پردازش تصویر چیست و چه کاربردهایی دارد؟
«هوش مصنوعی به شکل دیجیتالی تمام صنایع را تغییر خواهد داد، پس بهتر است عقب نمانید». دیو واترز
پردازش تصویر (Image Processing) که در سیستم‌های هوشمند وجود دارد، پروژه‌ای چند ساله است که افراد زیادی از زمان ظهور هوش مصنوعی (AI) روی آن کار کرده‌اند.
پردازش تصویر در مراحل ابتدایی خود، به تعداد زیادی ورودی دستی احتیاج داشت تا دستورالعمل‌های کامپیوتر را برای دستیابی به خروجی فراهم کند. این ماشین‌ها که به‌عنوان Expert Systems شناخته می‌شوند برای تشخیص تصاویر آموزش دیده بودند.
به گفته‌ی مؤسسه‌ی Gartner (مؤسسه‌ی تحقیقاتی در حوزه‌ی فناوری)، تعداد صنایعی که هوش مصنوعی را به کار گرفته‌اند، در طول ۴ سال، ۲۷۰ درصد افزایش یافته است.
ما به ماشینی احتیاج داریم که کاری فراتر از تشخیص تصاویر انجام دهد. پیشرفت هوش مصنوعی به مهندسین کمک کرده است تا نرم‌افزارهایی طراحی کنند که ظرفیت انسان را در مشاهده، درک، تشخیص و توصیف دقیق محتوای عکس و ویدیو افزایش دهد.
پردازش تصویر چیست؟
به طور کلی به مجموعه فرایندهایی که بر روی تصویر انجام می‌شود تا اطلاعات و خروجی مشخصی از همان تصویر به دست آید، پردازش تصویر گفته می‌شود. برای پردازش تصویر دو روش وجود دارد.
پردازش تصویر آنالوگ؛ این روش برای پردازش عکس‌‌های پرینت شده و چاپ شده استفاده می‌شود.
پردازش تصویر دیجیتال؛ پردازش تصویر در این روش به کمک الگوریتم‌های پیچیده و دستکاری تصاویر انجام می‌شود.
هدف اصلی پردازش تصویر چیست؟
به کمک پردازش تصویر می‌توان اطلاعات پردازش شده را به شکل بصری نمایش داد. مانند فرم دادن به اشیاء نامرئی. از پردازش تصویر می‌توان برای بهبود کیفیت تصویر پردازش شده، sharp کردن تصویر و ترمیم تصاویر استفاده کرد. پردازش تصویر به اندازه‌گیری اشیا در داخل عکس کمک می‌کند. پردازش تصویر از طریق شناخت الگوها، دسته بندی اشیا در تصویر را آسان می‌کند، موقعیت آن‌ها را تشخیص می‌دهد و درک کلی از تصویر ارائه می‌کند.
پردازش تصویر شامل چند مرحله است؟
برای پردازش تصویر ۸ مرحله وجود دارد که آن‌ها را قدم به قدم بیان می‌کنیم.
۱. تهیه تصویر (Image acquisition)
به کمک یک سنسور عکس بگیرید و آن را به یک فایل قابل کنترل تبدیل کنید.
۲. افزایش کیفیت عکس (Image enhencement)
می‌توانید کیفیت تصویر ورودی افزایش دهید و جزئیات پنهان را استخراج کنید.
۳. ترمیم عکس (Image restoration)
هر گونه خطای احتمالی مانند تار شدگی تصویر، نویز یا عدم فوکوس دوربین حذف می‌شود تا دید بهتری برای به دست آوردن مدل احتمالی و اساس مدل ریاضی به دست آورید.
۴. پردازش تصویر رنگی (Color image processing)
تصاویر رنگی و فضاهای متنوع رنگی به روش pseudocolor یا RGB پردازش می‌شوند.
۵. فشرده سازی تصویر (Image compression)
این کار به شما اجازه می‌دهد بسته به نیاز خود سایز و رزولوشن تصویر را تغییر دهید.
۶. پردازش مورفولوژیکی (Morphological processing)
در این مرحله ساختار و شکل شی در تصویر تعریف می‌شود.
۷. تشخیص تصویر (Image recognition)
ویژگی‌های منحصر‌به‌فرد یک شی خاص با استفاده از تکنیک‌هایی مثل object detection تشخیص داده می‌شود.
۸. نمایش و توصیف (Representation and description)
این مرحله درباره‌ی تجسم و اطلاعات پردازش شده است.
پردازش تصویر داده‌های بسیار زیاد به صورت دستی، کار ساده‌ای نیست. اینجاست که الگوریتم‌های هوش مصنوعی و Machine Learning به کار می‌آیند. استفاده از هوش مصنوعی و Machine Learning سرعت پردازش اطلاعات را افزایش می‌دهد و خروجی با کیفیت تولید می‌کند. بدون شک برای به دست آوردن نتایج با کیفیت، باید ابزار و روش‌های درست را انتخاب کنید.
روش‌ها، تکنیک‌ها و ابزار پردازش تصویر
عکس‌هایی که با سنسورهای معمولی گرفته می‌شوند، با نویز و عدم فوکوس دوربین همراه‌اند. به همین علت به پردازش اولیه احتیاج دارند. برای پردازش تصاویر دیجیتالی و همچنین پردازش اولیه دو روش شناسایی وجود دارد:
۱. Filtering
از این روش برای تغییر و بهبود تصویر ورودی استفاده می‌شود. با کمک فیلترهای مختلف موجود می‌توان برخی از ویژگی‌های موجود در تصویر را حذف یا بر آن تاکید کرد. همچنین می‌توان میزان نویز تصاویر را کاهش داد.
۲. Edge detection
از این روش برای استخراج داده‌ها و بخش‌بندی تصاویر به منظور یافتن لبه‌یابی اشیا (object edges) در تصاویر پردازش شده استفاده می‌گردد.
Libraryها و frameworkهای خاصی وجود دارد که می‌توانید از آن‌ها برای اجرای پردازش تصویر کمک بگیرید.
کتابخانه‌های متن‌باز برای پردازش تصویر بر پایه‌ی هوش مصنوعی
کتابخانه‌های بینایی کامپیوتر شامل توابع و الگوریتم‌های عمومی پردازش تصویر هستند. چندین کتابخانه Open-source در دسترس است که با کمک به آن می‌توان قابلیت پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر را توسعه داد.
Open Source Computer Vision Library یا OpenCV
OpenCV یک کتابخانه‌ی بینایی کامپیوتر محبوب است که تعداد زیادی الگوریتم و توابع را ارائه می‌دهد و از آن‌ها پشتیبانی می‌کند. این کتابخانه همچنین شامل ماژول‌های متنوع مثل ماژول پردازش تصویر، ماژول تشخیص اشیا و ماژول Machine Learning است. OpenCV می‌تواند برای انجام کارهای پردازش تصویر مثل تهیه تصویر، فشرده‌سازی، افزایش کیفیت، ترمیم و در نهایت استخراج داده استفاده شود.
VXL library
این کتابخانه مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها برای بینایی کامپیوتر است و تعدادی از الگوریتم‌های محبوب این حوزه و توابع مرتبط با آن را پیاده سازی می‌کند.
AForge.NET
AForge.NET هم یک کتابخانه‌ی بینایی کامپیوتر با چندین کتابخانه است که می‌تواند برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر، شبکه‌ی عصبی و محاسبات فازی استفاده شود. AForge.NET علاوه بر این، مجموعه‌ای از فایل‌های کمکی و برنامه‌های نمونه را برای استفاده از این Frameworkها ارائه می‌دهد.
LTI-Lib
کتابخانه‌ی LTI-Lib با ارائه‌ی الگوریتم‌های سریع اشتراک‌گذاری و نگهداری از اپلیکیشن‌های واقعی را آسان می‌کند. این کتابخانه طیف گسترده‌ای از قابلیت‌ها که می‌توان از آن برای حل مسائل ریاضی استفاده کرد را فراهم می‌کند و مجموعه از ابزارهای طبقه‌بندی و الگوریتم پردازش تصویر و vision algorithms را در اختیار مخاطب قرار می‌دهد.
با استفاده از الگوریتم هوش مصنوعی، ماشین‌ها می‌توانند عکس‌ها را بر اساس یک نیاز خاص، تفسیر کنند. در هر یک از صنایع، فرصت‌های بی‌نظیری برای اجرای پردازش تصویر بر پایه‌ی هوش مصنوعی وجود دارد. کاملا به شما بستگی دارد که چطور می‌خواهید از آن بیشترین بهره را ببرید.
