【关键词】AI；图形与图像处理技术；领域应用

引言

传统的图形图像处理技术，依赖于预设的算法，并且对人工操作的依赖程度较高。因此，往往会出现处理速度缓慢、精度难以提升等局限性问题。但AI背景下的图形图像处理技术可以突破传统技术的桎梏，利用人类视觉感知及认知过程模拟的方法，完成图像的自动识别、分析和处理，这极大地提升了图像信息的处理效率和精准程度。近年来，深度学习、卷积神经网络等AI技术发展迅速且应用渐趋广泛，尤其是在医学、安防、遥感、交通监控等领域[1]，图形与图像处理的技术、理念及方法等得到创新和拓展。这些先进技术一方面能够自动完成图像特征的学习，并以此为基础自主进行特征的分类、识别和分割等操作，从而使得图形与图像的信息数据处理工具更为强大。另一方面，基于人工智能的图形图像处理技术，正在持续吸收其他前沿技术，不断迈向创新与发展。因此，对AI图形与图像处理技术展开深入研究，兼具重要理论价值和实践意义。

一、AI技术概述

（一）AI技术

AI技术是指以计算机系统或机器为载体，模拟人类智能行为，以期完成人类智能任务的技术，涵盖机器学习、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、计算机视觉等多个维度的内容，其核心目标在于深入探究智能的本质，模拟并扩展人类的智能[2]，为现代科技赋能机器，使其具备扎实且先进的感知、理解、推理等能力。机器学习是该领域的一个重要子领域，它通过让计算机从经验中自动学习和提升性能，无需依赖明确的编程指令即可实现学习目标。因此，机器学习的基础在于利用大量数据进行模型训练，使其能够进行识别、预测和分类等任务。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）等。深度学习相较于机器学习更具复杂性，旨在打造人工神经网络结构，通过多层神经网络模拟人类大脑神经元之间的连接方式，进而模拟人类大脑，形成更庞大且完善的数据处理系统，在图像语音等的识别、NLP等方面极富优势。

NLP也是AI领域的一个重要分支，致力于研究如何让计算机理解、生成以及翻译、呈示人类语言，其目标是将计算机与人类语言衔接起来，使其能够真正“理解”语言，明晰其复杂性，并将其转化为用户信息，为人们所用，实现语言的语法、语义和上下文等的多领域应用。例如，基于人类语言打造的智能客服、语音助手等，都得益于NLP技术。计算机视觉强调计算机理解、解释图像视频内容等，利用图像处理技术、深度学习算法等进行物体、特征等的识别，在自动驾驶、安防监控方面应用广泛。例如，汽车自动驾驶系统就利用计算机视觉技术“看”周围环境，并以此灵活调整行驶方案。语音识别技术让计算机基于人类语音进行文字转换，做出相应的处理和响应。语音合成技术则以语音输出转化文字，二者结合后广泛应用于智能助手、智能家居控制等情境。

（二）AI的挑战与未来

尽管当前AI技术的应用渐趋广泛，也在多个领域得到了显著的创新与发展，但迄今为止，其仍面临数据隐私安全、科技伦理问题、技术透明性等方面的挑战。此外，AI的不断普及应用，还会对就业市场造成极大冲击，致使社会整体的职业结构发生颠覆与调整。因此，在发展过程中，AI需要不断正视所遇到的问题，勇敢面对各种挑战，只有这样，才能真正发挥其潜力，为人类社会的进步带来更多福祉。当然，未来的AI必将进一步迈向智能化，从而推动社会的持续发展。

二、基于AI的图形与图像处理技术

（一）数据收集与预处理

图像识别依赖海量的图像数据与积累作为基础，而这些数据的来源颇为广泛，来自诸如医学影像设备、摄像头等专业技术设备。所收集的图像数据常包含噪声、异常值等问题，因此，进行图像预处理显得尤为重要，通过去噪、裁剪等操作，能够最大限度地保障数据的数量、精准度及其传输价值。

当然，数据收集通常涵盖多个方面，包括公开数据集（如ImageNet数据集、COCO数据集、MNIST数据集等）、自定义数据集（根据用户需求采集并构建的数据集）以及数据增强（如缩放、裁剪等，以确保数据的多样性，避免过拟合）。