摘要：现今社会人工智能的使用已经达到了非常广泛的地步，而且也越来越融入到我们的日常生活中，甚至可以说已经涉及到各行各业。下面我们首先对人工智能进行说明以及人工智能算法的种类，然后再分析图像处理中人工智能算法的应用，充分了解其在使用过程中的作用和未来发展方向，
关键词：图像处理；人工智能；应用
在我们的生活中很早就使用了计算机，并且计算机也慢慢的融入到了我们的生活中。慢慢的随着科技的发展又出现了高速计算机，其不仅是普通计算机进化，还代表着一个时期的进化。而且很多学者和相关的研究人员都把对计算机的研究重点放在人工智能的计算上，这项技术的研发不仅可以更好的完成数据的核算，而且还可以在图像处理中进行一系列复杂的工作。使人们在繁琐的工作中得以解放，尽可能的提升人工智能算法在图像处理中的应用以及人们的工作效率。
一、人工智能的含义
人工智能是现今社会中慢慢兴起的一种科学技术，对其的理解和定义，不少专家也表现出了自己不同的见解。而且在这方面也难以达到统一的标准。有的人说人工智能可以对人们的意识进行无限的延伸；还有的人认为人工智能就是一种比较先进且高端的工具，可以让人工智能做出人们做起来吃力或无法完成的一些事情，使人们可以更好的更轻松的生活[1]。从这两种说法中不难看出后者的说法更容易理解些。其实人工智能是人们在不断的学习中研发出的一种对人类思维活动进行模拟的一种能力。其实人工智能的主要目的就是将这项技术融入到人们的生活中、融入到合理的科学的研究中，其与人类的主要区别在于人类是可以进行具有独立思考和解决问题的意识，而人工智能是没有感觉的，其就是有着类似于人的只能工具和设备，也不会像人们一样具有分析和解决问题的能力。
二、图像处理中人工智能算法的应用
1、首先我们来说说人工神经网络，因为人工智能的算法大多都是从自然界中产生的灵感，，而人工神经网络是在动物身上所得到的灵感，其工作的原理是对动物的某一种行为和神经网络进行模仿，因为在动物的神经网络中有着人类没有的优点，所以通过模仿动物的神经网络可以从这些信息中得到一定的计算方法，这也是人们学到的一种有效的算法模型，其特点就是对某些信息进行处理和分析，然后得到我们想要的数据[2]。我们再通过这些数据来对图像进行相应的处理。人工神经网络最大的优势就是其有着自身组织的且可以进行自身环境适应、学习以及推理、演示、计算等各种优点。在图像处理中人工神经网络主要应用于以下方面：首先就是对图像的压缩，在设置节点的时候要根据层级的不同来设置多少不同的节点，较多的节点代表了图像的输出和输入层，而较少的节点代表的则是图像的传输层，在此过程中需要注意的是在图像的传输层不要也不可以设置过多的节点。在人工智能算法的使用中其不仅可以完成传输以及存储的功能而且还可以在一定程度上节省很大的存储空间，这在图像处理的过程中起到了至关重要的作用，不仅如此，最为主要的是其可以通过人工神经网络来增加我们的生活和学习以及工作上的效率，还可以对图像进行整体的还原工作。人工神经网络还可以对某些图像进行分类、还可以对较大的噪音图像进行分割，不仅如比人工神经网络还可以对对分辨率进行识别，还可以对手写的数字以及文字进行识别等各种各样的功能以及作用[3]。
2、其次就是遗传算法。
这种算法也是我们对大自然进行模仿而设计的对图像处理的计算方法，这种人工智能的计算方法的灵感主要来自于达尔文进化论，其对遗传算法起到了很好的借鉴作用，而其工作原理主要是对生物的某些过程进行学习和模仿，然后根据这些在系统中筛选中嘴合适的解决办法。遗传算法最主要的特点就是在操作的过程中比较简单和直接，从而达到对图像处理的最佳效果。这种计算方法可以有效的解决图像处理中遇到的各种问题。在图像处理中遗传算法是利用染色体的方式来对问题的答案进行表示。在解答过程中首先就要对具体的图像进行数码编辑，也就是对问题中谁密码进行研究。然后就是在一定的条件和环境中对种群进行初始化的操作，从而达到一定的目的，这就需要在一定的条件下进行操作[4]。再就是根据适应度的大小来对优秀的个体进行选择和繁殖，在此过程中适应度越高，选择的概率就会更大，这点是尤为重要的。可以随机选择出两个进行繁殖，再对两个个体的位置进行交换。变异就是从选择开始某不符合某个计算的要求一致进行重复的操作，一直到规定的数值再进行计算。
3、然后就是蚁群算法。这种算法主要是在图像寻找比较优质的概率型的计算方法，其是人们对蚂蚁找寻食物的时候得到的灵感的启发。蚁群算在是通过其所走过的路径来对信息进行传递，当某一处路径上的浓度较高的时候就会吸引到更多的蚂蚁来对食物进行寻找和传递，并且还能在最短的时间和最短的路线将食物送回巢内。蚁群算法不仅可以在某种程度上体现了强鲁棒性和正反馈性，还体现了并行性以及自适应性。蚁群算法的应用不仅可以在某种程度上对大部分问题进行合理的优化，还可以在对图像进行分割的时候发挥出其最大的功能。
4、再就是模拟退火算法。这种算法的原理主要是采用相当高的温度对固体进行加热且保持恒温的状态，这点要尤为注意，只有这样才能充分保证研究的顺利进行，然后再对固体进行降温处理，在降温的过程中固体内部的粒子会慢慢的转换为一种有序的状态，当其温度达到稳定状态的时候，其内能就会降到最低，同事还能起到对全局的优化作用，而这种方法还可以得到广泛的应用。
5、最后就是粒子群的计算方法。这种计算方法主要源自于对鸟类捕食行为的观察，是对鸟类集体捕食活动的各种观察作为一定的基础，然后再对这个集体中的某些个体的一些信息加以改进和利用。是实现这个群体的信息共享且运动慢慢的慢慢的从无序到有序的状态的转变。这种计算方法和遗传算法较为相像，但预期比较还是有所不同的，粒子群算法是通过简化计算过程并且也不用对太多的参数进行调整。这种算法在图像的处理过程中可以对梯度算子进行适当地优化然后得出最佳的图像边缘。能充分解决对图像处理的过程中因为细节边缘丢失而造成的后果，同事还能提高对图像的分割精准度和效率。
三、结语
综上所述，人工智能不仅可以用于对图像的处理上，还在我们生活、工作和学习中在进行不断的深入。通过我们的分析可以得出一些结论，人们不仅可以从自然和对生物的观察中得到一定的灵感来推动科技的进步，而且还可以使我们在工作和生活中不断的学习和进步。人工智能在图像处理中不在提高人们生活质量和水平的同时，还能更好的提升人们的工作能力和效率。我相信，在社会不不断的进步和发展中，人工智能在图像处理中的水平会越来越高，其在图像处理中的运用也会更加的完善，
参考文献：
[1]梁斌.试论人工智能算法在图像处理中的应用[J]. 数码世界, 2018(9).
[2]解栋.在图像处理中人工智能常用的四种算法[J].养生保健指南, 2018(17):247.
[3]张景虎,孔芳.人工智能算法在图像处理中的应用[J].电子技术与软件工程, 2014(8):96-96.
[4]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:学术交流,2018,14(19):208-209.