Методы обработки изображений

Методы обработки изображений

Методы обработки изображений подразделяется на следующие типы:

1. Методы обработки аналоговых изображений.
2. Методы обработки цифровых изображений.

Обработка аналоговых изображений состоит в обработке фотографий, распечаток и различных бумажных копий изображений. В отличие от аналоговых методов, цифровая обработка изображения может включать в себя манипуляции с цифровым изображением для обработки информации при помощи сложных алгоритмов.

Исходными информационными данными в проблеме обработки изображений выступает само изображение. Однако следует отметить, что обработка аналоговых изображений всегда предполагает ввод изображения. А обработка цифровых изображений может состоять из манипуляций с изображениями или информацией, которая связана с изображением, например, это могут быть функции или ограничивающие рамки и так далее. В общем случае обработка изображения может применяться в следующих целях:

1. Для визуализации изображений, то есть, для представления обработанных данных в формате визуального вывода для того чтобы лучше понимать. Данная задача главным образом реализуется для объектов, которые достаточно непросто отыскать на изображении.
2. Для повышения качества изображения путем увеличения резкости и восстановления параметров изображения.
3. Для поиска изображений, который связан с извлечением источника изображения из исследований, проводимых поисковой машиной изображений.
4. Для выполнения классификации с целью определения отличий разных объектов и нахождения их местоположения на изображении.

Этапы обработки изображений

Основными этапами обработки цифровых изображений являются:

1. Этап получения изображения. Как правило, данный этап имеет в своем составе операцию захвата изображения сенсором, к примеру, фотокамерой. Когда имеется нецифровой формат вывода, то изображение может быть преобразовано в цифровой формат при помощи аналого-цифрового преобразователя. В данном процессе присутствует также предварительная обработка, к примеру, это может быть масштабирование изображения.
2. Этап улучшения изображения является процессом, который связан с модификацией изображений с целью достижения необходимых результатов для исполнения поставленных задач, то есть, его конечная цель состоит именно в улучшении качественных показателей изображения. В идеале данный процесс следует отнести к фильтрации изображений за счет исполнения таких задач, как удаление шумов, изменение контрастности, яркости и резкости изображений, позволяющих улучшить качество изначально снятого изображения.
3. Операция восстановления изображения, состоящая из улучшения внешнего облика изображения, которое могло быть подвергнуто искажениям, с использованием математических и вероятностных моделей. Идеальным примером может считаться уменьшение размытости изображения.
4. Операция обработки цветного изображения, которая заключается в извлечении функций из изображения при помощи цветного подхода.
5. Операция вейвлета и обработка с несколькими разрешениями. Она состоит из представления изображений в разных доступных разрешениях, которые, как правило, применяются для того чтобы сжать изображения. Это также является полезным для реализации сжатия информационных данных изображения.
6. Операция сжатия, то есть, сокращение объема памяти, который необходим, для того чтобы сохранить изображение, или пропускной полосы, требуемой для отображения изображения. Эта операция может быть реализована при помощи методов сжатия. Это означает, что методы, которые направлены на уменьшение размера изображения и имеют настройку, позволяющую привести к наименьшим ухудшениям качеств, могут быть причислены к процедурам сжатия изображений.
7. Операция морфологической обработки состоит в выделении главных элементов изображения, она призвана описать форму конкретного объекта на изображении. В качестве примера типичных морфологических операций можно привести эрозию и расширение для формирования атрибутов изображения.
8. Операция сегментации является одной из требуемых процедур при обработке изображения, которая заключается в разбиении изображения на ряд сегментов. Данная операция способна позволить обнаружить объекты на изображении и определить границы объектов. Следует подчеркнуть, что точность сегментации ведет к возрастанию точности распознавания и классификации.
9. Операция изображения и описания, которая связана с отображением вывода изображения в форме границы или области. Она способна иметь в своем составе характеристики форм в углах или региональные представления, такие как текстура или формы скелета. Описание наиболее часто является выбором функции, отвечающей за извлечение значимой информации из изображения. Извлеченная информация способна оказать помощь в определении точного отличия классов объектов друг от друга.
10. Операция распознавания объектов, маркировка изображений является процессом присвоения меток объекту согласно его описанию для реализации классификации. Эта операция является очень важным шагом для компьютерного зрения. Для того чтобы обучать модели, нужно выполнить обработку и осуществить пометку достаточно большого корпуса изображений. В дальнейшем можно будет применять модель компьютерного зрения, для того чтобы обнаружить похожие объекты на других изображениях.

Как было сказано выше, обработка изображений, как правило, состоит в применении различных алгоритмов к изображениям. Целью таких алгоритмов чаще всего выступает повышение качества изображения или его модификация с целью получения других визуальных эффектов. Но обработка изображений также является очень важной, для того чтобы подготовить изображения для моделей компьютерного зрения, к примеру, для использования сегментации или маркировки известных объектов.