Che cos'è l'elaborazione delle immagini? Una breve introduzione

Quando cammini in un centro commerciale o in una strada pubblica affollata, le telecamere montate sopra gli ingressi e i passaggi pedonali registrano l'attività. Generano dati visivi ogni secondo e, il più delle volte, non ce ne accorgiamo nemmeno.

Questo flusso costante di dati alimenta i moderni sistemi basati sull'intelligenza artificiale, dai sistemi di sicurezza intelligenti alle auto a guida autonoma. Queste innovazioni sono guidate dall'image computing, un campo versatile che riunisce informatica, matematica e fisica.

L'elaborazione delle immagini aiuta le macchine a comprendere ciò che vedono in un'immagine. Consente ai sistemi di riconoscere ciò che sta accadendo in una scena e decidere come funzionare o reagire, ad esempio fermando un'auto a guida autonoma quando compare un ostacolo.

In questo articolo esploreremo cos'è l'elaborazione delle immagini e come viene utilizzata nei sistemi di intelligenza artificiale (AI) all'avanguardia. Cominciamo!

Comprendere l'elaborazione delle immagini

L'elaborazione delle immagini è il processo di acquisizione, elaborazione e analisi delle immagini mediante algoritmi avanzati. Tratta le immagini come dati che le macchine possono comprendere e con cui possono lavorare.

In altre parole, ogni immagine viene elaborata come una griglia di numeri. Ciò avviene convertendo i pixel, le unità più piccole di un'immagine, in una matrice composta da righe e colonne. Ogni pixel ha un valore numerico che indica alla macchina quanto è chiara o scura una determinata area dell'immagine.

Il modo in cui questi valori sono organizzati dipende dal fatto che l'immagine sia in scala di grigi o a colori. Nelle immagini in scala di grigi, i valori dei pixel variano in genere da 0 (nero) a 255 (bianco). Nelle immagini a colori, vengono utilizzate più matrici per rappresentare diversi canali di colore, come Rosso, Verde e Blu (RGB) o Tonalità, Saturazione e Valore (HSV).

Oltre alle matrici di pixel, un'immagine contiene spesso informazioni contestuali nascoste, note come metadati. I metadati forniscono dettagli importanti quali la risoluzione dell'immagine, la profondità di bit, le impostazioni della fotocamera o del sensore e l'ora esatta in cui l'immagine è stata scattata. Le immagini vengono memorizzate in formati di file specifici per preservare sia i dati visivi che i metadati.

Ad esempio, nell'elaborazione delle immagini biomediche, le immagini vengono comunemente archiviate utilizzando il formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Il formato DICOM combina i dati delle immagini visive con le informazioni sui pazienti, quali i dettagli identificativi e le impostazioni delle apparecchiature, garantendo che l'analisi delle immagini mediche sia accurata, coerente e sicura.

Come funziona l'elaborazione delle immagini

Ora che abbiamo una migliore comprensione di cosa sia l'elaborazione delle immagini, esaminiamo i passaggi utilizzati per convertire le immagini riprese da una telecamera in informazioni utili.

Sebbene il flusso di lavoro esatto possa variare a seconda dell'applicazione, la maggior parte dei sistemi di elaborazione delle immagini segue queste fasi principali:

• Acquisizione delle immagini: in primo luogo, i dati visivi vengono catturati utilizzando telecamere e sensori oppure raccolti da set di dati di immagini open source.
• Pre-elaborazione delle immagini: successivamente, le immagini acquisite vengono ridimensionate, sottoposte a denoising, ottimizzate e convertite in uno spazio colore specifico per standardizzare gli input.
• Estrazione delle caratteristiche: gli algoritmi di deep learning vengono utilizzati per apprendere modelli importanti nell'immagine, come bordi, forme e texture.
• Interpretazione: le caratteristiche estratte vengono analizzate per eseguire attività quali il rilevamento di oggetti, la segmentazione delle immagini e il tracciamento degli oggetti.
• Output: infine, il sistema genera output strutturati, come etichette di classe o riquadri di delimitazione, e li presenta in modo che siano facilmente comprensibili e utilizzabili da persone o altri sistemi per la visualizzazione.

Elaborazione delle immagini vs visione artificiale vs elaborazione delle immagini

Quando si parla di elaborazione delle immagini, si possono incontrare anche termini come "elaborazione delle immagini" e "visione artificiale". Sebbene questi termini siano spesso usati in modo intercambiabile, descrivono modi diversi in cui i sistemi di intelligenza artificiale interagiscono con i dati visivi.

Ad esempio, l'elaborazione delle immagini si concentra sul miglioramento delle immagini o sulla qualità delle immagini in ingresso utilizzando operazioni di base quali la rimozione del rumore, il ridimensionamento e la regolazione del contrasto. Nel frattempo, la visione artificiale, che è una branca dell'IA, si basa sull'elaborazione delle immagini consentendo alle macchine di riconoscere oggetti, interpretare scene e comprendere ciò che accade nelle immagini o nei video.

L'elaborazione delle immagini combina l'elaborazione delle immagini e la visione artificiale per trasformare i dati visivi in risultati significativi e utilizzabili per i sistemi intelligenti.

Come viene implementato oggi il calcolo delle immagini

Vediamo ora come viene implementato oggi il calcolo delle immagini.

Nelle prime fasi dell'elaborazione delle immagini, caratteristiche quali bordi, angoli e texture venivano definite manualmente utilizzando algoritmi basati su regole e creati ad hoc. Sebbene tali metodologie funzionassero abbastanza bene in ambienti controllati, avevano difficoltà a scalare e adattarsi alle complesse condizioni del mondo reale.

I moderni sistemi di elaborazione delle immagini superano questi limiti utilizzando approcci basati sul deep learning. Modelli come le reti neurali convoluzionali (CNN) e i trasformatori di visione apprendono automaticamente le caratteristiche rilevanti da grandi set di dati di immagini. Ciò consente loro di eseguire attività come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e il tracciamento di oggetti con maggiore precisione e robustezza.

Oggi, i flussi di lavoro di elaborazione delle immagini si basano spesso su modelli di visione in tempo reale progettati per l'implementazione in sistemi di IA all'avanguardia. Ad esempio, i modelli di IA visiva come Ultralytics consentono funzionalità di visione artificiale rapide ed efficienti, come il rilevamento di oggetti e la segmentazione di istanze, sia su dispositivi edge che in ambienti cloud.

Applicazioni reali dell'elaborazione delle immagini

L'elaborazione delle immagini viene ampiamente utilizzata nelle applicazioni del mondo reale per comprendere e agire sui dati visivi. Esploriamo come l'elaborazione delle immagini viene applicata in diversi ambiti.

Elaborazione di immagini mediche per la diagnosi precoce delle malattie

L'elaborazione delle immagini può aiutare medici e clinici a individuare le malattie in fase precoce e ad analizzare le scansioni mediche in modo più efficiente. Questi sistemi sanitari innovativi sono in grado di elaborare rapidamente dati di imaging medico quali radiografie e scansioni di risonanza magnetica (MRI) e spesso forniscono risultati più coerenti rispetto alla revisione manuale.

Ad esempio, modelli come Ultralytics possono essere addestrati su grandi serie di immagini radiografiche del torace per apprendere i modelli associati a infezioni e anomalie. Una volta addestrati, questi modelli possono aiutare a identificare se una scansione appare normale o mostra segni di patologie quali polmonite o COVID-19.

Elaborazione delle immagini per la guida autonoma

I veicoli autonomi utilizzano l'elaborazione delle immagini per comprendere ciò che accade intorno a loro e prendere decisioni di guida. La tecnologia trasforma le riprese grezze della telecamera in informazioni in tempo reale che aiutano il veicolo a muoversi in modo sicuro e fluido.

L'elaborazione delle immagini è comunemente utilizzata nei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS). Anziché limitarsi a registrare video, questi moduli analizzano ogni fotogramma per individuare la segnaletica orizzontale, altri veicoli, pedoni e ostacoli. Ciò consente all'auto di reagire alle mutevoli condizioni della strada con un intervento minimo da parte dell'uomo.

Un altro caso d'uso comune è la combinazione di immagini provenienti da più telecamere per creare una visione a 360 gradi dell'ambiente circostante il veicolo. L'elaborazione delle immagini aiuta a correggere la distorsione dell'obiettivo, migliorare la nitidezza dell'immagine e bilanciare la luminosità e il colore in tutti i feed delle telecamere. Il risultato è una visione chiara e senza interruzioni che consente al veicolo di navigare in sicurezza, anche in condizioni meteorologiche avverse o di scarsa illuminazione.

Pro e contro dell'elaborazione delle immagini

Ecco alcuni dei vantaggi dell'elaborazione delle immagini:

• Scalabilità: una volta addestrati, i sistemi di elaborazione delle immagini sono in grado di analizzare grandi volumi di dati visivi in modo continuo e su larga scala.
• Processo decisionale: supporta applicazioni in cui il tempo è un fattore critico, come la guida autonoma, gli screening medici e il monitoraggio industriale.
• Efficienza dei costi nel tempo: sebbene l'installazione iniziale possa essere costosa, l'analisi visiva automatizzata può ridurre i costi operativi a lungo termine.

Sebbene l'elaborazione delle immagini offra numerosi vantaggi, presenta anche alcune limitazioni. Ecco alcuni fattori da considerare:

• Qualità dei dati: i metodi di elaborazione delle immagini dipendono fortemente dall'accuratezza dell'etichettatura e dall'alta qualità dei set di dati, la cui creazione può essere costosa e richiedere molto tempo.
• Sensibilità alle condizioni: cambiamenti nell'illuminazione, occlusione, sfocatura dovuta al movimento, condizioni meteorologiche o angolazioni della telecamera possono influire negativamente sulle prestazioni del modello.
• Spiegabilità limitata: i modelli di immagini basati sul deep learning possono agire come scatole nere, rendendo difficile spiegare come vengono prese le decisioni.

Punti chiave

L'elaborazione delle immagini si è evoluta dalla semplice elaborazione delle immagini a una tecnologia che consente ai sistemi di intelligenza artificiale di percepire e comprendere il mondo reale in tempo reale. Con il continuo progresso del deep learning, l'elaborazione delle immagini sta diventando una parte essenziale della creazione di toolkit e applicazioni più intelligenti e pratici.

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