Uvod v digitalno obdelavo slik

Digitalna obdelava slike je postopek za izvajanje algoritmov za obdelavo slik na digitalnih slikah. Digitalna obdelava slik vsebuje obdelavo slik, kot je branje, analiza in manipulacija slike ter izvajanje kakršnih koli operacij na isti, kot je izboljšanje informacijske predstavitve slike, obdelava slikovnih podatkov za shranjevanje, prenos in predstavitev. Digitalna obdelava slike se uporablja pri projektih, ki se ukvarjajo z razvrščanjem, odvzemanjem značilnosti, prepoznavanjem vzorcev itd. Tehnike, ki se uporabljajo pri digitalni obdelavi slike, so urejanje slik, obnova slike, linearno filtriranje, pikselacija, točkovno ujemanje funkcij, analiza glavnih komponent, neodvisna analiza komponent itd.

Kaj je slika?

Slika je predstavljena kot funkcija F (a, b), ki je dvodimenzionalna, kjer sta a in b prostorska ali ravninska koordinata. Obseg 'F' v kateri koli točki (a, b) se imenuje intenzivnost slike na tej točki. Če so a, b in vrednosti f končne, naj bi bila slika digitalna slika. Digitalna slika je sestavljena iz slikovnih pik z določenimi lokacijami in vrednostmi. Vrednost pikslov se je gibala med 0 in 255.

Primer:

Spodnja slika prikazuje sliko in ustrezne slikovne točke

Slika in njene slikovne pike

Pojasnite obdelavo slike

Obdelava slik je opredeljena kot tehnika za izboljšanje surovih slik, zajetih s pomočjo različnih senzorjev vida za različne aplikacije, kot so medicinsko slikanje, filmska industrija, inteligentni transport itd. Za uporabo tehnik obdelave slik je prvi korak digitalizacija slike v slikovno datoteko . Nadalje je treba metode uporabiti za preurejanje delov slike, za izboljšanje ločevanja barv in za izboljšanje kakovosti.

Primer: Medicinska aplikacija uporablja tehnike obdelave slike za izboljšanje slike, v tomografiji in simulacijskih operacijah. Tomografija je metoda, ki se uporablja za rentgensko fotografijo.

Vrste slike

  • Slika, ki vsebuje samo dva piksla, ki sta 1 in 0, pri čemer 1 predstavlja belo in 0 predstavlja črno barvo, imenujemo binarna slika ali enobarvna.
  • Slika, ki je sestavljena iz edine črno-bele barve, se imenuje črno-bela slika.
  • Obstaja "8-bitna barvna oblika slike", ki vsebuje 256 različnih odtenkov barv in se običajno imenuje Grayscale Image. V tem 0 predstavlja črno, 127 stoji za sivo in 255 prikazuje belo.
  • Drugi je '16 -bitni barvni format ', ki ima v sebi 65.536 različnih barv. V tej obliki se porazdelitev barve razlikuje od slike v sivih tonih.

16-bitni format je dodatno razdeljen na tri formate, ki so rdeča, zelena in modra, okrajšani kot RGB.

Upodobitev slike

Slika je predstavljena kot matrika ali matrica kvadratnih slikovnih pik, razporejenih v vrstice in stolpce. Matlab je zelo dobra platforma za pridobivanje, branje in obdelavo slik. Ima tudi orodjarno za obdelavo slik. Znano je, da je slika razstavljena v obliki stolpcev in vrstic, kot je prikazano spodaj:

Ta enačba je matrična predstavitev digitalne slike, v kateri se vsak element imenuje pixel.

Primer: Za branje slike moramo v MatLabu uporabiti naslednji ukaz

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

Po izvedbi tega ukaza bo slika shranjena v spremenljivko I kot tridimenzionalni niz ali matrika, kot je prikazano na spodnji sliki. Niz ima velikost 225X224X3. Ima različne vrednosti pikslov od 0 do 255.

Matrična predstavitev slike

Po prikazu slike z naslednjim ukazom:

show(i)

Prav tako lahko vidimo vrednosti pikslov določene točke, kot je prikazano na spodnji sliki. Prikaže položaj poudarjenega piksla kot (X, Y) in vrednosti RGB, ki so barvne podrobnosti rdeče, zelene in modre.

Položaj pik in vrednosti RGB

V MatLabu lahko različne funkcije izvajamo na slikah, kot so branje, prikaz, spreminjanje velikosti, vrtenje, ostrenje, dodajanje hrupa, odstranjevanje hrupa, filtracija, zaznavanje robov, zaznavanje vogalov, preslikava in še veliko več.

Faze obdelave slike

  1. Pridobitev: Pridobitev slike je opredeljena kot pridobivanje ali pridobivanje slike s pomočjo katere koli vrste vidnih senzorjev. Glavno delo vključuje skaliranje in pretvorbo barv, ki je RGB v sivo ali sivo v RGB
  2. Izboljšanje slike: izboljšanje slike pomeni izboljšanje kakovosti slike z ostrino ali posvetljevanjem slike. To se naredi za lažje prepoznavanje njegovih značilnosti.
  3. Obnova slike: Obnova slike obravnava učinek odstranjevanja hrupa ali zameglitve slike, da izboljša njeno berljivost.
  4. Multi-ločljivost in obdelava valčkov: S pomočjo teh tehnik so slike lahko predstavljene v več stopnjah.
  5. Stiskanje slike: Stiskanje slike obravnava velikost slike ali ločljivost. Uporablja se za sliko, da zmanjša stroške shranjevanja in prenosa.
  6. Zaznavanje in prepoznavanje predmetov: zaznati in prepoznati sliko ter dodeliti njeno dejansko etiketo z zaznavanjem lastnosti slike.

Uporaba digitalne obdelave slike

  • Najbolj znana in uporabna uporaba obdelave slik so globoke nevronske mreže. Globoke nevronske mreže so omrežja, ki jih je mogoče izuriti in preizkusiti v različne namene z uporabo slikovnih podatkov. Pri tem je na splošno na voljo surova slika. Slikovne podatke je treba najprej obdelati in jih nato uporabiti za namene usposabljanja. P
  • ponovna obdelava slike vključuje zmanjšanje hrupa, odstranjevanje zamegljenega učinka, izenačevanje intenzivnosti z uporabo FFT in še veliko več. Nadaljnje značilnosti slikovnih podatkov je treba izvleči in z njimi se je mogoče usposobiti omrežje. To omrežje je lahko usposobljeno za razvrščanje vseh vrst podatkov, kot so promet, obrazi, prizori itd.
  • Rezultat mreže je odvisen od vrste in kakovosti slikovnih podatkov, ki so bili uporabljeni za usposabljanje. V spletu je na voljo veliko omrežij, kot so AleNet, GoogleNet, VGG itd., Ki so usposobljeni za različne vrste slik.

Zaključek

V tem je bil obravnavan le uvodni del obdelave slik. Obdelava slik je v današnjem scenariju zelo velika. Na primer, obstajajo različni filtri, ki jih je mogoče uporabiti na sliki. Obstaja veliko tehnik, ki jih lahko uporabimo za sliko v različne namene, kot so zaznavanje in klasifikacija predmetov, lokalizacija scene, prepoznavanje obrazov, prepoznavanje vzorcev itd.

Priporočeni članki

To je vodnik za digitalno obdelavo slik. Tukaj razpravljamo o uvodu, kaj je slika, vrste slike in aplikacije digitalne obdelave slik. Obiščite lahko tudi druge naše sorodne članke, če želite izvedeti več -

  1. Knjižnice strojnega učenja
  2. Programska oprema za digitalni podpis
  3. Kaj je obdelava podatkov?
  4. Različica MATLAB
  5. Kako implementirati barvo v Matlab?

Kategorija:

Veliki podatki