在人工智能（AI）的辅助下，去除图形中多余的部分是一项相对复杂的任务。AI可以通过深度学习和图像处理技术来识别和移除图像中的冗余元素。以下是使用AI去除图形多余部分的一般步骤：
1. 数据预处理：首先，需要将原始图像转换为适合AI处理的格式，如灰度图、二值化图或高斯模糊图。这有助于减少图像中的噪声，提高后续处理的效果。
2. 特征提取：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，从预处理后的图像中提取关键特征。这些特征通常包括边缘、角点、纹理等，有助于AI识别并定位图像中的多余部分。
3. 背景建模：通过背景减除算法（如背景差分法、光流法等），从图像中分离出前景对象，即需要去除多余部分的目标区域。这一步骤对于去除复杂背景下的多余部分尤为重要。
4. 目标检测与分割：使用目标跟踪算法（如Mean Shift、Kalman滤波等）对前景对象进行检测和分割。这有助于更准确地定位图像中的多余部分，并为后续处理提供依据。
5. 去除非目标区域：根据目标检测与分割的结果，使用形态学操作（如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等）去除非目标区域的像素。这有助于进一步减少图像中的冗余信息，提高图像质量。
6. 优化与后处理：对处理后的图像进行优化，如调整对比度、亮度、饱和度等参数，以获得更清晰、更简洁的视觉效果。同时，还可以进行后处理，如滤波、降噪等，进一步改善图像质量。
7. 结果评估与验证：通过人工视觉或客观评价标准（如轮廓精度、面积比、连通分量数量等）对去除多余部分的效果进行评估和验证。确保去除多余部分后的图像满足预期要求，并具备较好的实用性和鲁棒性。
总之，利用AI去除图形中多余的部分是一个涉及多个步骤的综合性任务。通过数据预处理、特征提取、背景建模、目标检测与分割、去除非目标区域以及优化与后处理等环节，可以有效地实现这一目标。然而，需要注意的是，AI在处理过程中可能会受到噪声、光照变化、遮挡等因素的影响，导致去除效果不尽如人意。因此，在实际应用中还需要根据具体情况进行相应的调整和优化。
