پردازش تصویر چیست و چه کاربردهایی دارد؟ - وبلاگ لاوان

به گزارش وبلاگ لاوان، هوش مصنوعی به شکل دیجیتالی تمام صنایع را تغییر خواهد داد، پس بهتر است عقب نمانید. دیو واترز

پردازش تصویر (Image Processing) که در سیستم های هوشمند وجود دارد، پروژه ای چند ساله است که افراد زیادی از زمان ظهور هوش مصنوعی (AI) روی آن کار نموده اند.

پردازش تصویر در مراحل ابتدایی خود، به تعداد زیادی ورودی دستی احتیاج داشت تا دستورالعمل های کامپیوتر را برای دستیابی به خروجی فراهم کند. این ماشین ها که به عنوان Expert Systems شناخته می شوند برای تشخیص تصاویر آموزش دیده بودند.

به گفته مؤسسه Gartner (مؤسسه تحقیقاتی در حوزه فناوری)، تعداد صنایعی که هوش مصنوعی را به کار گرفته اند، در طول 4 سال، 270 درصد افزایش یافته است.

ما به ماشینی احتیاج داریم که کاری فراتر از تشخیص تصاویر انجام دهد. پیشرفت هوش مصنوعی به مهندسین یاری نموده است تا نرم افزارهایی طراحی نمایند که ظرفیت انسان را در مشاهده، درک، تشخیص و توصیف دقیق محتوای عکس و ویدیو افزایش دهد.

پردازش تصویر چیست؟

به طور کلی به مجموعه فرایندهایی که بر روی تصویر انجام می شود تا اطلاعات و خروجی مشخصی از همان تصویر به دست آید، پردازش تصویر گفته می شود. برای پردازش تصویر دو روش وجود دارد.

پردازش تصویر آنالوگ؛ این روش برای پردازش عکس های پرینت شده و چاپ شده استفاده می شود.

پردازش تصویر دیجیتال؛ پردازش تصویر در این روش به یاری الگوریتم های پیچیده و دستکاری تصاویر انجام می شود.

هدف اصلی پردازش تصویر چیست؟

به یاری پردازش تصویر می توان اطلاعات پردازش شده را به شکل بصری نمایش داد. مانند فرم دادن به اشیاء نامرئی. از پردازش تصویر می توان برای بهبود کیفیت تصویر پردازش شده، sharp کردن تصویر و ترمیم تصاویر استفاده کرد. پردازش تصویر به مقدار گیری اشیا در داخل عکس یاری می نماید. پردازش تصویر به وسیله شناخت الگوها، دسته بندی اشیا در تصویر را آسان می نماید، موقعیت آن ها را تشخیص می دهد و درک کلی از تصویر ارائه می نماید.

پردازش تصویر شامل چند مرحله است؟

برای پردازش تصویر 8 مرحله وجود دارد که آن ها را قدم به قدم بیان می کنیم.

1. تهیه تصویر (Image acquisition)

به یاری یک سنسور عکس بگیرید و آن را به یک فایل قابل کنترل تبدیل کنید.

2. افزایش کیفیت عکس (Image enhencement)

می توانید کیفیت تصویر ورودی افزایش دهید و جزئیات پنهان را استخراج کنید.

3. ترمیم عکس (Image restoration)

هر گونه خطای احتمالی مانند تار شدگی تصویر، نویز یا عدم فوکوس دوربین حذف می شود تا دید بهتری برای به دست آوردن مدل احتمالی و اساس مدل ریاضی به دست آورید.

4. پردازش تصویر رنگی (Color image processing)

تصاویر رنگی و فضاهای متنوع رنگی به روش pseudocolor یا RGB پردازش می شوند.

5. فشرده سازی تصویر (Image compression)

این کار به شما اجازه می دهد بسته به احتیاج خود سایز و رزولوشن تصویر را تغییر دهید.

6. پردازش مورفولوژیکی (Morphological processing)

در این مرحله ساختار و شکل شی در تصویر تعریف می شود.

7. تشخیص تصویر (Image recognition)

ویژگی های منحصر به فرد یک شی خاص با استفاده از تکنیک هایی مثل object detection تشخیص داده می شود.

8. نمایش و توصیف (Representation and description)

این مرحله درباره تجسم و اطلاعات پردازش شده است.

پردازش تصویر داده های بسیار زیاد به صورت دستی، کار ساده ای نیست. اینجاست که الگوریتم های هوش مصنوعی و Machine Learning به کار می آیند. استفاده از هوش مصنوعی و Machine Learning سرعت پردازش اطلاعات را افزایش می دهد و خروجی با کیفیت فراوری می نماید. بدون شک برای به دست آوردن نتایج با کیفیت، باید ابزار و روش های درست را انتخاب کنید.

روش ها، تکنیک ها و ابزار پردازش تصویر

عکس هایی که با سنسورهای معمولی گرفته می شوند، با نویز و عدم فوکوس دوربین همراه اند. به همین دلیل به پردازش اولیه احتیاج دارند. برای پردازش تصاویر دیجیتالی و بعلاوه پردازش اولیه دو روش شناسایی وجود دارد:

1. Filtering

از این روش برای تغییر و بهبود تصویر ورودی استفاده می شود. با یاری فیلترهای مختلف موجود می توان بعضی از ویژگی های موجود در تصویر را حذف یا بر آن تاکید نمود. بعلاوه می توان مقدار نویز تصاویر را کاهش داد.

2. Edge detection

از این روش برای استخراج داده ها و بخش بندی تصاویر به منظور یافتن لبه یابی اشیا (object edges) در تصاویر پردازش شده استفاده می شود.

Library ها و frameworkهای خاصی وجود دارد که می توانید از آن ها برای اجرای پردازش تصویر یاری بگیرید.

کتابخانه های متن باز برای پردازش تصویر بر پایه هوش مصنوعی

کتابخانه های بینایی کامپیوتر شامل توابع و الگوریتم های عمومی پردازش تصویر هستند. چندین کتابخانه Open-source در دسترس است که با یاری به آن می توان قابلیت پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر را توسعه داد.

Open Source Computer Vision Library یا OpenCV

OpenCV یک کتابخانه بینایی کامپیوتر محبوب است که تعداد زیادی الگوریتم و توابع را ارائه می دهد و از آن ها پشتیبانی می نماید. این کتابخانه بعلاوه شامل ماژول های متنوع مثل ماژول پردازش تصویر، ماژول تشخیص اشیا و ماژول Machine Learning است. OpenCV می تواند برای انجام کارهای پردازش تصویر مثل تهیه تصویر، فشرده سازی، افزایش کیفیت، ترمیم و در نهایت استخراج داده استفاده شود.

VXL library

این کتابخانه مجموعه ای از کتابخانه ها برای بینایی کامپیوتر است و تعدادی از الگوریتم های محبوب این حوزه و توابع مرتبط با آن را پیاده سازی می نماید.

AForge.NET

AForge.NET هم یک کتابخانه بینایی کامپیوتر با چندین کتابخانه است که می تواند برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر، شبکه عصبی و محاسبات فازی استفاده شود. AForge.NET علاوه بر این، مجموعه ای از فایل های یاریی و برنامه های نمونه را برای استفاده از این Framework ها ارائه می دهد.

LTI-Lib

کتابخانه LTI-Lib با ارائه الگوریتم های سریع اشتراک گذاری و نگهداری از اپلیکیشن های واقعی را آسان می نماید. این کتابخانه طیف گسترده ای از قابلیت ها که می توان از آن برای حل مسائل ریاضی استفاده کرد را فراهم می نماید و مجموعه از ابزارهای طبقه بندی و الگوریتم پردازش تصویر و vision algorithms را در اختیار مخاطب قرار می دهد.

با استفاده از الگوریتم هوش مصنوعی، ماشین ها می توانند عکس ها را بر اساس یک احتیاج خاص، تفسیر نمایند. در هر یک از صنایع، فرصت های بی نظیری برای اجرای پردازش تصویر بر پایه هوش مصنوعی وجود دارد. کاملا به شما بستگی دارد که چطور می خواهید از آن بیشترین بهره را ببرید.