Что такое вычислительные методы обработки изображений? Краткое введение

Когда ты проходишь через торговый центр или по оживленной улице, камеры, установленные над входами и пешеходными дорожками, фиксируют происходящее. Они генерируют визуальные данные каждую секунду, и по большей части мы даже не замечаем этого.

Этот постоянный поток данных подпитывает современные системы на базе ИИ, от smart security systems до self-driving cars. Эти инновации обусловлены компьютерной обработкой изображений — универсальной областью, объединяющей информатику, математику и физику.

Компьютерная обработка изображений помогает машинам понимать то, что они «видят» на изображении. Она позволяет системам распознавать события в кадре и принимать решения о том, как функционировать или реагировать, например, остановить беспилотный автомобиль при появлении препятствия.

В этой статье мы рассмотрим, что такое компьютерная обработка изображений и как она используется в передовых системах artificial intelligence (AI). Давай начнем!

Понимание компьютерной обработки изображений#

Компьютерная обработка изображений — это процесс захвата, обработки и анализа изображений с помощью передовых алгоритмов. Она рассматривает изображения как данные, которые машины могут понимать и с которыми могут работать.

Иными словами, каждое изображение обрабатывается как сетка чисел. Это достигается путем преобразования пикселей, мельчайших единиц изображения, в матрицу, состоящую из строк и столбцов. Каждый пиксель имеет числовое значение, которое сообщает машине, насколько яркой или темной является конкретная область изображения.

Способ организации этих значений зависит от того, является ли изображение черно-белым или цветным. В полутоновых изображениях значения пикселей обычно варьируются от 0 (черный) до 255 (белый). В цветных изображениях используются несколько матриц для представления различных цветовых каналов, таких как красный, зеленый и синий (RGB) или тон, насыщенность и значение (HSV).

Рис. 1. Матричные представления изображений (Source)

Помимо матриц пикселей, изображение часто содержит скрытую контекстную информацию, известную как метаданные. Метаданные предоставляют важные детали, такие как разрешение изображения, глубина цвета, настройки камеры или датчика, а также точное время, когда было сделано изображение. Изображения сохраняются в определенных форматах файлов для сохранения как визуальных данных, так и метаданных.

Например, в биомедицинской обработке изображений изображения обычно хранятся в формате Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM). DICOM объединяет визуальные данные изображения с информацией о пациенте, такой как идентификационные данные и настройки оборудования, обеспечивая точность, согласованность и безопасность анализа медицинских изображений.

Как работает компьютерная обработка изображений#

Теперь, когда у тебя есть лучшее понимание того, что такое компьютерная обработка изображений, давай пройдемся по этапам, используемым для преобразования потока с камеры в полезную информацию.

Хотя точный рабочий процесс может различаться в зависимости от приложения, большинство систем компьютерной обработки изображений проходят через эти основные этапы:

• Получение изображений: Сначала визуальные данные захватываются с помощью cameras и датчиков либо собираются из открытых датасетов изображений.
• Предварительная обработка изображения (Image preprocessing): Затем полученные изображения изменяются в размере, очищаются от шумов, улучшаются и преобразуются в определенное цветовое пространство для стандартизации входных данных.
• Извлечение признаков (Feature extraction): Алгоритмы глубокого обучения используются для изучения важных закономерностей на изображении, таких как края, формы и текстуры.
• Интерпретация (Interpretation): Извлеченные признаки анализируются для выполнения таких задач, как обнаружение объектов, сегментация изображений и отслеживание объектов.
• Вывод (Output): Наконец, система генерирует структурированные выходные данные, такие как метки классов или ограничивающие рамки (bbox), и представляет их в виде, удобном для восприятия людьми или другими системами, например, для визуализации.

Компьютерная обработка изображений vs компьютерное зрение vs обработка изображений#

Когда ты сталкиваешься с термином «компьютерная обработка изображений», ты также можешь встретить термины «обработка изображений» и «компьютерное зрение». Хотя эти термины часто используются как взаимозаменяемые, они описывают разные способы взаимодействия систем ИИ с визуальными данными.

Например, image processing фокусируется на улучшении изображений или повышении качества входных изображений с помощью базовых операций, таких как удаление шума, изменение размера и настройка контрастности. Между тем, computer vision, являющаяся ветвью ИИ, развивает идеи обработки изображений, позволяя машинам распознавать объекты, интерпретировать сцены и понимать происходящее на изображениях или видео.

Компьютерная обработка изображений объединяет обработку изображений и компьютерное зрение для преобразования визуальных данных в значимые и пригодные для использования результаты для интеллектуальных систем.

Рис. 2. Обработка изображений vs компьютерное зрение vs компьютерная обработка изображений. Изображение от автора.

Как сегодня реализуется компьютерная обработка изображений#

Давай теперь посмотрим, как сегодня реализуется компьютерная обработка изображений.

На ранних этапах развития компьютерной обработки изображений такие признаки, как края, углы и текстуры, определялись вручную с помощью алгоритмов, основанных на правилах. Хотя эти методологии работали достаточно хорошо в контролируемых условиях, их было сложно масштабировать и адаптировать к сложным реальным условиям.

Современные системы компьютерной обработки изображений решают эти ограничения за счет использования подходов на основе глубокого обучения. Модели, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и визуальные Transformer, автоматически изучают релевантные признаки из больших датасетов изображений. Это позволяет им выполнять такие задачи, как object detection, сегментация экземпляров и object tracking с большей точностью и надежностью.

Сегодня рабочие процессы компьютерной обработки изображений часто опираются на модели видения в реальном времени, разработанные для развертывания в передовых системах ИИ. Например, модели визуального ИИ, такие как Ultralytics YOLO26, обеспечивают быстрые и эффективные возможности computer vision, такие как детектирование объектов и сегментация экземпляров как на периферийных устройствах, так и в облачных средах.

Рис. 3. Пример использования Ultralytics YOLO26 для обнаружения и сегментации объектов на изображении

Реальные применения компьютерной обработки изображений#

Компьютерная обработка изображений широко используется в реальных приложениях для понимания и анализа визуальных данных. Давай рассмотрим, как компьютерная обработка изображений применяется в различных областях.

Медицинская обработка изображений для раннего выявления заболеваний#

Компьютерная обработка изображений помогает врачам и клиницистам выявлять заболевания на более ранних стадиях и более эффективно анализировать медицинские сканы. Эти инновационные системы здравоохранения могут быстро обрабатывать данные медицинской визуализации, такие как рентгеновские снимки и МРТ, и часто предоставляют более согласованные результаты, чем ручной анализ.

Например, модели, такие как Ultralytics YOLO26, могут быть обучены на больших наборах рентгеновских снимков грудной клетки для изучения закономерностей, связанных с инфекциями и отклонениями. После обучения эти модели могут помочь определить, выглядит ли скан нормальным или показывает признаки таких состояний, как пневмония или COVID-19.

Компьютерная обработка изображений для автономного вождения#

Автономные транспортные средства используют компьютерную обработку изображений, чтобы понимать окружение и принимать решения при вождении. Технология превращает «сырой» видеопоток с камер в информацию в реальном времени, которая помогает автомобилю двигаться безопасно и плавно.

Компьютерная обработка изображений обычно используется в передовых системах помощи водителю (ADAS). Вместо того чтобы просто записывать видео, эти модули анализируют каждый кадр, чтобы заметить разметку полосы движения, другие транспортные средства, пешеходов и препятствия. Это позволяет автомобилю реагировать на меняющиеся дорожные условия при минимальном участии человека.

Еще один распространенный сценарий использования — объединение изображений с нескольких камер для создания 360-градусного обзора окружения автомобиля. Компьютерная обработка изображений помогает исправить искажения линз, улучшить четкость изображения, а также сбалансировать яркость и цвет по всем каналам камер. Результатом является четкий, бесшовный вид, который позволяет автомобилю безопасно перемещаться даже в плохих погодных условиях или при низкой освещенности.

Рис. 4. Сшивание изображений с использованием глубокого обучения (Source)

Плюсы и минусы компьютерной обработки изображений#

Вот некоторые преимущества компьютерной обработки изображений:

• Масштабируемость: После обучения системы компьютерной обработки изображений могут анализировать большие объемы визуальных данных непрерывно и в масштабе.
• Принятие решений: Она поддерживает критически важные по времени приложения, такие как автономное вождение, медицинский скрининг и промышленный мониторинг.
• Экономическая эффективность в долгосрочной перспективе: Хотя первоначальная настройка может быть дорогостоящей, автоматизированный визуальный анализ может снизить операционные расходы в долгосрочной перспективе.

Хотя существует множество преимуществ, связанных с компьютерной обработкой изображений, есть и некоторые ограничения. Вот факторы, которые стоит учитывать:

• Качество данных: Методы компьютерной обработки изображений сильно зависят от точной разметки и high-quality datasets, создание которых может потребовать больших затрат времени и средств.
• Чувствительность к условиям: Изменения в освещении, перекрытие объектов, размытость при движении, погода или углы съемки камеры могут негативно повлиять на производительность модели.
• Ограниченная объяснимость: Модели изображений на базе глубокого обучения могут работать как «черные ящики», из-за чего трудно объяснить, как именно принимаются решения.

Основные выводы#

Компьютерная обработка изображений эволюционировала от базовой обработки до технологии, позволяющей системам ИИ воспринимать и понимать реальный мир в режиме реального времени. По мере развития глубокого обучения компьютерная обработка изображений становится неотъемлемой частью создания более умных и практичных инструментов и приложений.

Присоединяйся к нашему community и загляни в наш GitHub repository, чтобы узнать больше об ИИ. Изучай наши страницы решений, чтобы прочитать о приложениях AI in agriculture и computer vision in logistics. Открой для себя наши licensing options и наччи создавать модели визуального ИИ.