告投放的精准度和效果，为广告主带来更好的回报。

5 结语

通过计算机图像处理技术，人们可以对图像进行各种操作和改变，如增强图像的清晰度、调整图像的色彩和对比度、去除图像中的噪声等。这些技术不仅可以改善图像的质量和美感，还可以更好地突出图像中的关键信息和表达意图，从而提升视觉传达的效果和吸引力。在融媒体视觉传达中，计算机图像处理技术的应用研究具有广泛的领域和应用场景。例如：在广告设计中，通过图像处理技术可以制作出更加精美和引人注目的广告海报；在新闻报道中，图像处理技术可以帮助编辑和记者更好地表达事件的现场和情感；在数字艺术创作中，图像处理技术可以赋予作品更加丰富的创意和想象力。因此，未来的研究应该继续深入探索计算机图像处理技术在融媒体视觉传达中的应用，不断提升图像处理的精准度和效果，并与其他领域的技术相结合，推动融媒体视觉传达的发展。同时，需要关注图像处理技术在信息安全和伦理道德方面的问题，加强相关法规和规范的制定和执行，确保图像处理技术的良性应用和社会效益。通过持续的努力和创新，计算机图像处理技术必将在融媒体视觉传达中发挥更加重要的作用，为人们带来更加丰富、生动和具有情感共鸣的视觉体验。