Thị giác máy tính so với xử lý ảnh: Sự khác biệt chính

Liệu camera ngày càng thông minh hơn hay chỉ đơn giản là cải thiện khả năng nâng cao chất lượng hình ảnh? Tất cả phụ thuộc vào cách chúng xử lý và tinh chỉnh dữ liệu hình ảnh.

Trọng tâm của sự phát triển này là hai công nghệ chính: xử lý ảnh và thị giác máy tính. Mặc dù chúng thường được nhắc đến cùng nhau, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau. Xử lý ảnh tập trung vào việc cải thiện hình ảnh, điều chỉnh độ sáng, làm sắc nét các chi tiết và giảm nhiễu, mà không nhất thiết phải hiểu những gì có trong chúng. 

Mặt khác, thị giác máy tính (Computer vision) tiến xa hơn bằng cách cho phép máy móc nhận dạng và diễn giải hình ảnh và video như con người. Điều này làm cho các tác vụ như nhận dạng khuôn mặt, nhận diện đối tượng và phân tích cảnh thời gian thực trở nên khả thi.

Cả hai công nghệ này đang trở nên thiết yếu trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc nâng cao chất lượng ảnh trên điện thoại thông minh đến cung cấp năng lượng cho xe tự lái, tác động của chúng rất lớn. Đến năm 2033, thị trường thị giác máy tính dự kiến sẽ đạt 111,43 tỷ đô la, trong khi thị trường xử lý ảnh kỹ thuật số có khả năng tăng lên 378,71 tỷ đô la vào năm 2034.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thức hoạt động của xử lý ảnh và thị giác máy tính, các ứng dụng thực tế của chúng và cách chúng giao nhau. Hãy cùng bắt đầu!

Tổng quan: thị giác máy tính so với xử lý ảnh

Thị giác máy tính và xử lý ảnh đều liên quan đến hình ảnh, nhưng chúng có các mục tiêu khác nhau. Thị giác máy tính giúp máy móc hiểu và đưa ra quyết định dựa trên hình ảnh hoặc video. Ngược lại, xử lý ảnh tập trung vào việc nâng cao hoặc thay đổi hình ảnh để làm cho nó rõ ràng hơn hoặc hấp dẫn hơn về mặt thị giác mà không cần giải thích nội dung của nó.

Trên hết, các giải pháp thị giác máy tính tận dụng các mô hình như Ultralytics YOLO11 để phân tích và hiểu nội dung của một hình ảnh. Các tác vụ thị giác máy tính phổ biến bao gồm phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, phân đoạn thể hiện và theo dõi đối tượng. Thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như xe tự lái, nơi nó giúp nhận ra người đi bộ, biển báo giao thông và các phương tiện khác trong thời gian thực để đảm bảo lái xe an toàn.

Mặt khác, xử lý ảnh tập trung vào việc sửa đổi hình ảnh bằng cách sử dụng các hàm toán học để điều chỉnh các giá trị pixel mà không thực sự hiểu hình ảnh như một tổng thể. Các kỹ thuật như giảm nhiễu, làm sắc nét và tăng cường độ tương phản hoạt động bằng cách thay đổi màu sắc và cường độ của các pixel riêng lẻ để cải thiện chất lượng hình ảnh, nhưng chúng không nhận ra các đối tượng, hình dạng hoặc ý nghĩa trong hình ảnh. Mức độ hiểu biết đó được xử lý bởi thị giác máy tính.

‍

Bạn có thể xem xử lý ảnh như một bộ công cụ giúp cải thiện hình ảnh, làm cho nó rõ ràng hơn hoặc hấp dẫn hơn về mặt thị giác. Sau khi một hình ảnh được xử lý, thị giác máy tính có thể hoạt động như bộ não phân tích hình ảnh để thực hiện các tác vụ khác nhau.

Xử lý ảnh hoạt động như thế nào

Xử lý ảnh là một khái niệm nền tảng đặt nền móng cho sự phát triển của thị giác máy tính. Nó bao gồm việc sử dụng các thuật toán để cải thiện, phân tích hoặc sửa đổi dữ liệu trực quan như ảnh và video. Nó có thể thao tác và nâng cao hình ảnh kỹ thuật số bằng cách điều chỉnh các tham số như độ sáng, độ tương phản, cân bằng màu sắc hoặc lọc nhiễu. Các phương pháp này chuẩn bị hình ảnh để phân tích nâng cao hơn nữa bởi các mô hình thị giác máy tính.

Xử lý ảnh hoạt động bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành các pixel riêng lẻ và sau đó thao tác từng pixel để có được hiệu ứng mong muốn. Ví dụ: để phát hiện các cạnh, các thuật toán kiểm tra các pixel để tìm các thay đổi đột ngột về giá trị pixel. Điều này giúp các hệ thống AI dễ dàng nhận dạng các đối tượng hoặc mẫu một cách chính xác. Từ việc nâng cao ảnh trên điện thoại thông minh đến cải thiện cảnh quay camera an ninh và quét tài liệu để có khả năng đọc tốt hơn, xử lý ảnh thường được sử dụng trong các ứng dụng hàng ngày, nơi việc cải thiện chất lượng hình ảnh là quan trọng.

‍

Khám phá các kỹ thuật xử lý ảnh

Dưới đây là một số ví dụ về các kỹ thuật xử lý ảnh chính:

• Đối sánh mẫu: So sánh các phần của hình ảnh với một mẫu được xác định trước để xác định vị trí các mẫu hoặc đối tượng cụ thể.

• Làm mờ (làm mịn): Giảm nhiễu và chi tiết hình ảnh bằng cách lấy trung bình các giá trị pixel, thường được sử dụng trong tiền xử lý để phân tích sâu hơn.

• Các phép toán hình thái: Chúng điều chỉnh hình dạng của các đối tượng trong ảnh bằng cách sử dụng các kỹ thuật như giãn nở (làm cho các đối tượng lớn hơn), xói mòn (làm cho các đối tượng nhỏ hơn), mở (loại bỏ nhiễu nhỏ) và đóng (lấp đầy các khoảng trống nhỏ).

• Phân ngưỡng (Thresholding): Tách các đối tượng khỏi nền dựa trên cường độ pixel, giúp cho việc phân đoạn và trích xuất đặc trưng dễ dàng hơn.

Các nhà phát triển thường sử dụng các công cụ chuyên dụng như OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow và PyTorch để dễ dàng áp dụng các kỹ thuật xử lý ảnh trên hình ảnh. Các thư viện này cung cấp các hàm dựng sẵn và các thuật toán được tối ưu hóa, loại bỏ nhu cầu viết mã phức tạp từ đầu. 

Chúng cũng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, tích hợp tốt với các công cụ khác và cung cấp tài liệu mở rộng, giúp xử lý hình ảnh nhanh hơn, hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn ngay cả đối với những người không có chuyên môn sâu trong lĩnh vực này.

Thị giác máy tính hoạt động như thế nào

Một số mô hình thị giác máy tính tiên tiến nhất hiện nay đến từ dòng YOLO (You Only Look Once). Trong những năm qua, các phiên bản mới đã được phát hành, mỗi phiên bản cải thiện độ chính xác và hiệu quả. Phiên bản mới nhất, Ultralytics YOLO11, cung cấp độ chính xác và hiệu suất thậm chí còn tốt hơn.

Các mô hình như YOLO11 có thể được huấn luyện tùy chỉnh để nhận dạng các đối tượng cụ thể và có khả năng xử lý nhiều tác vụ thị giác máy tính, bao gồm phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực.

Sau đây là cái nhìn tổng quan về các tác vụ thị giác máy tính được YOLO11 hỗ trợ:

• Phát hiện đối tượng: Nó xác định và định vị các đối tượng trong một hình ảnh, chẳng hạn như phát hiện người đi bộ cho xe tự lái.

• Phân loại ảnh: Gán nhãn cho toàn bộ ảnh, chẳng hạn như xác định xem ảnh có chứa chó hay mèo.

• Phân đoạn thể hiện (Instance segmentation): Chia một hình ảnh thành các phần hoặc vùng có ý nghĩa, chẳng hạn như phân lập các cơ quan riêng lẻ trong ảnh chụp y tế. 

• Ước tính tư thế (Pose estimation): Nó theo dõi chuyển động và vị trí của các đối tượng, chẳng hạn như phát hiện cử chỉ hoặc điều chỉnh tư thế. Khi áp dụng cho con người, nó có thể phân tích các chuyển động cơ thể trong thời gian thực, làm cho nó hữu ích cho các ứng dụng như theo dõi thể lực và phục hồi chức năng.

‍

Ứng dụng của thị giác máy tính và xử lý ảnh

Sau khi thảo luận về cách thức hoạt động của thị giác máy tính và xử lý ảnh, hãy cùng xem xét các ứng dụng thực tế của chúng và điểm giao nhau giữa chúng.

Giám sát vật nuôi bằng thị giác máy tính

Bạn đã bao giờ tự hỏi các trang trại lớn theo dõi đàn gia súc của họ như thế nào chưa? Việc giám sát thủ công hàng trăm con vật tốn rất nhiều thời gian, nhưng với các mô hình thị giác máy tính như YOLO11, việc giám sát động vật có thể được tự động hóa. 

YOLO11 có thể phát hiện, theo dõi và phân tích động vật trong thời gian thực, giúp nông dân quản lý đàn gia súc của họ một cách hiệu quả. Thông tin chi tiết từ loại phân tích này có thể giúp phát hiện các dấu hiệu sớm của các vấn đề về sức khỏe, chẳng hạn như què, cho phép can thiệp nhanh hơn và chăm sóc động vật tổng thể tốt hơn.

‍

Đếm vật nuôi bằng xử lý ảnh

Tương tự, xử lý ảnh có thể được sử dụng để theo dõi vật nuôi bằng cách đếm số lượng động vật trong môi trường được kiểm soát như chuồng hoặc nhà kho. Trong hình ảnh có nền đồng nhất, các kỹ thuật xử lý ảnh như phân ngưỡng và phát hiện đường viền (nó có thể xác định ranh giới đối tượng) có thể được sử dụng để phát hiện và đếm động vật. Các phương pháp này sử dụng các kỹ thuật như loại bỏ nền, phát hiện cạnh và phân đoạn để xác định hình dạng của vật nuôi.

‍

Bạn có thể nghĩ rằng điều này nghe có vẻ giống như thị giác máy tính. Vậy sự khác biệt là gì?

Sự khác biệt chính là xử lý ảnh phân tích các giá trị và mẫu pixel mà không thực sự hiểu những gì nó nhìn thấy. Nó phát hiện các cạnh và hình dạng để đếm các con vật riêng lẻ và một số kỹ thuật thậm chí có thể giúp tách các con vật khi chúng đứng gần nhau trong ảnh.

Tuy nhiên, không giống như thị giác máy tính, xử lý ảnh không nhận dạng hoặc phân biệt các cá thể động vật riêng lẻ - nó chỉ đếm dựa trên hình dạng và kích thước. Điều này làm cho nó hữu ích cho việc đếm và theo dõi vật nuôi, nhưng nó có những hạn chế. Nếu động vật chồng lên nhau, thay đổi vị trí hoặc nếu điều kiện ánh sáng thay đổi, độ chính xác có thể bị ảnh hưởng. Ngoài ra, nó không thể theo dõi động vật theo thời gian hoặc cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của chúng, đây là những ưu điểm quan trọng của thị giác máy tính.

Thị giác máy tính và xử lý ảnh có thể phối hợp với nhau

Xử lý ảnh và thị giác máy tính là các lĩnh vực liên kết chặt chẽ với nhau, thường có thể được tích hợp cùng nhau để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của phân tích dữ liệu trực quan. Xử lý ảnh có thể tinh chỉnh dữ liệu thô bằng cách cải thiện chất lượng, loại bỏ nhiễu và làm nổi bật các đặc trưng chính, đảm bảo rằng các mô hình thị giác máy tính có thể trích xuất thông tin chi tiết có ý nghĩa. 

Ví dụ: trong phân tích pháp y, xử lý ảnh và computer vision có thể phối hợp với nhau để phân tích dấu giày được tìm thấy tại hiện trường vụ án. Các kỹ thuật xử lý ảnh như tăng cường độ tương phản và phát hiện cạnh có thể cải thiện độ rõ nét của dấu vết, giúp việc đánh giá dễ dàng hơn. Tăng cường độ tương phản điều chỉnh độ sáng và độ sắc nét để làm cho các chi tiết hiển thị rõ hơn, trong khi phát hiện cạnh làm sắc nét các đường viền để có độ nét tốt hơn.

Sau khi hình ảnh được xử lý bằng các kỹ thuật này, các mô hình computer vision có thể sử dụng các kỹ thuật so khớp mẫu để so sánh các dấu vân tay với cơ sở dữ liệu pháp y, giúp việc xác định trở nên chính xác hơn. Sự kết hợp của các công nghệ này giúp các nhà điều tra dễ dàng xử lý và giải thích bằng chứng pháp y hơn.

‍

Những điều cần nhớ

Thị giác máy tính và xử lý ảnh song hành cùng nhau, giúp cải thiện, phân tích và giải thích dữ liệu trực quan. Xử lý ảnh nâng cao chất lượng hình ảnh và trích xuất các đặc điểm chính, trong khi thị giác máy tính tiến xa hơn bằng cách cung cấp thông tin chi tiết.

Khi Vision AI tiếp tục phát triển, thị giác máy tính và xử lý ảnh sẽ tăng cường tự động hóa, phân tích thời gian thực và ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ việc cải thiện khả năng nhận dạng hình ảnh đến tinh chỉnh khả năng phát hiện mẫu, những công nghệ này sẽ làm cho các hệ thống Vision AI trở nên chính xác, hiệu quả hơn và có khả năng hiểu dữ liệu trực quan trong các ứng dụng thực tế.

Bạn tò mò về AI? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Tìm hiểu cách thị giác máy tính trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và AI trong sản xuất đang định hình lại tương lai. Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn!