Introducere în procesarea digitală a imaginilor

Procesarea digitală a imaginilor este un proces pentru a efectua algoritmi de procesare a imaginilor pe imagini digitale. Prelucrarea digitală a imaginilor conține procesarea imaginilor precum citirea, analiza și manipularea unei imagini și efectuarea oricărui fel de operațiune pe aceeași, cum ar fi îmbunătățirea reprezentării informațiilor a unei imagini, procesarea datelor imaginii pentru stocare, transmitere și reprezentare. Prelucrarea digitală a imaginilor este utilizată în proiecte care se ocupă de clasificare, extracție de caracteristici, recunoaștere a modelului, etc. etc.

Ce este o imagine?

O imagine este reprezentată ca o funcție F (a, b) care este bidimensională în care a și b sunt coordonatele spațiale sau plane. Intervalul de „F” în orice punct al lui (a, b) se numește intensitatea imaginii în acel punct. Dacă a, b și valorile lui f sunt finite, se spune că imaginea este o imagine digitală. O imagine digitală este formată din pixeli care au anumite locații și valori. Valoarea pixelilor a variat de la 0 la 255.

Exemplu:

Figura de mai jos arată o imagine și pixeli corespunzători ai unui punct

Imaginea și pixelii acesteia

Explicați procesarea imaginilor

Procesarea imaginii este definită ca o tehnică de îmbunătățire a imaginilor brute captate folosind diverși senzori de viziune pentru diverse aplicații, cum ar fi imagistică medicală, industria de film, transport inteligent etc. Pentru a aplica tehnici de procesare a imaginii, primul pas este digitalizarea imaginii într-un fișier imagine . Mai mult, metodele trebuie aplicate pentru a rearanja piese de imagine, pentru a îmbunătăți separarea culorilor și pentru a îmbunătăți calitatea.

Exemplu: Aplicația medicală folosește tehnici de prelucrare a imaginilor pentru îmbunătățirea imaginii, în tomografie și în operații de simulare. Tomografia este o metodă folosită pentru fotografia cu raze X.

Tipuri de imagine

  • Imaginea care conține doar doi pixeli elemente care sunt 1 și 0, unde 1 reprezintă albul și 0 reprezintă culoarea neagră se numesc imagine binară sau monocromă.
  • Imaginea care constă din singura culoare alb-negru se numește imagine alb-negru.
  • Există o „imagine în format color pe 8 biți” care are 256 nuanțe diferite de culori în ea și de obicei cunoscută sub denumirea de Grayscale Image. În acest caz, 0 reprezintă Negru, 127 reprezintă gri și 255 reprezintă alb.
  • Un alt format este „format de culoare pe 16 biți” care are 65.536 de culori diferite în el. În acest format, distribuția culorii este diferită de imaginea la nivel de gri.

Un format de 16 biți este în continuare separat în trei formate care sunt Red, Green și Blue prescurtate ca format RGB.

Reprezentarea imaginii

Imaginea este reprezentată ca un tablou sau matrice de pixeli pătrați dispuse în rânduri și coloane. Matlab este o platformă foarte bună pentru preluarea, citirea și procesarea imaginilor. Are și o cutie de instrumente pentru procesarea imaginilor. Se știe că imaginea este expusă sub formă de coloane și rânduri, așa cum este reprezentată mai jos:

Această ecuație este reprezentarea matrice a unei imagini digitale în care fiecare element se numește pixel.

Exemplu: Pentru a citi o imagine, trebuie să utilizăm următoarea comandă în MatLab

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

După executarea acestei comenzi, imaginea va fi salvată la variabila I ca matrice sau matrice tridimensională, așa cum se arată în figura de mai jos. Matricea are o dimensiune de 225X224X3. Are valori de pixeli diferite, cuprinse între 0 și 255.

Prezentarea grafică a unei imagini

După afișarea imaginii folosind următoarea comandă:

show(i)

Putem vedea, de asemenea, valorile pixelilor unui anumit punct, așa cum se arată în figura de mai jos. Afișează poziția pixelului arătat ca (X, Y) și valorile RGB, care sunt detalii despre culoare de roșu, verde și albastru.

Poziția pixelilor și valorile RGB

În MatLab, diversele funcții pot fi efectuate pe imagini precum citirea, afișarea, redimensionarea, rotirea, ascuțirea, adăugarea zgomotului, eliminarea zgomotului, filtrarea, detectarea marginilor, detectarea colțului, cartografierea și multe altele.

Faze de procesare a imaginilor

  1. Achiziție: achiziția de imagini este definită ca preluarea sau preluarea unei imagini folosind orice tip de senzori de vedere. Lucrarea principală implică scalarea și conversia culorilor care este RGB la gri sau gri la RGB
  2. Îmbunătățirea imaginii: Îmbunătățirea imaginii vizează îmbunătățirea calității unei imagini prin clarificarea sau intensificarea imaginii. Acest lucru este realizat pentru a identifica cu ușurință caracteristicile sale.
  3. Restaurare imagine: restaurarea imaginii se ocupă cu eliminarea zgomotului sau efectul de estompare dintr-o imagine pentru a îmbunătăți lizibilitatea acesteia.
  4. Procesare cu mai multe rezoluții și Wavelets: Utilizând aceste tehnici, imaginile pot fi reprezentate în mai multe grade.
  5. Compresia imaginii: Compresia imaginii se ocupă de dimensiunea sau rezoluția imaginii. Se aplică imaginii pentru a reduce costurile de stocare, precum și de transmitere.
  6. Detectarea și recunoașterea obiectelor: este de a detecta și recunoaște imaginea și de a atribui eticheta ei reală prin detectarea caracteristicilor unei imagini.

Aplicarea procesării digitale a imaginilor

  • Cea mai cunoscută și utilă aplicație a procesării imaginilor sunt rețelele neuronale profunde. Rețelele neuronale profunde sunt rețelele care pot fi instruite și testate în diverse scopuri folosind date de imagine. În acest sens, imaginea brută este în general disponibilă. Datele imaginii trebuie prelucrate în prealabil și apoi pot fi utilizate în scopuri de instruire. P
  • re-procesarea imaginii include reducerea zgomotului, eliminarea efectului de estompare, egalizarea intensității folosind FFT și multe altele. Alte caracteristici ale datelor de imagine trebuie extrase și utilizarea acestor funcții de rețea poate fi instruită. Această rețea poate fi instruită pentru a clasifica orice fel de date, cum ar fi traficul, fețele, scenele etc.
  • Rezultatul rețelei depinde de tipul și calitatea datelor de imagine care au fost utilizate pentru antrenament. Există multe rețele disponibile online, cum ar fi AleNet, GoogleNet, VGG etc. care au fost instruite pe diverse tipuri de imagini.

Concluzie

În acest aspect, a fost discutată doar partea introductivă a procesării imaginilor. Procesarea imaginilor este foarte vastă în scenariul de astăzi. De exemplu, există o varietate de filtre care pot fi aplicate imaginii. Există multe tehnici care pot fi aplicate imaginii în diverse scopuri, precum detectarea și clasificarea obiectelor, localizarea scenei, recunoașterea feței, recunoașterea modelului etc.

Articole recomandate

Acesta este un ghid pentru procesarea digitală a imaginilor. Aici discutăm Introducere, Ce este o imagine, Tipuri de imagine și Aplicații ale procesării digitale a imaginilor. De asemenea, puteți parcurge și alte articole conexe pentru a afla mai multe -

  1. Biblioteci de învățare automată
  2. Software de semnătură digitală
  3. Ce este procesarea datelor?
  4. Versiunea MATLAB
  5. Cum să implementați culoarea în Matlab?

Categorie:

Date mare