Что такое обработка изображений? Краткое введение
Узнай, что такое обработка изображений, как она работает и как применяется в медицине, автономном вождении и других современных интеллектуальных системах.
Когда ты проходишь по торговому центру или оживлённой городской улице, камеры, установленные над входами и проходами, записывают происходящее. Они генерируют визуальные данные каждую секунду, и большую часть времени мы даже этого не замечаем.
Этот постоянный поток данных питает современные системы на основе ИИ — от интеллектуальных систем безопасности до беспилотных автомобилей. В основе этих инноваций лежат вычисления изображений — универсальная область, объединяющая информатику, математику и физику.
Вычисления изображений помогают машинам понимать, что они видят на изображении. Они позволяют системам распознавать происходящее в сцене и решать, как работать или реагировать, например остановить беспилотный автомобиль при появлении препятствия.
В этой статье мы разберёмся, что такое вычисления изображений и как они применяются в передовых системах искусственного интеллекта (AI). Давай начнём!
Что такое вычисления изображений#
Вычисления изображений — это процесс получения, обработки и анализа изображений с помощью продвинутых алгоритмов. При этом изображения рассматриваются как данные, которые машины могут понимать и обрабатывать.
Иными словами, каждое изображение обрабатывается как сетка чисел. Для этого пиксели — наименьшие элементы изображения — преобразуются в матрицу, состоящую из строк и столбцов. Каждому пикселю соответствует числовое значение, показывающее машине, насколько светлой или тёмной является определённая область изображения.
Способ организации этих значений зависит от того, является ли изображение оттеночным или цветным. В оттеночных изображениях значения пикселей обычно находятся в диапазоне от 0 (чёрный) до 255 (белый). В цветных изображениях используются несколько матриц для представления разных цветовых каналов, например красного, зелёного и синего (RGB) или оттенка, насыщенности и значения (HSV).
Рис. 1. Матричные представления изображений (Источник)
Помимо матриц пикселей, изображение часто содержит скрытую контекстную информацию, известную как метаданные. Метаданные предоставляют важные сведения, например разрешение изображения, разрядность, настройки камеры или датчика, а также точное время съёмки изображения. Изображения сохраняются в определённых форматах файлов, чтобы сохранять как визуальные данные, так и метаданные.
Например, в вычислениях биомедицинских изображений изображения обычно хранятся в формате цифровой обработки и передачи медицинских изображений (DICOM). DICOM объединяет визуальные данные изображения с информацией о пациенте, например идентификационными данными и настройками оборудования, обеспечивая точность, согласованность и безопасность анализа медицинских изображений.
Как работают вычисления изображений#
Теперь, когда мы лучше понимаем, что такое вычисления изображений, давай рассмотрим этапы преобразования видеопотока с камеры в полезные сведения.
Хотя точный рабочий процесс может различаться в зависимости от приложения, большинство систем вычислений изображений проходит следующие основные этапы:
- Получение изображений: сначала визуальные данные фиксируются с помощью камер и датчиков либо берутся из наборов изображений с открытым исходным кодом.
- Предварительная обработка изображений: затем полученные изображения изменяют размер, очищают от шумов, улучшают и преобразуют в определённое цветовое пространство, чтобы стандартизировать входные данные.
- Извлечение признаков: алгоритмы глубокого обучения используются для изучения важных закономерностей на изображении, например границ, форм и текстур.
- Интерпретация: извлечённые признаки анализируются для выполнения таких задач, как обнаружение объектов, сегментация изображений и отслеживание объектов.
- Результат: наконец, система создаёт структурированные результаты, например метки классов или ограничивающие рамки, и представляет их в форме, удобной для понимания и использования людьми или другими системами при визуализации.
Вычисления изображений, компьютерное зрение и обработка изображений#
Когда ты сталкиваешься с термином «вычисления изображений», ты также можешь встретить такие понятия, как обработка изображений и компьютерное зрение. Хотя эти термины часто используются как взаимозаменяемые, они описывают разные способы взаимодействия систем ИИ с визуальными данными.
Например, обработка изображений сосредоточена на улучшении изображений или повышении качества входных изображений с помощью базовых операций, таких как удаление шумов, изменение размера и настройка контрастности. Между тем компьютерное зрение, являющееся разделом ИИ, развивает возможности обработки изображений, позволяя машинам распознавать объекты, интерпретировать сцены и понимать происходящее на изображениях или в видео.
Вычисления изображений объединяют обработку изображений и компьютерное зрение, преобразуя визуальные данные в осмысленные и пригодные для использования результаты для интеллектуальных систем.
Рис. 2. Обработка изображений, компьютерное зрение и вычисления изображений. Изображение автора.
Как сегодня реализуются вычисления изображений#
Теперь давай рассмотрим, как сегодня реализуются вычисления изображений.
На ранних этапах развития вычислений изображений такие признаки, как границы, углы и текстуры, определялись вручную с помощью алгоритмов на основе правил и рукотворных признаков. Хотя эти методы достаточно хорошо работали в контролируемых условиях, они плохо масштабировались и адаптировались к сложным условиям реального мира.
Современные системы вычислений изображений устраняют эти ограничения с помощью подходов на основе глубокого обучения. Такие модели, как свёрточные нейронные сети (CNNs) и зрительные трансформеры, автоматически изучают релевантные признаки на больших наборах изображений. Благодаря этому они точнее и надёжнее выполняют такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и отслеживание объектов.
Сегодня рабочие процессы вычислений изображений часто опираются на модели зрения реального времени, предназначенные для развёртывания в передовых системах ИИ. Например, модели ИИ для зрения, такие как Ultralytics YOLO26, обеспечивают быстрые и эффективные возможности компьютерного зрения, включая обнаружение объектов и сегментацию экземпляров, как на периферийных устройствах, так и в облачных средах.
Рис. 3. Пример использования Ultralytics YOLO26 для обнаружения и сегментации объектов на изображении
Практическое применение вычислений изображений#
Вычисления изображений широко применяются в реальных задачах для понимания визуальных данных и действий на их основе. Давай рассмотрим применение вычислений изображений в разных областях.
Медицинские вычисления изображений для раннего выявления заболеваний#
Вычисления изображений помогают врачам и клиницистам раньше выявлять заболевания и эффективнее анализировать медицинские снимки. Эти инновационные медицинские системы могут быстро обрабатывать данные медицинской визуализации, например рентгеновские снимки и снимки магнитно-резонансной томографии (MRI), и часто дают более стабильные результаты, чем ручная проверка.
Например, такие модели, как Ultralytics YOLO26, можно обучать на больших наборах рентгеновских снимков грудной клетки, чтобы они изучали закономерности, связанные с инфекциями и аномалиями. После обучения эти модели могут помочь определить, выглядит ли снимок нормально или на нём наблюдаются признаки таких состояний, как пневмония или COVID-19.
Вычисления изображений для автономного вождения#
Автономные транспортные средства используют вычисления изображений, чтобы понимать происходящее вокруг и принимать решения во время движения. Эта технология преобразует необработанные записи с камер в информацию реального времени, которая помогает транспортному средству двигаться безопасно и плавно.
Вычисления изображений часто применяются в передовых системах помощи водителю (ADAS). Вместо простой записи видео эти модули анализируют каждый кадр, чтобы обнаруживать дорожную разметку, другие транспортные средства, пешеходов и препятствия. Это позволяет автомобилю реагировать на меняющиеся дорожные условия при минимальном участии человека.
Ещё один распространённый вариант применения — объединение изображений с нескольких камер для создания обзора окружения автомобиля на 360 градусов. Вычисления изображений помогают исправлять искажения объектива, повышать чёткость изображения и выравнивать яркость и цвет во всех потоках с камер. В результате получается чёткий, целостный обзор, позволяющий автомобилю безопасно ориентироваться даже в плохую погоду или при слабом освещении.
Рис. 4. Сшивка изображений с использованием глубокого обучения (Источник)
Преимущества и недостатки вычислений изображений#
Вот некоторые преимущества вычислений изображений:
- Масштабируемость: после обучения системы вычислений изображений могут непрерывно анализировать большие объёмы визуальных данных и работать в широком масштабе.
- Принятие решений: это поддерживает приложения, критичные к времени, например автономное вождение, медицинский скрининг и промышленный мониторинг.
- Экономия средств в долгосрочной перспективе: хотя первоначальная настройка может быть дорогостоящей, автоматизированный визуальный анализ способен снизить долгосрочные эксплуатационные расходы.
Несмотря на многочисленные преимущества вычислений изображений, у них есть и некоторые ограничения. Вот несколько факторов, которые стоит учитывать:
- Качество данных: методы вычислений изображений сильно зависят от точной разметки и высококачественных наборов данных, создание которых может быть дорогим и занимать много времени.
- Чувствительность к условиям: изменения освещения, перекрытия, размытие в движении, погодные условия или ракурсы камеры могут негативно влиять на производительность модели.
- Ограниченная объяснимость: модели изображений на основе глубокого обучения могут работать как «чёрные ящики», из-за чего сложно объяснить, как принимаются решения.
Основные выводы#
Вычисления изображений прошли путь от базовой обработки изображений до технологии, позволяющей системам ИИ воспринимать и понимать реальный мир в реальном времени. По мере развития глубокого обучения вычисления изображений становятся важной частью создания более интеллектуальных и практичных наборов инструментов и приложений.
Присоединяйся к нашему сообществу и загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Изучи страницы с описанием наших решений, чтобы узнать о применении ИИ в сельском хозяйстве и компьютерного зрения в логистике. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и начни создавать модели ИИ для зрения.
