Image computing là gì? Giới thiệu nhanh

Khi đi qua một trung tâm mua sắm hoặc một con phố đông đúc, bạn có thể thấy các camera được lắp phía trên lối ra vào và lối đi đang ghi lại hoạt động diễn ra. Chúng tạo ra dữ liệu hình ảnh mỗi giây, và phần lớn thời gian chúng ta thậm chí không nhận ra điều đó.

Luồng dữ liệu liên tục này cung cấp đầu vào cho các hệ thống hiện đại được hỗ trợ bởi AI, từ hệ thống an ninh thông minh đến xe tự lái. Những đổi mới này được thúc đẩy bởi điện toán hình ảnh, một lĩnh vực linh hoạt kết hợp khoa học máy tính, toán học và vật lý.

Điện toán hình ảnh giúp máy móc hiểu những gì chúng nhìn thấy trong một hình ảnh. Nó cho phép các hệ thống nhận biết điều đang xảy ra trong một cảnh và quyết định cách hoạt động hoặc phản hồi, chẳng hạn như dừng xe tự lái khi xuất hiện chướng ngại vật.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu điện toán hình ảnh là gì và cách công nghệ này được sử dụng trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến. Hãy bắt đầu!

Tìm hiểu về điện toán hình ảnh#

Điện toán hình ảnh là quá trình thu nhận, xử lý và phân tích hình ảnh bằng các thuật toán tiên tiến. Công nghệ này coi hình ảnh là dữ liệu mà máy móc có thể hiểu và xử lý.

Nói cách khác, mọi hình ảnh đều được xử lý như một lưới số. Quá trình này chuyển đổi các pixel, những đơn vị nhỏ nhất của hình ảnh, thành một ma trận gồm các hàng và cột. Mỗi pixel có một giá trị số cho máy biết một vùng cụ thể trong hình ảnh sáng hay tối đến mức nào.

Cách sắp xếp các giá trị này phụ thuộc vào việc hình ảnh là ảnh grayscale hay ảnh màu. Trong ảnh grayscale, giá trị pixel thường nằm trong khoảng từ 0 (đen) đến 255 (trắng). Trong ảnh màu, nhiều ma trận được sử dụng để biểu diễn các kênh màu khác nhau, chẳng hạn như Đỏ, Xanh lá cây và Xanh dương (RGB) hoặc Sắc độ, Độ bão hòa và Giá trị (HSV).

Hình 1. Biểu diễn ma trận của hình ảnh (Nguồn)

Ngoài các ma trận pixel, một hình ảnh thường chứa thông tin ngữ cảnh ẩn, được gọi là metadata. Metadata cung cấp các chi tiết quan trọng như độ phân giải hình ảnh, độ sâu bit, các thiết lập của camera hoặc cảm biến và thời điểm chính xác hình ảnh được chụp. Hình ảnh được lưu trữ ở các định dạng file cụ thể để bảo toàn cả dữ liệu hình ảnh và metadata.

Ví dụ, trong điện toán hình ảnh y sinh, hình ảnh thường được lưu trữ bằng định dạng Hình ảnh kỹ thuật số và Truyền thông trong y tế (DICOM). DICOM kết hợp dữ liệu hình ảnh trực quan với thông tin bệnh nhân, chẳng hạn như thông tin nhận dạng và thiết lập thiết bị, nhằm bảo đảm việc phân tích hình ảnh y tế chính xác, nhất quán và an toàn.

Điện toán hình ảnh hoạt động như thế nào#

Sau khi đã hiểu rõ hơn điện toán hình ảnh là gì, hãy cùng tìm hiểu các bước dùng để chuyển đổi luồng dữ liệu từ camera thành những thông tin chuyên sâu hữu ích.

Mặc dù quy trình chính xác có thể thay đổi tùy theo ứng dụng, hầu hết các hệ thống điện toán hình ảnh đều tuân theo những giai đoạn chính sau:

• Thu nhận hình ảnh: Trước tiên, dữ liệu hình ảnh được ghi lại bằng camera và cảm biến hoặc được thu thập từ các bộ dữ liệu hình ảnh mã nguồn mở.
• Tiền xử lý hình ảnh: Tiếp theo, các hình ảnh thu được được thay đổi kích thước, khử nhiễu, nâng cao chất lượng và chuyển đổi sang một không gian màu cụ thể để chuẩn hóa đầu vào.
• Trích xuất đặc trưng: Các thuật toán học sâu được sử dụng để học những mẫu quan trọng trong hình ảnh, chẳng hạn như cạnh, hình dạng và kết cấu.
• Diễn giải: Các đặc trưng được trích xuất được phân tích để thực hiện những tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn hình ảnh và theo dõi đối tượng.
• Đầu ra: Cuối cùng, hệ thống tạo ra các đầu ra có cấu trúc, chẳng hạn như nhãn lớp hoặc bounding box, rồi trình bày chúng theo cách dễ hiểu và dễ sử dụng cho con người hoặc các hệ thống khác nhằm trực quan hóa.

Điện toán hình ảnh so với thị giác máy tính và xử lý hình ảnh#

Khi bắt gặp thuật ngữ điện toán hình ảnh, bạn cũng có thể thấy các thuật ngữ như xử lý hình ảnh và thị giác máy tính. Mặc dù các thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau, chúng mô tả những cách khác nhau mà các hệ thống AI tương tác với dữ liệu hình ảnh.

Chẳng hạn, xử lý hình ảnh tập trung vào việc nâng cao hình ảnh hoặc cải thiện chất lượng hình ảnh đầu vào bằng các phép toán cơ bản như loại bỏ nhiễu, thay đổi kích thước và điều chỉnh độ tương phản. Trong khi đó, thị giác máy tính, một nhánh của AI, xây dựng trên nền tảng xử lý hình ảnh bằng cách cho phép máy móc nhận diện đối tượng, diễn giải cảnh và hiểu điều gì đang xảy ra trong hình ảnh hoặc video.

Điện toán hình ảnh kết hợp xử lý hình ảnh và thị giác máy tính để chuyển đổi dữ liệu hình ảnh thành các đầu ra có ý nghĩa và có thể sử dụng cho các hệ thống thông minh.

Hình 2. Xử lý hình ảnh so với thị giác máy tính và điện toán hình ảnh. Hình ảnh do tác giả thực hiện.

Điện toán hình ảnh được triển khai như thế nào hiện nay#

Tiếp theo, hãy cùng xem điện toán hình ảnh được triển khai như thế nào hiện nay.

Trong những giai đoạn đầu của điện toán hình ảnh, các đặc trưng như cạnh, góc và kết cấu được xác định thủ công bằng các thuật toán dựa trên luật và thuật toán thiết kế thủ công. Mặc dù các phương pháp này hoạt động khá tốt trong môi trường được kiểm soát, chúng gặp khó khăn khi mở rộng và thích ứng với các điều kiện phức tạp trong thế giới thực.

Các hệ thống điện toán hình ảnh hiện đại giải quyết những hạn chế này bằng cách sử dụng các phương pháp dựa trên học sâu. Các model như mạng nơ-ron tích chập (CNNs) và vision Transformer tự động học các đặc trưng liên quan từ những bộ dữ liệu hình ảnh lớn. Nhờ đó, chúng có thể thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn instance và theo dõi đối tượng với độ chính xác và độ bền vững cao hơn.

Ngày nay, các quy trình điện toán hình ảnh thường dựa vào những model thị giác thời gian thực được thiết kế để triển khai trong các hệ thống AI tiên tiến. Ví dụ, các model vision AI như Ultralytics YOLO26 cung cấp các khả năng thị giác máy tính nhanh và hiệu quả như phát hiện đối tượng và phân đoạn instance trên cả thiết bị edge và môi trường cloud.

Hình 3. Ví dụ sử dụng Ultralytics YOLO26 để phát hiện và phân đoạn các đối tượng trong một hình ảnh

Các ứng dụng thực tế của điện toán hình ảnh#

Điện toán hình ảnh đang được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng thực tế để hiểu và xử lý dữ liệu hình ảnh. Hãy cùng khám phá cách điện toán hình ảnh được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Điện toán hình ảnh y tế để phát hiện bệnh sớm#

Điện toán hình ảnh có thể giúp bác sĩ và nhân viên lâm sàng phát hiện bệnh sớm hơn và phân tích ảnh chụp y tế hiệu quả hơn. Các hệ thống chăm sóc sức khỏe đổi mới này có thể nhanh chóng xử lý dữ liệu hình ảnh y tế như ảnh X-quang và ảnh cộng hưởng từ (MRI), đồng thời thường cung cấp kết quả nhất quán hơn so với việc đánh giá thủ công.

Chẳng hạn, các model như Ultralytics YOLO26 có thể được huấn luyện trên những tập hợp lớn ảnh X-quang ngực để học các mẫu liên quan đến tình trạng nhiễm trùng và bất thường. Sau khi được huấn luyện, các model này có thể giúp xác định liệu ảnh chụp có vẻ bình thường hay cho thấy dấu hiệu của các bệnh như viêm phổi hoặc COVID-19.

Điện toán hình ảnh cho xe tự hành#

Các phương tiện tự hành sử dụng điện toán hình ảnh để hiểu những gì đang xảy ra xung quanh và đưa ra quyết định lái xe. Công nghệ này chuyển đổi dữ liệu video thô từ camera thành thông tin thời gian thực, giúp phương tiện di chuyển an toàn và êm ái.

Điện toán hình ảnh thường được sử dụng trong các hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS). Thay vì chỉ ghi video, các module này phân tích từng frame để phát hiện vạch làn đường, các phương tiện khác, người đi bộ và chướng ngại vật. Nhờ đó, xe có thể phản ứng với những thay đổi của điều kiện đường sá mà chỉ cần rất ít sự can thiệp của con người.

Một trường hợp sử dụng phổ biến khác là kết hợp hình ảnh từ nhiều camera để tạo ra góc nhìn 360 độ về khu vực xung quanh phương tiện. Điện toán hình ảnh giúp hiệu chỉnh biến dạng ống kính, cải thiện độ rõ nét của hình ảnh và cân bằng độ sáng cũng như màu sắc giữa tất cả các luồng camera. Kết quả là một góc nhìn rõ ràng, liền mạch, cho phép phương tiện điều hướng an toàn ngay cả trong điều kiện thời tiết xấu hoặc ánh sáng yếu.

Hình 4. Ghép ảnh bằng học sâu (Nguồn)

Ưu và nhược điểm của điện toán hình ảnh#

Dưới đây là một số ưu điểm của điện toán hình ảnh:

• Khả năng mở rộng: Sau khi được huấn luyện, các hệ thống điện toán hình ảnh có thể liên tục phân tích khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh ở quy mô lớn.
• Hỗ trợ ra quyết định: Công nghệ này hỗ trợ các ứng dụng yêu cầu phản hồi nhanh như lái xe tự hành, sàng lọc y tế và giám sát công nghiệp.
• Hiệu quả chi phí theo thời gian: Mặc dù chi phí thiết lập ban đầu có thể cao, việc phân tích hình ảnh tự động có thể giảm chi phí vận hành về dài hạn.

Mặc dù điện toán hình ảnh mang lại nhiều lợi ích, công nghệ này cũng có một số hạn chế. Dưới đây là những yếu tố cần cân nhắc:

• Chất lượng dữ liệu: Các phương pháp điện toán hình ảnh phụ thuộc nhiều vào việc gán nhãn chính xác và bộ dữ liệu chất lượng cao, vốn có thể tốn kém và mất nhiều thời gian để tạo.
• Độ nhạy với điều kiện: Những thay đổi về ánh sáng, che khuất, nhòe do chuyển động, thời tiết hoặc góc camera có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu năng của model.
• Khả năng giải thích hạn chế: Các model hình ảnh dựa trên học sâu có thể hoạt động như những hộp đen, khiến việc giải thích cách đưa ra quyết định trở nên khó khăn.

Những điểm chính#

Điện toán hình ảnh đã phát triển từ xử lý hình ảnh cơ bản thành một công nghệ cho phép các hệ thống AI nhận thức và hiểu thế giới thực theo thời gian thực. Khi học sâu tiếp tục tiến bộ, điện toán hình ảnh đang trở thành một phần thiết yếu trong việc xây dựng các bộ công cụ và ứng dụng thông minh, thiết thực hơn.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem repository GitHub để tìm hiểu về AI. Khám phá các trang giải pháp của chúng tôi để đọc về các ứng dụng của AI trong nông nghiệp và thị giác máy tính trong logistics. Tìm hiểu các tùy chọn cấp phép và bắt đầu xây dựng các model vision AI.