基于大数据背景下的图形处理技术变革探索

摘 要：大数据时代的来临，使人们的生活发生了日新月异的变化，给人们工作的很多领域都带来了极大的便利，其中图形处理技术就是变革之一。本文主要讲述了大数据背景下的图形处理技术的变革以及进步，并且对大数据背景下的图形处理技术进行了深入的探索。

关键词：大数据；图形处理技术；变革历史；探索过程

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）02-0077-03

Abstract：With the advent of big data era，people's lives have undergone rapid changes，and it has also brought great convenience to many areas of people’s work. Among them，graphics processing technology is one of the changes. This paper focuses on the transformation and advancement of graphics processing technology in the context of big data，and has carried out in-depth exploration of graphics processing technology in the context of big data.

Keywords：big data；graphics processing technology；transform history；exploration process

0 引 言

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一轮的技术革命。大数据的发展也带动了数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术的兴起，很可能带动这些科学技术取得新的突破，其中我们的图形处理技术就面临了巨大的变革，有很大的操作上的突破。同时，大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

1 大数据的概念、特点以及核心技术

1.1 大数据的概念及特点

1.1.1 大数据的概念

大数据是指需要新处理模式才能具有洞察发现力、更强的决策力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于收集巨大的数据信息，而在于对这些特定的数据进行专业化处理。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。从技术上看，大数据与云计算有着密不可分的关系。大数据肯定没有办法用单一计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的最大的特色是对海量数据进行分布式数据挖掘，但必须依托云计算的分布式数据库、分布式处理、虚拟化以及云存储技术[1]。

1.1.2 大数据的特点

首先，大数据的特点可以总结为以下四点：信息数量具有海量性、信息内容具有多样性、数据的创建和移动具有高速性以及大数据结构的易变性。

其次，大数据还有三个特征：第一，数据的价值密度比较低，所以说怎样进行信息管理，对有效的价值进行提纯是大数据时代首先要解决的问题；第二，数据类型比较多，其中地理位置信息、图片信息、视频信息等诸多类型的数据都对数据的处理能力提出了较高的要求；第三，处理数据速度快，要求有较高的时效性。

1.2 大數据的核心技术分析

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的短时间内产生的数据。适用于大数据的技术，包括数据挖掘电网、大规模并行处理（MPP）数据库、云计算平台、分布式数据库、分布式文件系统、互联网和可扩展的存储系统。

而Hadoop目前是大数据平台中应用率比较高的技术，特别是针对社交媒体订阅、文本以及视频等非结构化数据。Hadoop作为大数据处理的核心技术，与传统数据处理技术存在一定的差异。传统技术包括了文本等非结构化的数据，所以会导致传统的服务器难以应对大数据的流程，从而也难以对大批量的数据进行有效地存储，于此不同，Hadoop是当今应用比较广泛，同时也是效果比较好的一种大数据处理技术。

Hadoop是一种基于Java技术的一种分布式密集数据分析以及处理的软件框架，其组件包括：Pig、HBase、Hive、Zoo Keeper、Oozie、MapReduce、HCatalog等。具体的Hadoop架构图如图1所示：

2 计算机图形处理技术

计算机图形处理技术主要依靠计算机的硬件设备来进行操作，所以对于计算机的硬件设备性能有相对较高的要求，也就是说计算机的硬件设备性能越高，其图形图像的处理效果也会越好。

计算机的硬件设备主要包括两类：工作站以及微型机。相应地，软件也包括两类：第一类是工作站上的软件，主要有Alias和TDI，主要负责工作站范围的全部图形；第二类是微型机上的软件，主要是我们日常经常会用到的一些软件，比如Photoshop、Win-Images以及3DS等软件，其中我们最常见到的则是Photoshop软件，其主要功能是用来处理一些二维的图像，Photoshop软件是网站设计、平面设计以及视频剪辑行业必用的软件之一，所以在大数据背景下对Photoshop软件的研究也备受重视[2]。

计算机图像图形处理技术发展迅速，其中多媒体制作系统中的三维图形特技、彩色图像处理及系统、数字图像半色调及其在印刷中的应用等都取得了较大的进步。同时，有多项研究成果通过国家鉴定，数字图像半色调研究在学术研究方面和工业应用都取得了较好的成果。

3 大数据背景下的图形处理技术面临的挑战

大数据时代的到来，的确给我们的生产生活带来了许多便利，给图形处理技术的发展带来了许多机会，但是不可否认地是，也给我们带来了一系列的挑战：

第一，大数据背景下数据的流量特别大，而且在网络中也会存在一些破坏性行为，因此加强网络的安全性以及图形处理储存的隐私性是我们当下亟需解决的一大问题，我们也应该采取一些行为来避免遭受不法分子的伤害；

第二，在大数据的时代背景下，网络对计算机的硬件设备有着越来越高的要求，因为计算机的硬件设备决定了网络的传输速度，所以我们应该在技术加以创新，从而提高网络的传输速度；

第三，大数据的存在同时也要求较大的储存量，随着信息数量的不断增加，储存空间也应当进行相应地调整，从而不断提高传输信息的速度；

第四大数据时代对信息的筛选和提取都有一定的要求，当然在巨大的数据信息里提取出有价值的信息是十分不容易的，所以对我们的图形处理技术也提出了更高的要求，我们应该不断创新，从而对图形信息技术更好地处理[3]。

4 大数据背景下的图形处理技术的变革探索

4.1 大数据背景下的图形处理技术的内容

4.1.1 信息安全

任何事情都会存在安全隐患问题，大数据背景下的数据安全更是可能存在安全隐患，在图形处理技术方面，我们也需要做出一定的努力，主要包括构建信息安全系统、加快大数据时代信息产品的研发以及深度检测重要数据。其中，数据的安全问题是我们广泛关注的问题，由于传统的信息安全系统已经无法满足大数据时代信息的安全，所以我们更应该加快对于新数据产品安全技术研发的脚步；其次，对于数据的检测虽然浪费时间，但是一旦对数据进行了整理，会使得我们的工作过程变得简洁便利，因此，对数据进行深度检测也是非常必要的。

4.1.2 信息储存

信息存储工作是指通过某些特定的方式将所获取的信息在数据库中进行存储，当我们需要某一信息时，可以对其进行提取，所以使得我们在大数据的时代背景下，也能保存大量的信息，而且信息变更速度也比较快速，相应地，我们也需要对图形处理技术进行合理的存储，从而实现更加便利地对大数据的长期稳定存储。

4.1.3 数据的传输与获取

对于任何信息的处理，都需要先获取数据，对于数据的获取我们要在对目标信息进行实时监控的基础上，在数据库中提取所存储的信息，从而实现向各个软件系统输入信息，最终，通过数据的传输技术，把经过处理的数据传输到用户手中，实现数据的传输过程。

4.2 大数据背景下的图形处理技术的发展

4.2.1 图形图像处理技术的应用

大数据背景下的图像处理技术的应用是十分广泛的，会涉及到人类生活的各个方面，其中主要应用于以下几个方面：（1）工业生产中的应用。其中包括机器人的视觉、自动化控制以及无损探伤等；（2）遥感中的应用。其中包括土地测绘、环境污染检测、气象监测以及军事方面的勘察等；（3）医学中的应用。其中主要包括临床检查中的核磁共振检测以及CT检查等；（4）交通领域的应用。当今时代，交通管理逐步趋于智能化和自动化发展，因此我们可以利用图像识别的技术来定位汽车牌照的信息，从而实现交通的合理化管理；（5）电子商务领域的应用。在此领域范围内，图形信息处理技术也被广泛应用，可以进行身份的识别、产品的防伪等；（6）安全领域中的应用。利用模式识别的技术，图形处理技术逐渐走入国防军事工作，以及公安部门的工作中，其中一些案发现场的照片、字迹以及指纹识别技术都要依靠图形处理技术。

4.2.2 图形图像处理技术存在的问题和发展方向

图形图像处理技术发展过程由于受到计算机硬件的限制，所以还存在一些局限性，大数据背景下的图形处理技术需要云计算机网络的支持，在將来，计算机网络会把网络数据和计算机硬件分开，从而将当前的传统网络转变成云计算网络，从而计算机会与网络形成真正的大数据网络系统。

其中，图形图像处理技术的发展过程中存在的问题主要表现在以下几个方面：（1）边缘学科的研究会促进创新处理方法的发展；（2）在我们致力于提高数据的精准度时，还要解决数据传输速度的问题，以及数据数量较大和处理速度较低而不匹配的问题；（3）加强创新软件的研究，从而促进图形处理技术的发展；（4）深化理论研究，从而形成自身的理论体系；（5）进一步建立图形信息库，将相同的格式统一存放检索，从而为不同领域的图像图形的交流提供便利，最终实现资源的共享。

因此，我们要在大数据及其核心处理技术研究的基础上，进一步去研究图形处理技术，并且在大数据背景下，不断进行技术创新，对自身的技术能力进一步提高，并且在大数据背景下勇于去接受挑战，对发展前景进一步做出分析，更好地去发展图形信息处理技术。

在大数据的时代背景下，信息处理技术方面取得了飞跃般地进步，其中也包括图像图形处理技术，这些技术的进步都对未来计算机技术的发展有所帮助，在新时代来临之际，我们也需要对自身的发展加以调整，来努力跟上时代的步伐，图像图形信息处理技术在发展的过程中也面临着许多挑战，面对这些挑战，我们需要努力去克服，同时也要抓住发展机遇，更好地取得发展的机会。加强大数据时代下信息的安全性，所以要加强重要数据信息的监控管理，毋庸置疑，在信息技术发展的时代，世界也将会有越来越多的变化。

5 结 语

综上所述，本文在对图形信息处理技术研究的基础上，结合大数据的时代背景，深度研究了图像图形的处理技术，并且对大数据时代背景下产生的图像图形处理挑战和前景做出了分析，期望能够为大数据时代背景下图形处理技术变革提供一定的理论指导以及借鉴价值。

参考文献：

[1] 张镜宇.“大数据”时代的信息处理技术分析 [J].科学与财富，2017（9）：36.

[2] 陈士磊.以“能力为重”的《Photoshop图形处理技术》实践课程改革研究 [J].电子世界，2013（11）：165-166.

[3] 赵锐.基于大数据背景下的图形处理技术变革探索 [J].电子测试，2014（20）：143-144+140.

作者简介：朱平哲（1982-），女，汉族，河南驻马店人，讲师，硕士研究生，研究方向：计算机数据库、图形学。