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 питает современные системы на базе ИИ, от интеллектуальных систем безопасности до беспилотных автомобилей. Эти инновации основаны на компьютерной обработке изображений — универсальной области, 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 разберем, что такое компьютерная обработка изображений и как она используется в передовых системах искусственного интеллекта (ИИ). Давай начнем!

Link to this sectionПонимание 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 (Источник)

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.

Link to this sectionКак 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 изображения (Image acquisition): Сначала визуальные данные захватываются с помощью камер и датчиков или собираются из наборов данных изображений с открытым исходным кодом.
• 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.

Link to this sectionКомпьютерная 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, обработка изображений фокусируется на улучшении изображений или качества входных данных с помощью базовых операций, таких как удаление шума, изменение размера и регулировка контрастности. В то же время компьютерное зрение, которое является отраслью ИИ, опирается на обработку изображений, позволяя машинам распознавать объекты, интерпретировать сцены и понимать, что происходит 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.

Link to this sectionКак 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 трансформеры зрения (Vision Transformer), автоматически изучают релевантные признаки из больших наборов данных изображений. Это позволяет им выполнять такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и отслеживание объектов с большей точностью и надежностью.

Сегодня рабочие процессы компьютерной обработки изображений часто полагаются на модели зрения реального времени, предназначенные для развертывания в передовых системах ИИ. Например, модели зрения на базе ИИ, такие как Ultralytics YOLO26, обеспечивают быстрые и эффективные возможности компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, как на граничных устройствах (edge devices), так и в облачных средах.

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

Link to this sectionРеальные 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.

Link to this sectionМедицинская 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.

Link to this sectionКомпьютерная 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 помощью глубокого обучения (Источник)

Link to this sectionПлюсы 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 высококачественных наборов данных, создание которых может быть дорогостоящим и трудоемким.
• 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.

Link to this sectionОсновные 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 сообществу и загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Исследуй страницы с нашими решениями, чтобы прочитать о применении ИИ в сельском хозяйстве и компьютерного зрения в логистике. Узнай о наших вариантах лицензирования и начни создавать модели машинного зрения.