Xử lý ảnh là gì? Giới thiệu ngắn gọn

Khi bạn đi bộ qua trung tâm mua sắm hoặc đường phố đông đúc, các camera được gắn phía trên lối vào và vỉa hè sẽ ghi lại hoạt động. Chúng tạo ra dữ liệu hình ảnh mỗi giây, và hầu hết thời gian, chúng ta thậm chí không nhận ra điều đó.

Luồng dữ liệu liên tục này cung cấp năng lượng cho các hệ thống hiện đại được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, từ các hệ thống an ninh thông minh đến ô tô tự lái . Những đổi mới này được thúc đẩy bởi điện toán hình ảnh, một lĩnh vực đa năng kết hợp khoa học máy tính, toán học và vật lý.

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

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về điện toán hình ảnh và cách nó được sử dụng trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến. Bắt đầu nào!

Hiểu về xử lý ảnh

Xử lý ảnh là quá trình thu thập, xử lý và phân tích hình ảnh bằng các thuật toán tiên tiến. Nó coi hình ảnh như dữ liệu mà máy móc có thể hiểu và xử lý.

Nói cách khác, mỗi hình ảnh được xử lý như một lưới các con số. Điều này được thực hiện bằng cách chuyển đổi các pixel, đơn vị nhỏ nhất của hình ảnh, thành một ma trận gồm các hàng và cột. Mỗi pixel có một giá trị số cho biết máy tính độ sáng hoặc tối của một vùng cụ thể trong hình ảnh.

Cách sắp xếp các giá trị này phụ thuộc vào việc ảnh là ảnh xám hay ảnh màu. Trong ảnh xám, 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 lục và Xanh lam (RGB) hoặc Sắc độ, Độ bão hòa và Độ sáng (HSV).

Ngoài ma trận điểm ảnh, một hình ảnh thường chứa thông tin ngữ cảnh ẩn, được gọi là siêu dữ liệu. Siêu dữ liệu cung cấp các chi tiết quan trọng như độ phân giải hình ảnh, độ sâu bit, cài đặt máy ảnh hoặc cảm biến và thời gian chính xác khi hình ảnh được chụp. Hình ảnh được lưu trữ ở các định dạng tệp cụ thể để bảo toàn cả dữ liệu hình ảnh và siêu dữ liệu.

Ví dụ, trong lĩnh vực xử lý hình ảnh y sinh, hình ảnh thường được lưu trữ bằng định dạng DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). DICOM kết hợp dữ liệu hình ảnh trực quan với thông tin bệnh nhân, chẳng hạn như thông tin nhận dạng và cài đặt thiết bị, đảm bảo phân tích hình ảnh y tế chính xác, nhất quán và an toàn.

Cách thức hoạt động của xử lý ảnh

Giờ đây khi chúng ta đã hiểu rõ hơn về xử lý ảnh, hãy cùng xem xét các bước chuyển đổi nguồn cấp dữ liệu từ camera thành những thông tin hữu ích.

Mặc dù quy trình làm việc cụ thể có thể khác nhau tùy theo ứng dụng, hầu hết các hệ thống xử lý ảnh đều tuân theo các giai đoạn chính sau:

• Thu thập hình ảnh : Đầu tiên, dữ liệu hình ảnh được thu thập bằng máy ảnh và cảm biến hoặc lấy từ các bộ dữ liệu hình ảnh nguồn mở.
• Xử lý sơ bộ ảnh : Sau đó, các ảnh thu được sẽ được thay đổi kích thước, khử nhiễu, tăng cường độ tương phản và chuyển đổi sang không gian màu cụ thể để chuẩn hóa dữ liệu đầu vào.
• Trích xuất đặc trưng : Các thuật toán học sâu được sử dụng để học các mẫu quan trọng trong hình ảnh, chẳng hạn như cạnh, hình dạng và kết cấu.
• Giải thích : Các đặc điểm được trích xuất sẽ được phân tích để thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn ảnh và theo dõi đối tượng.
• Kết quả đầu ra : Cuối cùng, hệ thống tạo ra các kết quả đầu ra có cấu trúc, chẳng hạn như nhãn lớp hoặc hộp giới hạn, và trình bày chúng theo cách dễ hiểu và dễ sử dụng cho mục đích trực quan hóa đối với con người hoặc các hệ thống khác.

Xử lý ảnh so với thị giác máy tính so với 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, nhưng chúng mô tả các cách khác nhau mà hệ thống trí tuệ nhân tạo tương tác với dữ liệu hình ảnh.

Ví dụ, xử lý ảnh tập trung vào việc nâng cao chất lượng hình ảnh hoặc cải thiện chất lượng ảnh đầu vào bằng các thao tác 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 trí tuệ nhân tạo, xây dựng dựa trên xử lý ảnh bằng cách cho phép máy móc nhận dạng đối tượng, diễn giải cảnh và hiểu những 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 kết quả có ý nghĩa và hữu ích cho các hệ thống thông minh.

Cách thức xử lý ảnh được ứng dụng hiện nay

Tiếp theo, chúng ta hãy cùng xem xét cách thức xử lý ảnh được triển khai hiện nay.

Trong giai đoạn đầu của xử lý ảnh, các đặc điểm như cạnh, góc và kết cấu được xác định thủ công bằng cách sử dụng các thuật toán dựa trên quy tắc và được thiết kế thủ công. Mặc dù các phương pháp này hoạt động khá tốt trong môi trường được kiểm soát, nhưng chúng gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô và thích ứng với các điều kiện phức tạp trong thế giới thực.

Các hệ thống xử lý hình ảnh hiện đại giải quyết những hạn chế này bằng cách sử dụng các phương pháp dựa trên học sâu. Các mô hình như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và bộ chuyển đổi thị giác tự động học các đặc điểm liên quan từ các tập dữ liệu hình ảnh lớn. Điều này cho phép chúng thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng , phân đoạn đối tượng và theo dõi đối tượng với độ chính xác và độ bền cao hơn.

Hiện nay, quy trình xử lý hình ảnh thường dựa vào các mô hình thị giác thời gian thực được thiết kế để triển khai trong các hệ thống AI tiên tiến. Ví dụ, các mô hình AI thị giác như Ultralytics YOLO26 cho phép các khả năng thị giác máy tính nhanh chóng và hiệu quả như phát hiện đối tượng và phân đoạn đối tượng trên cả thiết bị biên và môi trường đám mây.

Ứng dụng thực tiễn của xử lý ảnh

Xử lý 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 xử lý ảnh được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau.

Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh y tế trong phát hiện bệnh sớm

Công nghệ xử lý hình ảnh có thể giúp các bác sĩ và chuyên gia y tế phát hiện bệnh sớm hơn và phân tích hình ảnh y tế hiệu quả hơn. Các hệ thống chăm sóc sức khỏe tiên tiến này có thể xử lý nhanh chóng dữ liệu hình ảnh y tế như ảnh chụp X-quang và ảnh chụp cộng hưởng từ (MRI) và thường cho kết quả nhất quán hơn so với việc xem xét thủ công.

Ví dụ, các mô hình như Ultralytics YOLO26 có thể được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn về ảnh chụp X-quang ngực để học các mô hình liên quan đến nhiễm trùng và bất thường. Sau khi được huấn luyện, các mô hình này có thể giúp xác định xem ảnh chụp có vẻ bình thường hay cho thấy dấu hiệu của các bệnh như viêm phổi hoặc COVID-19.

Xử lý ảnh cho xe tự lái

Xe tự lái sử dụng công nghệ xử lý ảnh để hiểu những gì đang xảy ra xung quanh và đưa ra quyết định lái xe. Công nghệ này chuyển đổi dữ liệu thô từ camera thành thông tin thời gian thực, giúp xe di chuyển an toàn và mượt mà.

Công nghệ xử lý ảnh thường được sử dụng trong các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS). Thay vì chỉ ghi lại video, các mô-đun này phân tích từng khung hình để phát hiện vạch kẻ đường, các phương tiện khác, người đi bộ và chướng ngại vật. Điều này giúp xe có thể phản ứng với các điều kiện đường xá thay đổi mà không cần nhiều 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 môi trường xung quanh xe. Công nghệ xử lý hình ảnh giúp hiệu chỉnh hiện tượng méo hình do ống kính, cải thiện độ rõ nét của hình ảnh và cân bằng độ sáng và màu sắc trên tất cả các nguồn cấp dữ liệu camera. Kết quả là một góc nhìn rõ ràng, liền mạch, cho phép xe di chuyển an toàn, ngay cả trong điều kiện thời tiết xấu hoặc thiếu sáng.

Ưu điểm và nhược điểm của xử lý ảnh

Dưới đây là một số ưu điểm của xử lý ảnh:

• Khả năng mở rộng: Sau khi được huấn luyện, các hệ thống xử lý hình ảnh có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh liên tục và ở quy mô lớn.
• Ra quyết định : Hệ thống hỗ trợ các ứng dụng cần xử lý nhanh chóng 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, nhưng phân tích hình ảnh tự động có thể giảm chi phí vận hành dài hạn.

Mặc dù xử lý ảnh mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có một số hạn chế. Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét:

• Chất lượng dữ liệu : Các phương pháp xử lý ảnh phụ thuộc rất nhiều vào việc dán nhãn chính xác và các bộ dữ liệu chất lượng cao , việc tạo ra chúng có thể tốn kém và mất nhiều thời gian.
• Độ nhạy cảm với điều kiện: Sự thay đổi về ánh sáng, vật cản, hiện tượng nhòe chuyển động, thời tiết hoặc góc máy quay có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất của mô hình.
• Khả năng giải thích hạn chế: Các mô hình xử lý hình ảnh dựa trên học sâu có thể hoạt động như những hộp đen, khiến việc giải thích cách thức đưa ra quyết định trở nên khó khăn.

Những điều cần nhớ

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

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu về Trí tuệ Nhân tạo (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 của chúng tôi và bắt đầu xây dựng các mô hình AI thị giác.