✅ Цифрова обробка зображень - Застосування цифрової обробки зображень

Вступ до цифрової обробки зображень

Вступ до цифрової обробки зображень

Цифрова обробка зображення - це процес виконання алгоритмів обробки зображень на цифрових зображеннях. Цифрова обробка зображень містить обробку зображень, таких як читання, аналіз та маніпулювання зображенням, та виконання будь-яких операцій над тим же, як поліпшення подання інформації зображення, обробка даних зображення для зберігання, передачі та подання. Цифрова обробка зображення використовується в проектах, що займаються класифікацією, вилученням функцій, розпізнаванням візерунків тощо. Методами, які застосовуються в цифровій обробці зображень, є редагування зображень, відновлення зображення, лінійна фільтрація, пікселяція, узгодження функції точок, аналіз основних компонентів, незалежний аналіз компонентів тощо.

Що таке зображення?

Зображення представлене як функція F (a, b), яка є двовимірною, де a і b - просторові або плоскі координати. Діапазон 'F' у будь-якій точці (a, b) називається інтенсивністю зображення в цій точці. Якщо a, b і значення f є кінцевими, зображення називається цифровим зображенням. Цифрове зображення складається з пікселів, що мають певні місця та значення. Значення пікселя коливалося від 0 до 255.

Приклад:

На малюнку нижче показано зображення та відповідні пікселі точки

Зображення та його пікселі

Поясніть обробку зображень

Обробка зображень визначається як техніка покращення неочищених зображень, знятих за допомогою різних датчиків зору для різних застосувань, таких як медична візуалізація, кінопромисловість, інтелектуальна транспортування тощо. Для застосування методів обробки зображень, перший крок - оцифрування зображення в файл зображення . Крім того, методи повинні бути застосовані до перестановки частин зображення, щоб поліпшити поділ кольорів та поліпшити якість.

Приклад: Медичне застосування використовує методи обробки зображень для поліпшення зображення, в томографії та в симуляційних операціях. Томографія - метод, що використовується для рентгенівської фотографії.

Типи зображень

Зображення, що містить лише двопіксельні елементи, які становлять 1 і 0, де 1 являє собою білий колір, а 0 являє собою чорний колір, називають бінарним зображенням або монохромним.
Зображення, що складається з єдиного чорно-білого кольору, називається чорно-білим зображенням.
Існує "8-бітове зображення кольорового формату", яке містить 256 різних відтінків кольорів, і зазвичай його називають зображеннями відтінків сірого. У цьому 0 позначає Чорний, 127 означає сірий і 255 зображує білий.
Ще один '16 -бітовий кольоровий формат ', який містить 65 536 різних кольорів. У цьому форматі розподіл кольорів відрізняється від зображення у градаціях сірого.

16-розрядний формат також поділяється на три формати, які Червоний, Зелений та Синій скорочуються як RGB-формат.

Представлення образу

Зображення представлено у вигляді масиву чи матриці квадратних пікселів, розташованих у рядках та стовпцях. Matlab - це дуже хороша платформа для пошуку, читання та обробки зображень. У ньому також є інструментарій для обробки зображень. Відомо, що зображення виставляється у вигляді стовпців та рядків, як представлено нижче:

Це рівняння - це представлення масиву цифрового зображення, в якому кожен елемент називається пікселем.

Приклад: Щоб прочитати зображення, ми повинні використовувати наступну команду в MatLab

i=imread('F:\image.jpg.webp');

Після виконання цієї команди зображення буде збережено до змінної I у вигляді тривимірного масиву чи матриці, як показано на малюнку нижче. Масив має розмір 225X224X3. Він має різні значення пікселів, починаючи від 0 до 255.

Представлення масиву зображення

Після відображення зображення за допомогою наступної команди:

show(i)

Також ми можемо побачити значення пікселів певної точки, як показано на малюнку нижче. Він показує положення загостреного пікселя як (X, Y) та значення RGB, тобто кольорові деталі червоного, зеленого та синього.

Значення положення пікселя та RGB

У MatLab різні функції можна виконувати на зображеннях, таких як читання, відображення, зміна розміру, поворот, різкість, додавання шуму, видалення шуму, фільтрація, виявлення країв, виявлення кутів, відображення та багато іншого.

Фази обробки зображень

Придбання: отримання зображення визначається як отримання або отримання зображення за допомогою будь-якого типу датчиків зору. Основна робота передбачає масштабування та перетворення кольорів, які є RGB до сірого або сірого до RGB
Покращення зображення: поліпшення зображення - це покращення якості зображення за допомогою різкості або яскравості зображення. Це робиться для легкого визначення його особливостей.
Відновлення зображення: відновлення зображення стосується ефекту видалення шуму або розмиття зображення для поліпшення його читабельності.
Мультироздільна здатність та обробка вейвлетів: Використовуючи ці методи, зображення можна представити в декількох ступенях.
Стиснення зображення: Стиснення зображення стосується розміру або роздільної здатності зображення. Він застосовується до зображення, щоб зменшити витрати на зберігання, а також передачу.
Виявлення та розпізнавання об'єктів: Це для виявлення та розпізнавання зображення та присвоєння його фактичної мітки шляхом виявлення особливостей зображення.

Застосування цифрової обробки зображень

Найвідомішим і корисним застосуванням обробки зображень є глибокі нейронні мережі. Глибокі нейронні мережі - це мережі, які можуть бути навчені та протестовані для різних цілей, використовуючи дані зображення. У цьому загальне зображення, як правило, доступне. Дані зображення спочатку повинні бути попередньо оброблені, а потім їх можна використовувати для навчальних цілей. П
повторна обробка зображення включає зменшення шуму, усунення ефекту розмиття, вирівнювання інтенсивності за допомогою FFT та багато іншого. Потрібно витягти подальші можливості даних зображень і за допомогою цих функцій мережу можна навчити. Ця мережа може бути навчена класифікувати будь-які дані, такі як трафік, обличчя, сцени тощо.
Результат роботи мережі залежить від типу та якості графічних даних, які використовувались для тренувань. В Інтернеті є багато мереж, таких як AleNet, GoogleNet, VGG тощо, які пройшли навчання різним типам зображень.

Висновок

У цьому обговорено лише вступну частину обробки зображень. Обробка зображень у сьогоднішньому сценарії дуже велика. Наприклад, існують різноманітні фільтри, які можна застосувати до зображення. Існує багато методик, які можна застосувати до зображення для різних цілей, таких як виявлення та класифікація об'єктів, локалізація сцени, розпізнавання облич, розпізнавання візерунків тощо.

Цифрова обробка зображень - Застосування цифрової обробки зображень