Что такое обработка изображений? Все, что вам нужно знать!

За последние несколько лет глубокое обучение оказало огромное влияние на различные области технологий. Одной из самых горячих тем, обсуждаемых в этой отрасли, является компьютерное зрение, способность компьютеров самостоятельно понимать изображения и видео. Беспилотные автомобили, биометрия и распознавание лиц — все это основано на компьютерном зрении. В основе компьютерного зрения лежит обработка изображений.

Что такое изображение?

Прежде чем мы приступим к обработке изображений, нам необходимо сначала понять, что именно представляет собой изображение. Изображение представлено своими размерами (высотой и шириной) в зависимости от количества пикселей. Например, если размеры изображения 500 x 400 (ширина x высота), общее количество пикселей в изображении составит 200 000.

Этот пиксель — это точка на изображении, которая принимает определенный оттенок, непрозрачность или цвет. Обычно он представлен одним из следующих вариантов:

• Оттенки серого. Пиксель представляет собой целое число со значением от 0 до 255 (0 — полностью черный, а 255 — полностью белый).
• RGB. Пиксель состоит из трех целых чисел от 0 до 255 (целые числа представляют интенсивность красного, зеленого и синего цветов).
• RGBA — это расширение RGB с добавленным альфа-полем, которое представляет непрозрачность изображения.

Обработка изображений требует фиксированной последовательности операций, которые выполняются над каждым пикселем изображения. Процессор изображений выполняет первую последовательность операций над изображением, пиксель за пикселем. Как только это будет сделано полностью, он начнет выполнять вторую операцию и так далее. Выходное значение этих операций может быть вычислено в любом пикселе изображения.

Что такое обработка изображений?

Обработка изображений — это процесс преобразования изображения в цифровую форму и выполнения определенных операций для получения из него некоторой полезной информации. Система обработки изображений обычно обрабатывает все изображения как 2D-сигналы при применении определенных заранее определенных методов обработки сигналов.

Типы обработки изображений

Существует пять основных типов обработки изображений:

• Визуализация: найдите объекты, которые не видны на изображении.
• Распознавание. Различение или обнаружение объектов на изображении.
• Повышение резкости и восстановление: создание улучшенного изображения из исходного изображения.
• Распознавание образов. Измерьте различные узоры вокруг объектов на изображении.
• Поиск — просмотр и поиск изображений в большой базе данных цифровых изображений, похожих на исходное изображение.

Компоненты обработки изображений

Компьютер

В системе обработки изображений используется компьютер общего назначения, который может быть чем угодно, от ПК до суперкомпьютера. Иногда специально созданные компьютеры используются в специализированных приложениях для достижения определенного уровня производительности.

Аппаратное обеспечение для специализированной обработки изображений

Он включает в себя дигитайзер и аппаратное обеспечение, которое может выполнять основные операции, в том числе арифметико-логическое устройство (АЛУ), которое может выполнять одновременные арифметические и логические операции над целыми изображениями.

Массивное хранение

В приложениях, связанных с обработкой изображений, эти навыки необходимы. Существуют три основных типа цифрового хранилища для приложений обработки изображений: существуют три типа хранилища (1) кратковременное хранилище, (2) онлайн-хранилище для быстрого вызова (3) архивное хранилище, к которому характерен редкий доступ.

Датчики камеры

Это намек на восприятие. Основная функция датчика изображения — собирать входящий свет, преобразовывать его в электрический сигнал, измерять этот сигнал и затем передавать его на вспомогательную электронику. Он состоит из двумерного массива светочувствительных компонентов, которые преобразуют фотоны в электроны. Изображения захватываются оборудованием, например цифровыми камерами, с использованием датчиков изображения, таких как CCD и CMOS. Для сбора цифровых изображений в датчиках изображения часто требуются два компонента. Первый — это настоящий инструмент (датчик), который может обнаружить энергию, излучаемую объектом, который мы хотим превратить в изображение. Второй — дигитайзер, который преобразует выходные данные физического сенсорного устройства в цифровую форму.

Отображение изображения

Фотографии показаны.

Программное обеспечение

Программное обеспечение для обработки изображений состоит из специализированных модулей, выполняющих определенные функции.

Печатное оборудование

Лазерные принтеры, пленочные камеры, термочувствительное оборудование, струйные принтеры и цифровое оборудование, такое как оптические диски и компакт-диски, — это лишь несколько примеров инструментов, используемых для записи изображений.

сеть

Для отправки визуальных данных через сетевой компьютер это необходимый компонент. Наиболее важным фактором при передаче изображений является полоса пропускания, поскольку приложениям обработки изображений требуются огромные объемы данных.

Основные этапы обработки изображений

Получение изображения

Получение изображения — это первый шаг в обработке изображений. Этот шаг также известен как предварительная обработка изображений. Он предполагает получение изображения из источника, обычно аппаратного.

Улучшение изображения

Улучшение изображения — это процесс выявления и выделения определенных интересных особенностей изображения, которые были скрыты. Это может включать изменение яркости, контрастности и т. д.

Восстановление изображения

Восстановление изображения — это процесс улучшения внешнего вида изображения. Однако, в отличие от улучшения изображения, восстановление изображения выполняется с использованием определенных математических или вероятностных моделей.

Обработка цветного изображения

Обработка цветных изображений включает в себя ряд методов цветового моделирования в цифровой области. Этот шаг приобрел известность благодаря широкому использованию цифровых изображений в Интернете.

Вейвлеты и многоразрешающая обработка

Вейвлеты используются для представления изображений с различной степенью разрешения. Изображения подразделяются на вейвлеты или более мелкие области для сжатия данных и пирамидального представления.

Сжатие

Сжатие — это процесс, используемый для уменьшения объема памяти, необходимой для сохранения изображения, или полосы пропускания, необходимой для его передачи. Это делается, в частности, когда изображение предназначено для использования в Интернете.

Морфологическая обработка

Морфологическая обработка — это набор операций обработки по морфированию изображений на основе их формы.

Сегментация

Сегментация — один из самых сложных этапов обработки изображений. Он предполагает разделение изображения на составные части или объекты.

Представление и описание

После того, как изображение сегментировано на области в процессе сегментации, каждая область представляется и описывается в форме, подходящей для дальнейшей компьютерной обработки. Репрезентация связана с характеристиками изображения и региональными свойствами. Описание занимается извлечением количественной информации, которая помогает отличить один класс объектов от другого.

Признание

Распознавание присваивает объекту метку на основе его описания.

Слепая деконволюция при обработке изображений

Слепая деконволюция изображения — это задача восстановления четкого изображения из размытого и зашумленного без точного знания того, как изображение было размытым, полученное с помощью идеальной камеры-обскуры. Неопознанная операция размытия может быть вызвана расфокусировкой, движением камеры, движением сцены или другими оптическими дефектами. Для правильной экспозиции фотографии необходим компромисс между продолжительностью экспозиции и настройкой диафрагмы. При плохом освещении фотограф может использовать большую диафрагму или длительную выдержку. Первый вариант создает размытие изображения, когда камера движется относительно объектов в сцене во время экспонирования. При использовании второго варианта объекты, находящиеся дальше от фокальной плоскости, становятся размытыми. Это может привести к слепой деконволюции при обработке изображений.

Важность этапа обработки изображений

В двух словах, фаза содержит информацию о положении объектов. Фотографии только фазы и только величины не могут быть объединены для создания оригинала. Чтобы получить оригинал, перемножьте их в области Фурье и выполните обратное преобразование. Фаза повторяющегося сигнала описывает положение или время определенной точки внутри волнового цикла. Вместо фактических абсолютных фаз сигналов обычно имеет значение разность фаз между волнами.

Эффект звонка при обработке изображений

Неприятный эффект звона, часто называемый феноменом Гиббса в математических подходах к обработке изображений, представляет собой артефакт, который проявляется в виде волнистой ряби вблизи острых краев на фотографиях и видео. К такому эффекту приводит потеря или искажение высокочастотной информации в изображении.

Приложения обработки изображений

Поиск медицинских изображений

Обработка изображений широко используется в медицинских исследованиях и позволяет разрабатывать более эффективные и точные планы лечения. Например, его можно использовать для раннего выявления рака молочной железы с помощью сложного алгоритма обнаружения узелков при сканировании молочной железы. Поскольку использование в медицинских целях требует высококвалифицированных специалистов по обработке изображений, эти приложения требуют серьезной реализации и оценки, прежде чем их можно будет принять к использованию.

Технологии обнаружения трафика

В случае с датчиками дорожного движения мы используем систему обработки видеоизображения или VIPS. Он состоит из а) системы захвата изображений, б) телекоммуникационной системы и в) системы обработки изображений. При захвате видео VIPS имеет несколько зон обнаружения, которые выдают сигнал «включено» всякий раз, когда транспортное средство входит в зону, а затем выдают сигнал «выключено», когда транспортное средство выходит из зоны обнаружения. Эти зоны обнаружения можно настроить для нескольких полос движения и использовать для определения трафика на конкретной станции.

Слева — изображение обычного дорожного движения | Справа — изображение VIPS с зонами обнаружения (источник)

Помимо этого, он может автоматически записывать номерной знак автомобиля, различать тип транспортного средства, отслеживать скорость водителя на шоссе и многое другое.

Реконструкция изображения

Обработку изображений можно использовать для восстановления и заполнения недостающих или поврежденных частей изображения. Это предполагает использование систем обработки изображений, которые прошли тщательную подготовку с использованием существующих наборов фотоданных, для создания новых версий старых и поврежденных фотографий.

Рис: Реконструкция поврежденных изображений с помощью обработки изображений (источник)

Распознавание лиц

Одним из наиболее распространенных приложений обработки изображений, которые мы используем сегодня, является распознавание лиц. Он следует алгоритмам глубокого обучения, при которых машина сначала обучается с учетом конкретных особенностей человеческого лица, таких как форма лица, расстояние между глазами и т. д. После обучения машины этим чертам человеческого лица она начнет воспринимать все объекты на изображении, напоминающие человеческое лицо. Обнаружение лиц — это жизненно важный инструмент, используемый в целях безопасности, биометрии и даже фильтров, доступных в наши дни в большинстве приложений социальных сетей.

Преимущества обработки изображений

Внедрение методов обработки изображений оказало огромное влияние на многие технологические организации. Вот некоторые из наиболее полезных преимуществ обработки изображений, независимо от области применения:

• Цифровое изображение может быть доступно в любом желаемом формате (улучшенное изображение, рентгеновский снимок, фотонегатив и т. д.).
• Это помогает улучшить изображения для интерпретации человеком.
• Информация может быть обработана и извлечена из изображений для машинной интерпретации.
• Пикселями изображения можно управлять с любой желаемой плотностью и контрастностью.
• Изображения можно легко сохранять и извлекать.
• Это позволяет легко передавать изображения сторонним поставщикам в электронном виде.

Выберите правильную программу

Улучшите свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных курсов Simplilearn. Получите навыки и знания, которые помогут преобразовать отрасли и раскрыть свой истинный потенциал. Зарегистрируйтесь сейчас и откройте безграничные возможности!

Вот что вы можете сделать дальше

Рост технологий глубокого обучения привел к быстрому ускорению компьютерного зрения в проектах с открытым исходным кодом, что только увеличило потребность в инструментах обработки изображений. Спрос на профессионалов, обладающих ключевыми навыками в области технологий глубокого обучения, растет быстрыми темпами с каждым годом. Если вы хотите узнать больше о преимуществах обработки изображений и глубокого обучения, программа последипломного образования Калифорнийского технологического института Simplilearn в области искусственного интеллекта и машинного обучения — это идеальный способ направить вас на правильный путь. Начните изучение этого курса сегодня, чтобы начать успешную карьеру в области глубокого обучения.

Часто задаваемые вопросы

1) Что вы подразумеваете под обработкой изображений?

Обработка изображений включает в себя выполнение операций над изображением, чтобы улучшить его или получить от него важную информацию. Это похоже на исправление или улучшение изображения и немного похоже на работу с сигналами. Входные данные — это изображение, а выходные данные могут быть более качественным изображением или некоторыми важными деталями изображения.

2) Каков пример обработки изображений?

Примером обработки изображения является применение фильтра к фотографии для улучшения ее цветов или удаления шума. Например, используйте фильтр «Резкость», чтобы сделать края более четкими, или фильтр «Размытие», чтобы уменьшить мелкие детали.

3) Какова роль обработки изображений?

Роль обработки изображений, особенно при работе с высоким разрешением, можно объяснить двумя основными способами: она помогает сделать детали планет более четкими за счет увеличения контраста, а также уменьшает нежелательный зернистый вид, называемый шумом на изображениях.