پردازش تصویر چیست؟ – هر آنچه باید بدانید

در سال‌های اخیر شاهد توسعه پژوهش‌های «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) و کاربردهای آن در جنبه‌های مختلف زندگی بشر بوده‌ایم. یکی از زیر شاخه‌های اصلی این حوزه، «پردازش تصویر» (Image Processing) است که سالانه محققان زیادی در سراسر دنیا، پژوهش‌های بسیاری را به آن اختصاص می‌دهند. در مطلب حاضر قصد داریم به این پرسش پاسخ دهیم که پردازش تصویر چیست و سیستم‌های کامپیوتری چگونه می‌توانند داده‌های تصویری را درک و پردازش کنند. همچنین، به کاربردهای این شاخه از هوش مصنوعی در زندگی انسان نیز پرداخته می‌شود و زبان‌های برنامه نویسی مختص پردازش تصویر و ابزارهای کاربردی آن معرفی خواهند شد.

پردازش تصویر چیست ؟

در حوزه هوش مصنوعی، پردازش تصویر به مجموعه‌ای از پردازش‌ها و عملیات اعمال شده بر روی تصاویر دیجیتالی اطلاق می‌شود. پردازش تصویر گام مهمی در پیش پردازش داده‌های تصویری است تا در نهایت از خروجی آن، در سایر پژوهش‌ها و پروژه‌های هوش مصنوعی نظیر تشخیص چهره، تشخیص اشیاء و فشرده‌سازی تصاویر استفاده شود.

از پردازش تصویر می‌توان به منظور افزایش سطح کیفیت تصاویر دیجیتالی استفاده کرد. همچنین، الگوریتم‌های حوزه پردازش تصویر را می‌توان برای استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری نیز به کار برد.

ماشین چگونه تصاویر را درک می کند ؟

به منظور پاسخ به پرسش پردازش تصویر چیست، باید به این موضوع پرداخت که کامپیوتر چگونه داده‌های تصویری را درک می‌کند؟ تصاویر دیجیتالی در قالب ماتریس‌های عددی دو بعدی و سه بعدی ذخیره می‌شوند که هر یک از اعداد موجود در ماتریس،‌ پیکسل‌های تصاویر را نشان می‌دهند.

اعدادی که نمایانگر پیکسل‌های تصاویر هستند، در بازه ۰ تا ۲۵۵ قرار می‌گیرند.

اطلاعات هر پیکسل با استفاده از تابعی به شکل $$ I(x, y) $$ یا $$ I(x, y, z) $$ برای کامپیوتر تعریف می‌شود. تابع $$ I $$ مقدار عددی خانه‌های $$ (x, y) $$ و $$ (x, y, z) $$ را به ترتیب در تصاویر سیاه و سفید و تصاویر رنگی مشخص می‌کند. بر اساس بازنمایی تابع $$ I $$، می‌توان تصاویر را به چهار دسته کلی تقسیم کرد:

• «تصاویر دودویی» (Binary Images)
• «تصاویری با درجه‌بندی رنگ خاکستری» (Grayscale Images)
• تصاویر رنگی RGB
• تصاویر RGBA

در ادامه مطلب،‌ برای درک بهتر پاسخ سوال پردازش تصویر چیست به توضیح مشخصات هر یک از انواع تصاویر ذکر شده در بالا پرداخته می‌شود تا علاقه‌مندان به این حوزه، با انواع داده‌های تصویری نیز آشنا شوند.

تصویر دودویی چیست ؟

تصاویر دودویی تصاویری هستند که اعداد درون پیکسل‌های آن‌ها با دو مقدار ۰ و ۱ مشخص می‌شوند.

عدد ۰ نشان‌دهنده رنگ مشکی و عدد ۱ نمایانگر رنگ سفید است. از این نوع تصاویر به منظور متمایز کردن بخش خاصی از تصاویر رنگی استفاده می‌شود.

تصاویری با درجه بندی رنگ خاکستری چیست ؟

تصاویر با درجه‌بندی رنگ خاکستری، تصاویری هستند که از ۲۵۶ رنگ منحصربه‌فرد تشکیل شده‌اند. پیکسل‌های این نوع تصاویر که مقدار آن‌ها از عدد ۰ که رنگ کاملاً مشکی است شروع می‌شود تا پیکسل‌هایی با مقدار عددی ۲۵۵ ادامه دارد که نمایانگر رنگ تماماً سفید است.

سایر اعداد موجود در بازه ۰ تا ۲۵۵، رنگ خاکستری را با درجه روشنی و تیرگی مختلف نشان می‌دهند. تصویر زیر، نمونه‌ای از یک تصویر رنگی را نشان می‌دهد که به تصویر با درجه‌بندی رنگ خاکستری تبدیل شده است.

تصویر رنگی RGB‌ چیست ؟

تصاویر رنگی RGB تصاویری ۱۶ بیتی هستند که از ۶۵۵۳۶ رنگ مختلف پشتیبانی می‌کنند. این تصاویر از سه کانال قرمز، سبز و آبی ساخته شده‌اند و برای نام‌گذاری این تصاویر نیز از ترکیب اولین حروف انگلیسی این سه رنگ، یعنی (Green ،Red و Blue) استفاده شده است.

تصاویر خاکستری و تصاویر سیاه و سفید تنها از یک کانال تشکیل شده‌اند و با دو بُعد می‌توان به مقادیر ماتریس این تصاویر دسترسی داشت. در تصاویر رنگی، از سه ماتریس هم‌اندازه استفاده می‌شود که این ماتریس‌ها، کانال نام دارند. هر یک از این ماتریس‌ها در توالی یکدیگر قرار می‌گیرند و دارای مقادیری در بازه ۰ تا ۲۵۵ هستند.

بدین ترتیب، پیکسلی در تصاویر RGB با مقادیر (۰، ۰، ۰) به رنگ مشکلی است و اگر مقادیر هر سه رنگ قرمز، سبز و آبی برابر با ۲۵۵ باشند، رنگ پیکسل، سفید خواهد بود. با تغییر اعداد این سه رنگ، رنگ پیکسل متناسب با اعداد انتخاب شده تغییر خواهد کرد. به عنوان مثال، رنگ پیکسلی با مقادیر (۲۵۵، ۰، ۰) رنگ آبی است.

تصویر RGBA چیست ؟

تصاویر RGBA همان تصاویر رنگی RGB هستند که یک کانال اضافه با نام آلفا دارند.

این مقدار آلفا میزان تاری تصویر را مشخص می‌کند. بازه مقدار این کانال بین ۰ درصد تا ۱۰۰ درصد است.

مراحل پردازش تصویر چیست ؟

پردازش تصویر از چندین مرحله تشکیل شده است که در این بخش به آن‌ها اشاره خواهد شد. در هر یک از این گام‌ها، تغییراتی بر روی تصاویر اعمال می‌شود تا داده‌های تصویری در نهایت برای سایر پروژه‌های کامپیوتری آماده شوند. در ادامه، فهرستی از این مراحل شرح داده شده‌اند:

1. تهیه تصاویر
2. ویرایش تصاویر
3. ترمیم تصاویر
4. پردازش تصاویر رنگی
5. پردازش رزولوشن چندگانه
6. فشرده‌سازی تصاویر
7. پردازش ساختار تصاویر
8. قطعه‌بندی تصاویر
9. بازنمایی و استخراج ویژگی‌های تصاویر
10. تشخیص اشیاء در تصاویر

در ادامه، به شرح هر یک از مراحل پردازش تصاویر پرداخته شده است.

مرحله اول پردازش تصویر : تهیه تصاویر

به منظور انجام پردازش‌های مختلف بر روی داده‌های تصویری، در ابتدا نیاز است تا تصاویر دیجیتال مورد نیاز خود را تهیه کنیم. به منظور گرفتن تصاویر دیجیتالی می‌توان از دوربین‌های جدید استفاده کرد که به‌طور خودکار، تصاویر خروجی آن‌ها، دیجیتالی هستند.

چنانچه از سایر دوربین‌هایی استفاده می‌کنید که با استفاده از آن‌ها صرفاً می‌توان تصاویر آنالوگ تهیه کرد، باید از یک مبدل آنالوگ به دیجیتال برای تهیه تصاویر دیجیتال مورد نیاز خود استفاده کنید.

مرحله دوم پردازش تصویر : ویرایش تصاویر

پس از تهیه تصاویر دیجیتالی مورد نظر، می‌توان تغییراتی بر روی آن‌ها اعمال و تصاویر را برای پردازش تصویر آماده کرد. به عنوان مثال، می‌توان جزئیات خاص و مهمی از تصاویر را مشخص کرد که برای این کار از تنظیماتی نظیر میزان روشنایی و کنتراست بهره گرفته می‌شود.

مرحله سوم پردازش تصویر : ترمیم تصاویر

در مرحله ترمیم تصاویر، اقداماتی در راستای رفع نویز تصاویر انجام می‌شود. همچنین، بخش‌هایی از تصویر که تار هستند و وضوح‌شان به اندازه سایر بخش‌های تصویر نیست، باید ترمیم و شفافیت آن‌ها تنظیم شود.

مرحله چهارم پردازش تصویر : پردازش تصاویر رنگی

در مرحله پردازش تصاویر رنگی، پردازش‌های مختلفی بر روی تصاویر رنگی RGB و RGBA انجام می‌شود. این پردازش‌ها مربوط به رنگ تصاویر هستند. به عنوان مثال،‌ می‌توان در این گام، رنگ تصاویر را ویرایش کرد.

مرحله پنجم پردازش تصویر : پردازش رزولوشن چندگانه

رزولوشن چندگانه به نوعی از بازنمایی تصاویر در مقیاس‌های چندگانه گفته می‌شود. با استفاده از این روش، می‌توان تصاویری با ابعاد بسیار بزرگ نظیر تصاویر هوایی و ماهواره‌ای را به نحوی فشرده‌سازی کرد که بتوان به راحتی و در بازه زمانی کوتاهی آن‌ها را به نمایش گذاشت.

مرحله ششم پردازش تصویر : فشرده سازی تصویر

به منظور انتقال تصاویر به سایر دستگاه‌ها یا برای نگهداری آن‌ها در حافظه‌های موجود، نیاز است تا تصاویر را به صورت فشرده درآوریم، زیرا حجم تصاویر اصلی، زیاد هستند.

این موضوع برای بارگذاری تصاویر در فضای اینترنت نیز مهم است. توصیه می‌شود تصاویری که در سایت‌های اینترنتی قرار می‌گیرند، فشرده شوند تا بارگذاری صفحات اینترنت به راحتی انجام شود.

مرحله هفتم : پردازش ساختار تصاویر

به منظور بازنمایی و توصیف اشکال موجود در تصاویر، نیاز است اجزای تصاویر مشخص شوند. پردازش ساختار تصویر که شامل مجموعه‌ای از پردازش‌های ریاضیاتی است، این امکان را فراهم می‌کند تا اجزای تشکیل دهنده تصاویر مشخص شوند.

به عنوان مثال، با عملیات پردازش ساختار تصویر می‌توان لبه‌ها و خطوط موجود در تصاویر را محو یا تصویر آن‌ها را تشدید کرد.

مرحله هشتم : تقطیع تصاویر

با قطعه‌بندی تصاویر به بخش‌های کوچک‌تر می‌توان تحلیل تصاویر را ساده‌تر کرد. به عبارتی، عمل تقطیع تصویر باعث می‌شود تا کامپیوتر در زمان تحلیل تصویر، توجه بیشتری به بخش‌های مهم‌تر کند و بخش‌های کم‌ اهمیت تصویر را نادیده بگیرد. همین امر، در بهبود عملکرد سیستم نقش بسزایی دارد.

مطلب پیشنهادی:

قطعه بندی تصویر در پایتون — راهنمای کاربردی

شروع مطالعه

 

مرحله نهم : بازنمایی و استخراج ویژگی های تصاویر

پس از تقطیع تصاویر به بخش‌های کوچکتر، گام بعدی، بازنمایی تصاویر و توصیف آن‌ها با استخراج اطلاعاتی از آن‌ها است. با استفاده از این گام، مشخصه‌ها و ویژگی‌های تصاویر و اطلاعات کمّی آن‌ها برای پردازش‌های بعدی کامپیوتر مشخص می‌شوند.

مرحله دهم : تشخیص اشیاء

پس از مرحله بازنمایی و استخراج ویژگی‌های تصاویر، این اطلاعات به سیستمی خودکار داده می‌شوند تا برچسبی را به شی موجود در تصویر تخصیص دهد.

به عنوان مثال، سیستم می‌تواند با شناسایی اشیاء موجود در تصاویر، آن‌ها را با استفاده از برچسب‌های از پیش تعریف شده به دسته‌های مختلفی نظیر «ماشین»، «انسان»، «حیوان» و «گیاه» تقسیم کند.

مطلب پیشنهادی:

پیاده سازی مدل‌ دسته بندی تصاویر در پایتون — راهنمای کاربردی

شروع مطالعه

 

روش های پردازش تصویر کدامند ؟

در پاسخ به پرسش پردازش تصویر چیست، توضیح دادیم که از این حوزه به منظور بهبود کیفیت تصویر، حذف بخش‌های خاصی از تصاویر، شناسایی اشیاء موجود در تصاویر و حتی ایجاد تصاویر جدید استفاده می‌شود.

پردازش تصویر حوزه‌ای پیچیده است و الگوریتم‌ها و روش‌های مختلفی در این حیطه وجود دارد. در این بخش، به برخی از مسائل رایج پردازش تصویر پرداخته می‌شود.

روش بهبود تصاویر در پردازش تصویر چیست ؟

یکی از رایج‌ترین موضوعات پردازش تصویر، بهبود کیفیت تصاویر است. این مسئله در بینایی ماشین، حسگر‌های راه دور و دوربین‌های مدار بسته کاربرد دارد. یکی از رویکردهای رایج برای بهبود تصاویر، تنظیم روشنایی و کنتراست تصاویر است. با تغییر در کنتراست و افزایش میزان آن، میزان روشنایی تصاویر بیشتر می‌شود و جزئیات تصاویر را راحت‌تر می‌توان ملاحظه کرد. با افزایش میزان روشنایی تصویر نیز می‌توان تصاویر تیره را روشن کرد که همین امر به وضوح تصویر کمک بسزایی می‌کند.

گهگاه زمانی که اندازه تصویری را با میزان کنتراست و روشنایی مناسب افزایش می‌دهیم، تصویر تار می‌شود. به منظور رفع چنین مشکلی، از روش‌های یادگیری عمیق برای حفظ کیفیت تصاویر استفاده می‌شود. به عبارتی، مدل یادگیری عمیق، تصویری با کیفیت پایین را از ورودی دریافت می‌کند و پس از افزایش اندازه تصویر، آن را به یک «شبکه عصبی پیچشی» (Convolutional Neural Network | CNN) انتقال می‌دهد تا در خروجی، تصویری با کیفیت بالا حاصل شود. به مدل کلی حاصل شده، مدل عمیق SRCNN گفته می‌شود که در بالا، تصویری از این مدل ارائه شده است.

روش ترمیم تصاویر در پردازش تصویر

روش ترمیم تصاویر به منظور بازسازی قسمت‌های مخدوش شده تصاویر به کار می‌رود. بدین منظور، از الگوریتم‌های یادگیری عمیق قدرتمندی استفاده می‌شود که قادر به تشخیص اطلاعات از دست رفته تصاویر هستند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به منظور بازسازی بخش‌های مخدوش شده تصاویر، از سایر بخش‌های تصاویر کمک می‌گیرند و به شبیه‌سازی بافت‌ها می‌پردازند.

روش قطعه بندی تصاویر در پردازش تصویر چیست ؟

روش قطعه‌بندی تصاویر به عنوان مرحله پیش پردازش تصاویر محسوب می‌شود. پس از تقسیم تصویر، هر بخش از آن، شیء خاصی را نشان می‌دهد. الگوریتم‌های مختلفی برای بخش‌بندی تصاویر وجود دارند که رایج‌ترین آن‌ها، الگوریتم Thresholding است.

این الگوریتم دو رویکرد دارد، در رویکرد دودویی روش Thresholding، تصویر به حالت دودویی تبدیل می‌شود. به عبارتی، هر پیکسل تصویر با رنگ‌های سفید و مشکی نمود پیدا می‌کنند. در این روش، حد آستانه‌ای برای تبدیل کردن پیکسل‌های رنگی به سیاه و سفید در نظر گرفته می‌شود. چنانچه مقدار عددی پیکسل از حد آستانه مشخص شده کم‌تر باشد، رنگ پیکسل به رنگ مشکی تبدیل خواهد شد. پیکسل‌هایی با مقادیر عددی بالاتر از حد آستانه نیز به رنگ سفید در خواهند آمد. بدین ترتیب، تصویر حاصل شده را می‌توان بر اساس رنگ‌های مشکی و سفید بخش‌بندی کرد.

رویکرد چندگانه، به عنوان رویکرد دیگر الگوریتم Thresholding محسوب می‌شود که بخش‌های مختلف تصویر حاصل شده از این الگوریتم، به درجات مختلفی از رنگ خاکستری تبدیل می‌شوند. این رویکرد در حوزه پزشکی، مخصوصاً در تقسیم‌بندی تصاویر MRI، کاربرد دارد.

روش تشخیص اشیاء در پردازش تصویر

یکی از مسائل حوزه پردازش تصویر، تشخیص اشیاست. از این روش در مسائل امنیتی و دوربین‌های مدار بسته استفاده می‌شود.

پرکاربردترین مدل هوش مصنوعی برای تشخیص اشیا، مدل شبکه عصبی پیچشی است. مدل شبکه عصبی پیچشی مختص مسائل پردازش تصویر است زیرا این مدل به جای تمرکز بر جزییات،‌ روی کلیات تصاویر تمرکز دارد.

روش فشرده سازی تصاویر

فشرده‌سازی تصاویر یکی دیگر از مسائل حوزه پردازش تصویر تلقی می‌شود که هدف آن کاهش اندازه تصاویر است، به نحوی که کیفیت تصاویر اصلی حفظ شود. این روش در میزان صرفه‌جویی در به‌ کارگیری حافظه دستگاه‌های سخت‌افزاری نظیر کامپیوتر و موبایل نقش بسزایی دارد. همچنین، به منظور بارگذاری تصاویر کم‌ حجم و با کیفیت در فضای اینترنت نیز می‌توان از این روش استفاده کرد.

روش‌های جدید فشرده‌سازی تصاویر بر پایه مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق نظیر مدل‌های «خودرمزگذار» (Autoencoders)، با استفاده از شبکه عصبی رمزگذار، تصاویر را با ابعاد کم‌تر رمزگذاری می‌‌کنند و سپس از یک شبکه عصبی رمزگشا به منظور بازگرداندن تصویر اصلی استفاده می‌شود.

اعمال تغییرات بر روی تصاویر

یکی از پژوهش‌های حوزه پردازش تصویر، ترکیب تصاویر و اعمال تغییرات بر روی تصاویر بر اساس سایر سبک‌های تصاویر است. هدف از چنین تغییراتی، حذف اشیاء موجود در تصاویر است یا با استفاده از این روش می‌توان به تصاویر، اشیاء جدیدی را اضافه کرد. طراحان گرافیک از این روش برای ساخت پوسترها و تصاویر گرافیکی برای ویدئوها و فیلم‌ها استفاده می‌کنند.

از مدل‌های هوش مصنوعی می‌توان به منظور ترکیب چندین تصویر استفاده کرد. در بالا، مثالی از خلق تصویر جدید بر اساس ترکیب دو تصویر موجود ملاحظه می‌شود.

تولید تصاویر جدید

تولید تصاویر جدید یکی دیگر از مسائل حوزه پردازش تصویر محسوب می‌شود.

یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تولید تصویر جدید، «شبکه مولد تخاصمی» (Generative Adversarial Network | GAN) است.

این مدل از دو بخش مجزای «مولد» (Generator) و «تمایزدهنده» (Discriminator) تشکیل شده است که بخش مولد سعی در تولید تصاویر واقعی دارد و بخش تمایزدهنده به تشخیص تمایز تصاویر ساخته شده توسط بخش مولد و تصاویر واقعی می‌پردازد.

ترجمه تصویر به تصویر چیست ؟

هدف از ترجمه تصویر به تصویری دیگر، نگاشت تصویر ورودی به تصویر خروجی است. برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، از مجموعه‌ای از تصاویر جفت استفاده می‌شود.

به عنوان مثال، تصویر ورودی می‌تواند طرح ساده‌ای از یک شیء باشد که با خطوط ساده ترسیم شده است. هدف مدل، تبدیل تصویر ورودی به تصویری واقعی است.

مدل Pix2pix به عنوان یکی از معروف‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی برای ترجمه تصویر به تصویر شناخته می‌شود که بر پایه شبکه مولد تخاصمی ساخته شده است. در این مدل، سه مرحله بخش‌بندی تصویر، تبدیل تصویر ورودی به تصویر خروجی و رنگ‌آمیزی تصویر خروجی به‌طور همزمان انجام می‌شوند.

زبان های برنامه نویسی پردازش تصویر کدامند ؟

زبان‌های برنامه نویسی ابزارها و کتابخانه‌های مختلفی را در اختیار برنامه نویسان قرار می‌دهند تا به وسیله آن‌ها بتوانند پروژه‌های مختلفی را توسعه دهند.

در حوزه پردازش تصویر، از چندین زبان برنامه نویسی قدرتمند استفاده می‌شود که دارای کتابخانه‌های مختلفی برای الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی هستند. در ادامه، به فهرستی از این زبان‌ها اشاره شده است:

• زبان برنامه نویسی پایتون
• زبان متلب
• زبان برنامه نویسی C و خانواده‌های آن
• زبان جاوا

در ادامه، به توضیح امکانات موجود در این زبان‌ها برای موضوعات پیرامون پردازش تصویر پرداخته می‌شود.

اهمیت زبان برنامه نویسی پایتون در پردازش تصویر چیست ؟

زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی حوزه پردازش تصویر محسوب می‌شود. این زبان برنامه نویسی دارای کتابخانه‌های مختلف و قدرتمندی در این حیطه است که به صورت منبع باز و رایگان در اختیار کاربران قرار دارد.

زبان پایتون به دلیل این که سینتکس ساده‌ای دارد و می‌توان الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده‌ای را با استفاده از آن به‌سادگی پیاده‌سازی کرد، توجه بسیاری از برنامه نویسان را به خود جلب کرده است.

مطلب پیشنهادی:

پردازش تصویر با پایتون — راهنمای کاربردی

شروع مطالعه

 

زبان C و C++‎ و C#‎ در پردازش تصویر

خانواده زبان C زبان‌های برنامه نویسی قدرتمندی هستند که از آن‌ها می‌توان در تمامی حوزه‌های برنامه نویسی استفاده کرد. یکی از کاربردهای این زبان‌ها، پردازش تصویر است. با استفاده از این زبان‌ها می‌توان صفر تا صد پروژه پردازش تصویر را خط به خط کدنویسی کرد یا می‌توان از کتابخانه‌های موجود در زبان‌هایی نظیر OpenGL ،EmguCV و OpenCV بهره گرفت.

مطلب پیشنهادی:

WebGL چیست؟ — آموزش وب جی ال — به زبان ساده و گام به گام

شروع مطالعه

زبان جاوا در پردازش تصویر

زبان جاوا نیز همانند سایر زبان‌های برنامه نویسی خانواده C به عنوان زبانی قدرتمند در تمام حوزه‌های برنامه نویسی محسوب می‌شود و از آن می‌توان در حیطه پردازش تصویر و تشخیص اجزای آن‌ها استفاده کرد.

این زبان امکان توسعه پروژه‌ها را از صفر تا صد فراهم می‌کند که همین امر باعث می‌شود برنامه نویس کنترل کاملی به بخش‌های جزئی برنامه داشته باشد. OpenCV کتابخانه‌ای است که زبان جاوا برای توسعه پژوهش‌های مرتبط با پردازش تصویر از آن پشتیبانی می‌کند.

زبان متلب در پردازش تصویر

زبان برنامه نویسی متلب یکی دیگر از زبان‌های برنامه نویسی در حوزه پردازش تصویر است که ابزارهای مختلفی برای تشخیص تصاویر و پردازش چهره دارد. این زبان دارای ابزاری برای محاسبات ماتریسی است که در پردازش تصویر به وفور از آن استفاده می‌شود. همچنین، با امکاناتی که زبان متلب در اختیار کاربران حوزه پردازش تصویر می‌گذارد، می‌توان عملیات مختلفی نظیر برش تصویر، چرخاندن و ویرایش را بر روی تصاویر اعمال کرد.

مطلب پیشنهادی:

پردازش تصویر در متلب — راهنمای جامع

شروع مطالعه

 

ابزارهای پردازش تصویر کدامند ؟

در این بخش، به معرفی ابزارها و کتابخانه‌های رایج پردازش تصویر پرداخته می‌شود که از آن‌ها می‌توان در زبان‌های برنامه نویسی معرفی شده در بخش پیشین استفاده کرد.

این ابزارها عبارت‌اند از:

• ابزار OpenCV
• کتابخانه Scikit-Image
• ابزار PIL
• ابزار Numpy

ابزار OpenCV

ابزار OpenCV شامل بیش از ۲ هزار الگوریتم برای مسائل بینایی ماشین و «یادگیری ماشین» (Machine Learning) است. با استفاده از این کتابخانه می‌توان در زبان‌های برنامه نویسی حوزه پردازش تصویر، عملیات مختلفی را بر روی تصاویر انجام داد که در ادامه به برخی از مهم‌ترین این پردازش‌ها اشاره شده است:

• تبدیل تصاویر از یک فضای رنگی به فضای رنگی دیگر (به عنوان مثال، تبدیل تصاویر BGR ،HSV و Gray به یکدیگر)
• ویرایش تصاویر با استفاده از فیلترهای مختلف
• اعمال پردازش‌های مختلف بر روی ساختار تصاویر
• اعمال پردازش رزولوشن چندگانه بر روی تصاویر
• تقطیع تصاویر

ابزار Scikit-Image در پردازش تصویر چیست ؟

کتابخانه Scikit-Image یکی دیگر از ابزارهای پردازش تصویر در زبان برنامه نویسی پایتون است که مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف این حوزه را شامل می‌شود. در ادامه، به برخی از امکانات این کتابخانه اشاره شده است:

• وجود فیلترهای مختلف برای ویرایش تصاویر
• ارائه ماژول‌های مختلف برای تشخیص خطوط و لبه‌های تصاویر
• چرخش تصاویر
• تغییر اندازه تصاویر
• اِعمال پردازش رزولوشن چندگانه بر روی تصاویر

ابزار PIL / Pillow

کتابخانه PIL به عنوان کتابخانه‌ای قدرتمند در حوزه پردازش تصویر در زبان پایتون محسوب می‌شود که از قالب‌های مختلف تصاویر نظیر PPM ،JPEG ،TIFF ،GIF ،PNG و BMP پشتیبانی می‌کند.

با استفاده از این کتابخانه می‌توان عملیات مختلفی را بر روی تصاویر اعمال کرد که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره شده است:

• چرخش تصاویر
• تغییر اندازه تصاویر
• برش تصاویر
• تشخیص قالب تصاویر بارگذاری شده در برنامه و نمایش آن

ابزار Numpy در پردازش تصویر چیست ؟

با استفاده از کتابخانه Numpy در زبان برنامه نویسی پایتون می‌توان تصاویر را در قالب آرایه‌های چند بعدی ذخیره کرد. به عنوان مثال، نگهداری اطلاعات پیکسل‌های تصاویر رنگی را می‌توان در آرایه سه بعدی Numpy انجام داد.

در ادامه برخی از مهم‌ترین پردازش‌هایی فهرست شده‌اند که می‌توان با این کتابخانه بر روی داده‌های تصویری اعمال کرد.

• برعکس کردن تصاویر
• استخراج ویژگی‌های تصاویر
• تحلیل ویژگی‌های داده‌های تصویری
• استفاده از فیلتر برای تصاویر
• نمایش مجزای کانال‌های تصاویر رنگی RGB

در بخش بعدی مطلب حاضر، به کاربردهای پردازش تصویر در جنبه‌های مختلف زندگی انسان پرداخته می‌شود.

کاربردهای پردازش تصویر چیست ؟

پردازش تصویر به عنوان یکی از حوزه‌های پرکاربرد هوش مصنوعی تلقی می‌شود که کاربرد گسترده‌ای در زندگی بشر دارد.

پژوهش‌های مهمی پیرامون این حیطه در سال‌های اخیر انجام شده است که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• کاربرد پردازش تصاویر در بازیابی تصاویر پزشکی
• استفاده از پردازش تصویر در کنترل ترافیک
• کاربرد پردازش تصاویر در ساخت ربات
• استفاده از روش‌های پردازش تصویر در بازسازی عکس‌های دیجیتالی
• تشخیص چهره با استفاده از روش های پردازش تصویر
• استفاده از روش های پردازش تصویر در ساخت حسگرهای راه دور
• کاربرد پردازش تصویر در شناسایی الگوها

در ادامه، به ارائه شرح مختصری از کاربردهای ذکر شده در فهرست بالا پرداخته می‌شود.

کاربرد پردازش تصاویر در بازیابی تصاویر پزشکی چیست ؟

از پردازش تصویر در بسیاری از پژوهش‌های پزشکی به منظور درمان دقیق و موثر بیماری‌ها استفاده می‌شود. به عنوان مثال در سال‌های اخیر از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان سینه استفاده شده است.

کاربرد پردازش تصویر در کنترل ترافیک

در مسائل مربوط به کنترل ترافیک از سیستم‌های پردازش تصویر ویدئویی استفاده می‌شود که از سه بخش اصلی تشکیل شده‌اند:

1. سیستم ثبت تصویر
2. سیستم ارتباط از راه دور
3. سیستم پردازش تصویر

این سیستم‌ها با دریافت داده‌های ویدئویی، چندین ناحیه را مشخص می‌کنند. زمانی که خودرویی به نواحی خاصی وارد می‌شود، سیستم پردازش تصویر سیگنالی را فعال خواهد کرد و در هنگام خروج خودرو از آن نواحی، سیستم آن سیگنال را غیرفعال می‌کند. کاربرد این روش، تشخیص میزان ترافیک در تمامی مسیرها است. همچنین، این روش در تشخیص نوع خودرو و کنترل سرعت رانندگان در بزرگراه‌ها کاربرد دارد.

کاربرد پردازش تصاویر در ساخت ربات

در طراحی و ساخت ربات‌های هوشمند، از پردازش تصویر استفاده می‌شود. ربات‌ها با دریافت تصاویر از حسگرهای خود می‌توانند محیط و اشیای موجود در اطراف خود را شناسایی و در مسیری خاص بدون برخورد با موانع مختلف حرکت کنند و اقداماتی را انجام دهند.

استفاده از روش‌های پردازش تصویر در بازسازی عکس های دیجیتالی

از روش‌های پردازش تصویر برای بازیابی نواحی مخدوش شده عکس‌ها استفاده می‌شود. در این روش‌ها از حجم عظیمی از داده‌های تصویری آموزشی استفاده می‌شود تا بتوانند اطلاعات از دست رفته تصاویر را بازگردانند.

تشخیص چهره با استفاده از روش های پردازش تصویر

یکی از مهم‌ترین کاربردهای رایج پردازش تصویر، تشخیص چهره است. بدین منظور از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای شناسایی ویژگی‌های چهره انسان مانند فُرم صورت،‌ فاصله بین چشم‌ها،‌ رنگ پوست و سایر موارد استفاده می‌شود.

سیستم هوشمند پس از ثبت چهره،‌ ویژگی‌های تصویر را با تصاویر ذخیره شده در سیستم مطابقت می‌دهد. از این سیستم در مسائل امنیتی، بیومتریک و فیلترهای موجود در برنامه‌های کاربردی شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

استفاده از روش های پردازش تصویر در ساخت حسگرهای راه دور

کاربرد روش‌های پردازش تصویر را می‌توان در تصویربرداری از سطح کره زمین و تهیه تصاویر ماهواره‌ای ملاحظه کرد.

از این تصاویر به منظور بررسی نواحی مختلف برای کنترل سیل، شهرسازی، بررسی محصولات کشاورزی و سایر موارد مشابه استفاده می‌شوند.

کاربرد پردازش تصویر در شناسایی الگوها

بازشناسی الگو (Pattern Recognition) یکی از حوزه‌های پژوهشی یادگیری ماشین محسوب می‌شود. هدف از بازشناسی الگو در حیطه پردازش تصویر، تشخیص اشیاء در تصاویر است که از آن می‌توان در موضوعات پژوهشی مختلفی مانند تشخیص کاراکترهای متون، تشخیص دستخط افراد، تشخیص اشیاء موجود در تصویر برای تولید متون توصیفی درباره عکس و سایر موارد استفاده کرد.

مزایای پردازش تصویر چیست ؟

روش‌های پردازش تصویر تاثیر بسزایی بر روی عملیات سازمان‌های فعال در حوزه فناوری اطلاعات دارند.

پ

در این بخش به برخی از مهم‌ترین مزیت‌های پردازش تصویر اشاره می‌شود.

• بهبود تصاویر دیجیتالی مانند اشعه ایکس و نگاتیو عکس
• افزایش سطح کیفیت تصاویر به منظور تحلیل آن‌ها
• استخراج اطلاعات از تصاویر برای مدل‌های هوش مصنوعی
• اعمال تغییرات بر روی پیکسل‌های تصاویر به منظور تنظیم ویژگی‌های کنتراست و روشنایی آن‌ها
• کاهش حجم تصاویر با حفظ کیفیت اصلی آن‌ها

جمع‌بندی

پردازش تصوی به عنوان یکی از حوزه‌های پژوهشی علوم کامپیوتر محسوب می‌شود که روش‌های آن برای بازسازی تصاویر و استخراج اطلاعات از آن‌ها کاربرد دارند. امروزه، شاهد کاربردهای وسیع این حوزه در جنبه‌های مختلف زندگی بشر هستیم.

در مطلب حاضر سعی شد تا توضیح‌هایی جامع و اولیه پیرامون پردازش تصویر ارائه دهیم تا به این پرسش پاسخ دهیم که پردازش تصویر چیست و چه کاربرد‌ی در زندگی انسان دارد. همچنین، مراحل پردازش تصویر شرح داده شد و برخی از مهم‌ترین روش‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی و ابزارهای به کار رفته در این حیطه معرفی شدند تا علاقه‌مندان به این شاخه، به دانش پایه‌ای آن دست پیدا کنند.