Was ist Bildverarbeitung? Eine kurze Einführung

Wenn Sie durch ein Einkaufszentrum oder eine belebte öffentliche Straße gehen, zeichnen Kameras, die über Eingängen und Gehwegen angebracht sind, die Aktivitäten auf. Sie generieren jede Sekunde visuelle Daten, und meistens bemerken wir das gar nicht.

Dieser ständige Datenstrom speist moderne KI-gestützte Systeme, von intelligenten Sicherheitssystemen bis hin zu selbstfahrenden Autos. Diese Innovationen werden durch Bildverarbeitung vorangetrieben, einem vielseitigen Gebiet, das Informatik, Mathematik und Physik miteinander verbindet.

Bildverarbeitung hilft Maschinen dabei, zu verstehen, was sie in einem Bild sehen. Sie ermöglicht es Systemen, zu erkennen, was in einer Szene geschieht, und zu entscheiden, wie sie reagieren oder funktionieren sollen, beispielsweise indem sie ein selbstfahrendes Auto anhalten, wenn ein Hindernis auftaucht.

In diesem Artikel werden wir uns damit befassen, was Bildverarbeitung ist und wie sie in modernen Systemen der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt wird. Los geht's!

Bildverarbeitung verstehen

Bildverarbeitung ist der Prozess der Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Bildern mithilfe fortschrittlicher Algorithmen. Dabei werden Bilder als Daten behandelt, die Maschinen verstehen und verarbeiten können.

Mit anderen Worten: Jedes Bild wird als Zahlenraster verarbeitet. Dazu werden Pixel, die kleinsten Einheiten eines Bildes, in eine Matrix aus Zeilen und Spalten umgewandelt. Jeder Pixel hat einen numerischen Wert, der dem Gerät mitteilt, wie hell oder dunkel ein bestimmter Bereich des Bildes ist.

Die Art und Weise, wie diese Werte organisiert sind, hängt davon ab, ob es sich um ein Graustufen- oder ein Farbbild handelt. Bei Graustufenbildern liegen die Pixelwerte in der Regel zwischen 0 (Schwarz) und 255 (Weiß). Bei Farbbildern werden mehrere Matrizen verwendet, um verschiedene Farbkanäle darzustellen, z. B. Rot, Grün und Blau (RGB) oder Farbton, Sättigung und Wert (HSV).

Zusätzlich zu den Pixelmatrizen enthält ein Bild oft versteckte Kontextinformationen, die als Metadaten bezeichnet werden. Metadaten liefern wichtige Details wie Bildauflösung, Bittiefe, Kamera- oder Sensoreinstellungen und den genauen Zeitpunkt der Aufnahme. Bilder werden in bestimmten Dateiformaten gespeichert, um sowohl visuelle Daten als auch Metadaten zu erhalten.

Beispielsweise werden Bilder in der biomedizinischen Bildverarbeitung üblicherweise im DICOM-Format (Digital Imaging and Communications in Medicine) gespeichert. DICOM kombiniert visuelle Bilddaten mit Patienteninformationen wie Identifikationsdaten und Geräteeinstellungen und gewährleistet so eine genaue, konsistente und sichere medizinische Bildanalyse.

Wie Bildverarbeitung funktioniert

Nachdem wir nun besser verstehen, was Bildverarbeitung ist, wollen wir uns die Schritte ansehen, mit denen Kamerabilder in nützliche Erkenntnisse umgewandelt werden.

Obwohl der genaue Arbeitsablauf je nach Anwendung variieren kann, durchlaufen die meisten Bildverarbeitungssysteme die folgenden Hauptphasen:

• Bildaufnahme: Zunächst werden visuelle Daten mithilfe von Kameras und Sensoren erfasst oder aus Open-Source-Bilddatensätzen zusammengetragen.
• Bildvorverarbeitung: Anschließend werden die aufgenommenen Bilder in ihrer Größe angepasst, entrauscht, verbessert und in einen bestimmten Farbraum konvertiert, um die Eingaben zu standardisieren.
• Merkmalsextraktion: Deep-Learning-Algorithmen werden verwendet, um wichtige Muster im Bild zu erkennen, wie beispielsweise Kanten, Formen und Texturen.
• Interpretation: Die extrahierten Merkmale werden analysiert, um Aufgaben wie Objekterkennung, Bildsegmentierung und Objektverfolgung durchzuführen.
• Ausgabe: Schließlich generiert das System strukturierte Ausgaben, wie Klassenbezeichnungen oder Begrenzungsrahmen, und präsentiert diese in einer Weise, die für Menschen oder andere Systeme leicht verständlich und zur Visualisierung nutzbar ist.

Bildberechnung vs. Computervision vs. Bildverarbeitung

Wenn Sie auf den Begriff „Bildverarbeitung“ stoßen, werden Ihnen möglicherweise auch Begriffe wie „Bildbearbeitung“ und „Computervision“ begegnen. Diese Begriffe werden zwar oft synonym verwendet, beschreiben jedoch unterschiedliche Arten, wie KI-Systeme mit visuellen Daten interagieren.

Beispielsweise konzentriert sich die Bildverarbeitung auf die Verbesserung von Bildern oder die Optimierung der Qualität von Eingabebildern mithilfe grundlegender Vorgänge wie Rauschunterdrückung, Größenänderung und Kontrastanpassung. Die Bildverarbeitung wiederum ist ein Teilgebiet der KI und ermöglicht es Maschinen, Objekte zu erkennen, Szenen zu interpretieren und zu verstehen, was in Bildern oder Videos geschieht.

Bildverarbeitung kombiniert Bildverarbeitung und Computervision, um visuelle Daten in aussagekräftige und nutzbare Ergebnisse für intelligente Systeme umzuwandeln.

Wie Bildverarbeitung heute umgesetzt wird

Als Nächstes wollen wir uns ansehen, wie Bildverarbeitung heute umgesetzt wird.

In den Anfängen der Bildverarbeitung wurden Merkmale wie Kanten, Ecken und Texturen manuell mithilfe regelbasierter und handgefertigter Algorithmen definiert. Diese Methoden funktionierten zwar in kontrollierten Umgebungen recht gut, hatten jedoch Schwierigkeiten, sich an komplexe reale Bedingungen anzupassen und zu skalieren.

Moderne Bildverarbeitungssysteme umgehen diese Einschränkungen durch den Einsatz von Deep-Learning-basierten Ansätzen. Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Vision Transformers lernen automatisch relevante Merkmale aus großen Bilddatensätzen. Dadurch können sie Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung und Objektverfolgung mit größerer Genauigkeit und Robustheit ausführen.

Heutzutage basieren Bildverarbeitungs-Workflows häufig auf Echtzeit-Bildverarbeitungsmodellen, die für den Einsatz in hochmodernen KI-Systemen entwickelt wurden. Beispielsweise ermöglichen Vision-KI-Modelle wie Ultralytics schnelle und effiziente Computer-Vision-Funktionen wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung sowohl auf Edge-Geräten als auch in Cloud-Umgebungen.

Praktische Anwendungen der Bildverarbeitung

Bildverarbeitung wird in der Praxis häufig eingesetzt, um visuelle Daten zu verstehen und darauf zu reagieren. Sehen wir uns einmal an, wie Bildverarbeitung in verschiedenen Bereichen angewendet wird.

Medizinische Bildverarbeitung zur Früherkennung von Krankheiten

Bildverarbeitung kann Ärzten und Klinikern dabei helfen, Krankheiten früher zu erkennen und medizinische Scans effizienter zu analysieren. Diese innovativen Gesundheitssysteme können medizinische Bilddaten wie Röntgenbilder und Magnetresonanztomographie-Scans (MRT) schnell verarbeiten und liefern oft konsistentere Ergebnisse als eine manuelle Auswertung.

Beispielsweise können Modelle wie Ultralytics anhand großer Mengen von Röntgenbildern des Brustkorbs trainiert werden, um Muster zu erkennen, die mit Infektionen und Anomalien in Verbindung stehen. Nach dem Training können diese Modelle dabei helfen, festzustellen, ob ein Scan normal erscheint oder Anzeichen für Erkrankungen wie Lungenentzündung oder COVID-19 aufweist.

Bildverarbeitung für autonomes Fahren

Autonome Fahrzeuge nutzen Bildverarbeitung, um ihre Umgebung zu erfassen und Fahrentscheidungen zu treffen. Die Technologie wandelt Rohdaten von Kameras in Echtzeitinformationen um, die dem Fahrzeug helfen, sich sicher und reibungslos fortzubewegen.

Bildverarbeitung wird häufig in Fahrerassistenzsystemen (ADAS) eingesetzt. Anstatt nur Videos aufzuzeichnen, analysieren diese Module jedes Einzelbild, um Fahrbahnmarkierungen, andere Fahrzeuge, Fußgänger und Hindernisse zu erkennen. Dadurch kann das Auto mit minimalem menschlichem Eingriff auf sich ändernde Straßenverhältnisse reagieren.

Ein weiterer häufiger Anwendungsfall ist die Kombination von Bildern aus mehreren Kameras, um eine 360-Grad-Ansicht der Fahrzeugumgebung zu erstellen. Bildberechnungen helfen dabei, Linsenverzerrungen zu korrigieren, die Bildschärfe zu verbessern und Helligkeit und Farbe über alle Kamerafeeds hinweg auszugleichen. Das Ergebnis ist eine klare, nahtlose Ansicht, die es dem Fahrzeug ermöglicht, auch bei schlechtem Wetter oder schlechten Lichtverhältnissen sicher zu navigieren.

Vor- und Nachteile der Bildverarbeitung

Hier sind einige der Vorteile der Bildverarbeitung:

• Skalierbarkeit: Nach dem Training können Bildverarbeitungssysteme große Mengen visueller Daten kontinuierlich und in großem Umfang analysieren.
• Entscheidungsfindung: Es unterstützt zeitkritische Anwendungen wie autonomes Fahren, medizinische Untersuchungen und industrielle Überwachung.
• Kosteneffizienz im Laufe der Zeit: Obwohl die anfängliche Einrichtung kostspielig sein kann, kann die automatisierte visuelle Analyse die langfristigen Betriebskosten senken.

Bildverarbeitung bietet zwar viele Vorteile, unterliegt jedoch auch einigen Einschränkungen. Hier sind einige Faktoren, die es zu berücksichtigen gilt:

• Datenqualität: Bildverarbeitungsmethoden sind in hohem Maße von einer genauen Kennzeichnung und hochwertigen Datensätzen abhängig, deren Erstellung kostspielig und zeitaufwendig sein kann.
• Empfindlichkeit gegenüber Bedingungen: Änderungen der Beleuchtung, Okklusion, Bewegungsunschärfe, Wetterbedingungen oder Kamerawinkel können sich negativ auf die Modellleistung auswirken.
• Begrenzte Erklärbarkeit: Deep-Learning-basierte Bildmodelle können wie Black Boxes funktionieren, was es schwierig macht, zu erklären, wie Entscheidungen getroffen werden.

Wesentliche Erkenntnisse

Die Bildverarbeitung hat sich von der einfachen Bildbearbeitung zu einer Technologie entwickelt, die es KI-Systemen ermöglicht, die reale Welt in Echtzeit wahrzunehmen und zu verstehen. Mit dem Fortschreiten des Deep Learning wird die Bildverarbeitung zu einem wesentlichen Bestandteil der Entwicklung intelligenterer, praktischerer Toolkits und Anwendungen.

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