پردازش تصویر چیست

منظور از پردازش تصویر چیست

پردازش تصویر (Image Processing) یکی از شاخه‌های علوم رایانه و مهندسی است که به تحلیل، بهبود و استخراج اطلاعات از تصاویر دیجیتال می‌پردازد. هدف از این فرایند ارتقای کیفیت تصویر برای درک بهتر توسط انسان یا تحلیل داده‌ها توسط ماشین‌هاست. در این فرآیند، تصویر به‌عنوان ورودی وارد سیستم می‌شود و پس از اعمال مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها، تصویر بهبودیافته یا داده‌های تحلیلی استخراج می‌گردد.

در این فناوری، تصاویر با استفاده از الگوریتم‌های کامپیوتری مورد تجزیه‌وتحلیل قرار می‌گیرند. ورودی این سیستم معمولاً یک تصویر یا ویدیو دیجیتال است و خروجی آن می‌تواند یک تصویر بهبودیافته، داده عددی یا حتی یک تصمیم منطقی (مانند تشخیص چهره یا اشیاء) باشد.

یکی از ویژگی‌های مهم پردازش تصویر، امکان اتوماسیون فرآیندهای بینایی و بازرسی در صنایع مختلف است. به عنوان مثال، خطوط تولید کارخانه‌ها از سیستم‌های پردازش تصویر برای کنترل کیفیت قطعات استفاده می‌کنند، بدون اینکه نیازی به دخالت انسان باشد.

با رشد هوش مصنوعی، ترکیب بینایی ماشین (Machine Vision) و یادگیری عمیق (Deep Learning) باعث شده تا سیستم‌های پردازش تصویر دقیق‌تر، سریع‌تر و هوشمندتر از قبل شوند. این پیشرفت‌ها باعث شده‌اند که این حوزه در زمینه‌هایی مانند خودروهای خودران، پزشکی، امنیت، کشاورزی و بسیاری از صنایع دیگر به شدت مورد توجه قرار گیرد.

برای آشنایی با تفاوت‌های دقیق بین پردازش تصویر و بینایی ماشین، پیشنهاد می‌کنیم مقاله‌ی [تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین] را مطالعه کنید. در آن مطلب به مقایسه تخصصی این دو حوزه پرداخته‌ایم.

انواع پردازش تصویر

در حوزه پردازش تصویر، دو نوع اصلی وجود دارد:

• پردازش تصویر آنالوگ

  در این روش، پردازش روی سیگنال‌های پیوسته و آنالوگ انجام می‌شود که معمولاً برای تصاویر تلویزیونی یا سیگنال‌های لحظه‌ای کاربرد دارد.

• پردازش تصویر دیجیتال

  رایج‌ترین نوع است و با استفاده از الگوریتم‌های عددی بر روی داده‌های دیجیتال انجام می‌شود. این روش قابلیت اصلاح، فشرده‌سازی، تشخیص و تحلیل دقیق تصویر را فراهم می‌کند.

تصویر پردازش شده با تصمیم گیری Good

تصویر پردازش شده با تصمیم گیری Bad

کاربردهای پردازش تصویر

پردازش تصویر در حوزه‌های مختلف صنعتی، علمی و اجتماعی به‌طور گسترده استفاده می‌شود. در ادامه برخی از مهم‌ترین کاربردهای آن را مرور می‌کنیم:

• کنترل کیفیت در خط تولید

  برای شناسایی نواقص، اندازه‌گیری قطعات، بررسی صحت برچسب‌گذاری و بسته‌بندی محصولات.

• پزشکی و تصویر‌برداری پزشکی

  برای تحلیل تصاویر MRI، CT Scan، رادیوگرافی و دیگر تصویربرداری‌ها به‌منظور تشخیص بیماری‌ها و پیگیری روند درمان./p>

• تشخیص چهره و پلاک خودرو

  در سیستم‌های نظارتی، امنیتی و مدیریت تردد شهری.

• خودروهای خودران

  برای درک محیط اطراف، شناسایی خطوط جاده، علائم رانندگی، عابران پیاده و سایر خودروها.

• کشاورزی هوشمند

  تشخیص سلامت گیاهان، بررسی آفات و پایش زمین‌های زراعی با استفاده از پهپادها و دوربین‌ها.

• رباتیک و بینایی ماشین

  برای درک محیط توسط ربات‌ها جهت انجام وظایف خودکار مانند جابه‌جایی اشیا یا انجام عملیات صنعتی.

الگوریتم‌های پردازش تصویر

الگوریتم‌های پردازش تصویر بسیار متنوع‌اند و با توجه به هدف و نوع تصویر انتخاب می‌شوند. برخی از مهم‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از:

• فیلترگذاری (Filtering):

  کاهش نویز یا برجسته‌سازی ویژگی‌های خاص.

• تقسیم‌بندی تصویر (Segmentation):

  جدا کردن بخش‌های مختلف تصویر مثل اشیاء یا نواحی مهم.

• لبه‌یابی (Edge Detection):

  شناسایی مرزها و اشیاء در تصویر.

• آستانه‌گذاری (Thresholding):

  تبدیل تصویر خاکستری به سیاه و سفید برای ساده‌سازی پردازش.

• بازسازی تصویر (Reconstruction):

  بازسازی بخش‌های از دست‌رفته یا تخریب‌شده از تصویر.

• استخراج ویژگی (Feature Extraction):

  تبدیل داده‌های تصویری به ویژگی‌هایی که بتوان از آن‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کرد.

مراحل پردازش تصویر

پردازش تصویر معمولاً در چند مرحله انجام می‌شود:

• کسب تصویر (Image Acquisition)

  دریافت تصویر توسط دوربین‌ها یا حسگرها.

• پیش‌پردازش (Preprocessing)

  حذف نویز، تصحیح روشنایی و کنتراست، تنظیم اندازه تصویر و فیلترگذاری.

• پردازش سطح بالا (High-Level Processing)

  شناسایی ویژگی‌ها، تشخیص اشیاء، بخش‌بندی و تحلیل تصویر.

• استخراج داده و تصمیم‌گیری (Interpretation)

  استفاده از داده‌های استخراج‌شده برای اتخاذ تصمیم یا ارسال به سیستم‌های دیگر.

آموزش پردازش تصویر

برای یادگیری پردازش تصویر، معمولاً از زبان‌هایی مثل Python و کتابخانه‌هایی مثل OpenCV ،scikit-image ،TensorFlow یا MATLAB و یا Halcon استفاده می‌شود. آموزش‌ها در دو سطح پایه (مفاهیم اصلی) و پیشرفته (یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی) ارائه می‌شوند. افراد علاقه‌مند می‌توانند از دوره‌های آنلاین و دانشگاهی بهره ببرند.

مزایای پردازش تصویر

• کاهش خطای انسانی

  پردازش خودکار تصاویر باعث کاهش اشتباهات انسانی و افزایش دقت در تحلیل می‌شود.

• سرعت و بهره‌وری بالا

  پردازش تصویر می‌تواند در کسری از ثانیه اطلاعات مهم را از تصویر استخراج کند.

• امکان تجزیه‌وتحلیل در مقیاس بالا

  در صنایع بزرگ یا سیستم‌های نظارتی، امکان تحلیل همزمان صدها تصویر یا ویدیو وجود دارد.

• افزایش قابلیت نظارت و کنترل

  در صنایع و سیستم‌های امنیتی، پردازش تصویر امکان پایش دائم و دقیق را فراهم می‌کند.

• پشتیبانی از تصمیم‌گیری هوشمند

  سیستم‌های مبتنی بر بینایی ماشین می‌توانند داده‌های پردازش‌شده را به سیستم‌های هوش مصنوعی ارسال کنند.

تصاویر پردازش شده