Introduzione all'elaborazione digitale delle immagini

L'elaborazione digitale delle immagini è un processo per eseguire algoritmi di elaborazione delle immagini su immagini digitali. L'elaborazione digitale delle immagini contiene l'elaborazione di immagini come la lettura, l'analisi e la manipolazione di un'immagine e l'esecuzione di qualsiasi tipo di operazione sulla stessa, come il miglioramento della rappresentazione delle informazioni di un'immagine, l'elaborazione dei dati delle immagini per l'archiviazione, la trasmissione e la rappresentazione. L'elaborazione digitale delle immagini viene utilizzata in progetti che riguardano classificazione, estrazione delle caratteristiche, riconoscimento dei modelli, ecc. Le tecniche utilizzate nell'elaborazione digitale delle immagini sono l'editing delle immagini, il ripristino delle immagini, il filtro lineare, la pixelizzazione, la corrispondenza delle caratteristiche dei punti, l'analisi dei componenti principali, l'analisi dei componenti indipendenti, eccetera.

Che cos'è un'immagine?

Un'immagine è rappresentata come una funzione F (a, b) che è bidimensionale dove aeb sono le coordinate spaziali o piane. L'intervallo di 'F' in qualsiasi punto di (a, b) è chiamato l'intensità dell'immagine in quel punto. Se a, b e i valori di f sono limitati, si dice che l'immagine è digitale. Un'immagine digitale è costituita da pixel con posizioni e valori particolari. Il valore di pixel varia da 0 a 255.

Esempio:

La figura seguente mostra un'immagine e i pixel corrispondenti di un punto

Immagine e suoi pixel

Spiegare l'elaborazione delle immagini

L'elaborazione delle immagini è definita come una tecnica per migliorare le immagini grezze catturate usando vari sensori di visione per varie applicazioni come imaging medico, industria cinematografica, trasporto intelligente, ecc. Per applicare le tecniche di elaborazione delle immagini, il primo passo è digitalizzare l'immagine in un file di immagine . Inoltre, i metodi devono essere applicati per riorganizzare le parti dell'immagine, per migliorare la separazione dei colori e migliorare la qualità.

Esempio: l'applicazione medica utilizza tecniche di elaborazione delle immagini per il miglioramento delle immagini, nella tomografia e nelle operazioni di simulazione. La tomografia è un metodo utilizzato per la fotografia a raggi X.

Tipi di immagine

  • L'immagine contenente solo elementi a due pixel che sono 1 e 0, dove 1 rappresenta il bianco e 0 rappresenta il colore nero sono chiamati immagine binaria o monocromatica.
  • L'immagine che consiste nell'unico colore bianco e nero è chiamata immagine in bianco e nero.
  • Esiste un '"immagine in formato colore a 8 bit" con 256 diverse sfumature di colore e generalmente nota come immagine in scala di grigi. In questo, 0 rappresenta il nero, 127 indica il grigio e 255 indica il bianco.
  • Un altro è il 'formato colore a 16 bit' che contiene 65.536 colori diversi. In questo formato, la distribuzione del colore è diversa dall'immagine in scala di grigi.

Un formato a 16 bit è ulteriormente separato in tre formati che sono abbreviati in rosso, verde e blu come formato RGB.

Rappresentazione dell'immagine

L'immagine è rappresentata come una matrice o matrice di pixel quadrati disposti in righe e colonne. Matlab è un'ottima piattaforma per recuperare, leggere ed elaborare immagini. Ha anche una cassetta degli attrezzi per l'elaborazione delle immagini. È noto che l'immagine è mostrata come colonne e righe come rappresentato di seguito:

Questa equazione è la rappresentazione array di un'immagine digitale in cui ogni elemento è chiamato pixel.

Esempio: per leggere un'immagine, dobbiamo usare il seguente comando in MatLab

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

Dopo aver eseguito questo comando, l'immagine verrà salvata nella variabile I come matrice o matrice tridimensionale, come mostrato nella figura seguente. L'array ha una dimensione di 225X224X3. Ha valori di pixel diversi che vanno da 0 a 255.

Rappresentazione di array di un'immagine

Dopo aver visualizzato l'immagine utilizzando il seguente comando:

show(i)

Possiamo anche vedere i valori dei pixel di un punto particolare come mostrato nella figura seguente. Mostra la posizione del pixel appuntito come (X, Y) e i valori di RGB che sono i dettagli di colore di rosso, verde e blu.

Posizione dei pixel e valori RGB

In MatLab, le varie funzioni possono essere eseguite su immagini come lettura, visualizzazione, ridimensionamento, rotazione, nitidezza, aggiunta di rumore, rimozione di rumore, filtraggio, rilevamento dei bordi, rilevamento degli angoli, mappatura e molti altri.

Fasi dell'elaborazione delle immagini

  1. Acquisizione: l' acquisizione delle immagini è definita come il recupero o il recupero di un'immagine utilizzando qualsiasi tipo di sensore di visione. Il lavoro principale prevede il ridimensionamento e la conversione del colore da RGB a grigio o da grigio a RGB
  2. Miglioramento dell'immagine: il miglioramento dell'immagine consiste nel migliorare la qualità di un'immagine attraverso la nitidezza o la luminosità dell'immagine. Questo viene fatto per identificare facilmente le sue caratteristiche.
  3. Ripristino dell'immagine: il ripristino dell'immagine si occupa della rimozione del rumore o dell'effetto di sfocatura da un'immagine per migliorarne la leggibilità.
  4. Elaborazione multi-risoluzione e wavelet: utilizzando queste tecniche, le immagini possono essere rappresentate in diversi gradi.
  5. Compressione dell'immagine: la compressione dell'immagine si occupa della dimensione o della risoluzione dell'immagine. Viene applicato all'immagine per ridurre i costi di archiviazione e trasmissione.
  6. Rilevamento e riconoscimento di oggetti: è per rilevare e riconoscere l'immagine e assegnare la sua etichetta effettiva rilevando le caratteristiche di un'immagine.

Applicazione dell'elaborazione digitale delle immagini

  • L'applicazione più famosa e utile dell'elaborazione delle immagini sono le reti neurali profonde. Le reti neurali profonde sono le reti che possono essere addestrate e testate per vari scopi utilizzando i dati delle immagini. In questo, l'immagine grezza è generalmente disponibile. I dati dell'immagine devono essere prima elaborati e quindi possono essere utilizzati a scopo di formazione. P
  • la rielaborazione dell'immagine include la riduzione del rumore, la rimozione dell'effetto di sfocatura, l'equalizzazione dell'intensità tramite FFT e molti altri. Ulteriori caratteristiche dei dati di immagine devono essere estratte e l'utilizzo di tali funzioni di rete può essere addestrato. Questa rete può essere addestrata per classificare qualsiasi tipo di dati come traffico, volti, scene, ecc.
  • Il risultato della rete dipende dal tipo e dalla qualità dei dati immagine utilizzati per la formazione. Ci sono molte reti disponibili online come AleNet, GoogleNet, VGG, ecc. Che sono state addestrate su vari tipi di immagini.

Conclusione

In questo, è stata discussa solo la parte introduttiva dell'elaborazione delle immagini. L'elaborazione delle immagini è molto vasta nello scenario di oggi. Ad esempio, esistono vari filtri che possono essere applicati all'immagine. Esistono molte tecniche che possono essere applicate all'immagine per vari scopi come rilevamento e classificazione di oggetti, localizzazione di scene, riconoscimento di volti, riconoscimento di schemi, ecc.

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Questa è una guida per l'elaborazione delle immagini digitali. Qui discutiamo l'introduzione, cos'è un'immagine, i tipi di immagine e le applicazioni dell'elaborazione digitale delle immagini. Puoi anche consultare i nostri altri articoli correlati per saperne di più–

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Categoria:

Big Data