Что такое обработка изображений? Краткое введение

Когда вы идете по торговому центру или оживленной улице, камеры, установленные над входами и проходами, записывают происходящее. Они генерируют визуальные данные каждую секунду, и в большинстве случаев мы даже не замечаем этого.

Этот постоянный поток данных питает современные системы на базе искусственного интеллекта, от интеллектуальных систем безопасности до самоуправляемых автомобилей. Эти инновации основаны на вычислениях с использованием изображений — многогранной области, объединяющей информатику, математику и физику.

Обработка изображений помогает машинам понимать то, что они видят на изображении. Она позволяет системам распознавать, что происходит в кадре, и принимать решения о том, как действовать или реагировать, например, останавливать самоуправляемый автомобиль при появлении препятствия.

В этой статье мы рассмотрим, что такое обработка изображений и как она используется в передовых системах искусственного интеллекта (ИИ). Приступим!

Понимание вычислений с изображениями

Обработка изображений — это процесс захвата, обработки и анализа изображений с помощью сложных алгоритмов. При этом изображения рассматриваются как данные, которые машины могут понимать и с которыми они могут работать.

Другими словами, каждое изображение обрабатывается как сетка чисел. Это достигается путем преобразования пикселей, самых мелких единиц изображения, в матрицу, состоящую из строк и столбцов. Каждый пиксель имеет числовое значение, которое сообщает машине, насколько светлым или темным является конкретный участок изображения.

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

Помимо пиксельных матриц, изображение часто содержит скрытую контекстную информацию, известную как метаданные. Метаданные предоставляют важные сведения, такие как разрешение изображения, битовая глубина, настройки камеры или датчика, а также точное время съемки. Изображения хранятся в определенных форматах файлов, чтобы сохранить как визуальные данные, так и метаданные.

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

Как работает обработка изображений

Теперь, когда мы лучше понимаем, что такое обработка изображений, давайте рассмотрим этапы преобразования данных с камеры в полезную информацию.

Хотя точный рабочий процесс может варьироваться в зависимости от приложения, большинство систем обработки изображений проходят следующие основные этапы:

• Получение изображений: сначала визуальные данные фиксируются с помощью камер и датчиков или собираются из открытых источников данных.
• Предварительная обработка изображений: Затем полученные изображения изменяются по размеру, очищаются от шумов, улучшаются и преобразуются в определенное цветовое пространство для стандартизации входных данных.
• Извлечение признаков: алгоритмы глубокого обучения используются для изучения важных паттернов в изображении, таких как края, формы и текстуры.
• Интерпретация: извлеченные признаки анализируются для выполнения таких задач, как обнаружение объектов, сегментация изображений и отслеживание объектов.
• Вывод: Наконец, система генерирует структурированные результаты, такие как метки классов или ограничительные рамки, и представляет их в форме, которая легко понятна людям или другим системам и удобна для визуализации.

Обработка изображений, компьютерное зрение и обработка изображений

Когда вы сталкиваетесь с понятием «обработка изображений», вы также можете встретить такие термины, как «обработка изображений» и «компьютерное зрение». Хотя эти термины часто используются как синонимы, они описывают разные способы взаимодействия систем искусственного интеллекта с визуальными данными.

Например, обработка изображений направлена на улучшение изображений или повышение качества входных изображений с помощью таких базовых операций, как удаление шума, изменение размера и настройка контрастности. Между тем, компьютерное зрение, которое является отраслью искусственного интеллекта, основывается на обработке изображений, позволяя машинам распознавать объекты, интерпретировать сцены и понимать, что происходит на изображениях или в видео.

Обработка изображений сочетает в себе обработку изображений и компьютерное зрение, чтобы преобразовывать визуальные данные в значимые и полезные результаты для интеллектуальных систем.

Как сегодня реализуется обработка изображений

Далее давайте посмотрим, как сегодня реализуется обработка изображений.

На ранних этапах развития вычислений изображений такие характеристики, как края, углы и текстуры, определялись вручную с помощью основанных на правилах и разработанных вручную алгоритмов. Хотя эти методологии достаточно хорошо работали в контролируемых средах, они с трудом масштабировались и адаптировались к сложным реальным условиям.

Современные системы обработки изображений устраняют эти ограничения за счет использования подходов, основанных на глубоком обучении. Такие модели, как сверточные нейронные сети (CNN) и трансформеры зрения, автоматически обучаются соответствующим характеристикам на основе 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 обработки изображений часто опираются на модели машинного зрения в реальном времени, разработанные для внедрения в передовые системы искусственного интеллекта. Например, модели Vision AI, такие как Ultralytics , обеспечивают быстрые и эффективные возможности компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, как на периферийных устройствах, так и в облачных средах.

Реальные применения вычислений на основе изображений

Обработка изображений широко используется в реальных приложениях для понимания визуальных данных и принятия на их основе соответствующих мер. Давайте рассмотрим, как обработка изображений применяется в различных областях.

Медицинская компьютерная обработка изображений для раннего выявления заболеваний

Обработка изображений может помочь 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 сканы магнитно-резонансной томографии (МРТ), и часто дают более согласованные результаты, чем ручной анализ.

Например, такие модели, как Ultralytics , могут быть обучены на больших наборах рентгеновских снимков грудной клетки, чтобы распознавать паттерны, связанные с инфекциями и аномалиями. После обучения эти модели могут помочь определить, выглядит ли снимок нормальным или показывает признаки таких заболеваний, как пневмония или COVID-19.

Обработка изображений для автономного вождения

Автономные транспортные средства используют обработку изображений, чтобы понимать, что происходит вокруг них, и принимать решения о вождении. Эта технология преобразует необработанные данные с камер в информацию в режиме реального времени, которая помогает транспортному средству двигаться безопасно и плавно.

Обработка изображений широко используется в современных системах помощи водителю (ADAS). Вместо простой записи видео, эти модули анализируют каждый кадр, чтобы обнаружить дорожную разметку, другие транспортные средства, пешеходов и препятствия. Это позволяет автомобилю реагировать на изменяющиеся дорожные условия с минимальным участием человека.

Еще один распространенный случай использования — объединение изображений с нескольких камер для создания 360-градусного обзора окружающей автомобиль территории. Обработка изображений помогает исправить искажение объектива, улучшить четкость изображения и сбалансировать яркость и цвет на всех каналах камер. Результатом является четкий, бесшовный обзор, который позволяет автомобилю безопасно двигаться даже в плохую погоду или в условиях низкой освещенности.

Плюсы и минусы обработки изображений

Вот некоторые из преимуществ вычислений на основе изображений:

• Масштабируемость: после обучения системы обработки изображений могут непрерывно и в больших объемах анализировать большие объемы визуальных данных.
• Принятие решений: поддерживает приложения, критичные по времени, такие как автономное вождение, медицинское обследование и промышленный мониторинг.
• Экономическая эффективность в долгосрочной перспективе: несмотря на то, что первоначальная настройка может быть дорогостоящей, автоматизированный визуальный анализ позволяет сократить долгосрочные эксплуатационные расходы.

Несмотря на множество преимуществ, связанных с обработкой изображений, существуют и некоторые ограничения. Вот несколько факторов, которые следует учитывать:

• Качество данных: Методы обработки изображений в значительной степени зависят от точной маркировки и высококачественных наборов данных, создание которых может быть дорогостоящим и трудоемким процессом.
• Чувствительность к условиям: изменения освещения, окклюзии, смазывания движения, погодных условий или углов камеры могут негативно повлиять на производительность модели.
• Ограниченная объяснимость: модели изображений, основанные на глубоком обучении, могут действовать как «черные ящики», что затрудняет объяснение того, как принимаются решения.

Основные выводы

Обработка изображений эволюционировала от базовой обработки изображений до технологии, которая позволяет системам искусственного интеллекта воспринимать и понимать реальный мир в режиме реального времени. По мере развития глубокого обучения обработка изображений становится неотъемлемой частью создания более интеллектуальных и практичных инструментариев и приложений.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Изучите наши страницы с решениями, чтобы узнать о применении искусственного интеллекта в сельском хозяйстве и компьютерного зрения в логистике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать модели Vision AI.