Обробка зображень

Обро́бка зобра́жень — будь-яка форма обробки інформації, для якої вхідні дані представлені зображенням, наприклад, фотографіями або відеокадрами. Обробляння зображень може здійснюватися як для отримання зображення на виході (наприклад, підготовка до поліграфічного тиражування, до телетрансляції і т. д.), так і для отримання іншої інформації (наприклад, розпізнання тексту, підрахунок числа і типу клітин в полі мікроскопа і т. д.). Крім статичних двомірних зображень, обробляти потрібно також зображення, що змінюються з часом, наприклад відео.

Історія

Ще в середині XX століття обробка зображень була здебільшого аналоговою і виконувалась оптичними пристроями. Подібні оптичні методи досі важливі, в таких областях як, наприклад, голографія. Тим не менш, з різким зростанням продуктивності комп'ютерів, ці методи все в більшій мірі витіснялися методами цифрової обробки зображень. Методи цифрової обробки зображень зазвичай є більш точними, надійними, гнучкими і простими в реалізації, ніж аналогові методи. У цифровій обробці зображень широко застосовується спеціалізоване обладнання, таке як процесори з конвеєрною обробкою інструкцій та багатопроцесорні системи. Особливою мірою це стосується систем обробки відео. Обробка зображень виконується також за допомогою програмних засобів комп'ютерної математики, наприклад, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica і ін Для цього в них використовуються як базові засоби, так і пакети розширення Image Processing.

Основні методи обробки сигналів

Більшість методів обробки одновимірних сигналів (наприклад, медіанний фільтр) застосовні і до двомірних сигналів, якими є зображення. Деякі з цих одновимірних методів значно ускладнюються з переходом до двовимірних сигналів. Обробка зображень вносить сюди кілька нових понять, таких як зв'язність і ротаційна інваріантність, які мають сенс тільки для двомірних сигналів. У обробці сигналів широко використовуються перетворення Фур'є, а також вейвлет-перетворення і фільтр Габора. Обробку зображень поділяють на обробку в просторовій області (перетворення яскравості, гама-корекція і т. д.) і частотній (перетворення Фур'є, і т. д.). Перетворення Фур'є дискретної функції (зображення) просторових координат є періодичним по просторових частотах з періодом 2pi.

Обробка зображень для відтворення

Типові завдання
  • Геометричні перетворення, такі як обертання і масштабування.
  • Колірна корекція: зміна яскравості і контрасту, квантування кольору, перетворення в інший колірний простір.
  • Порівняння двох і більше зображень. Як окремий випадок — знаходження кореляції між зображенням і зразком, наприклад, в детекторі банкнот.
  • Комбінування зображень різними способами.
  • Інтерполяція і згладжування.
  • Поділ зображення на області (сегментація зображень), наприклад, для спрощення передачі каналами зв'язку[1].
  • Редагування та ретушування.
  • Розширення динамічного діапазону шляхом комбінування зображень з різною експозицією (HDR).
  • Компенсація втрати різкості, наприклад, шляхом нерізкого маскування.

Обробка зображень у прикладних і наукових цілях

Типові завдання

Див. також

Примітки
  1. Слюсар, В.И. (2019). Методы передачи изображений сверхвысокой четкости.. Первая миля. Last mile. – 2019, №2. с. 46 – 61.

Література
  • Нейроподібні методи, алгоритми та структури обробки зображень у реальному часі: монографія / Ю. М. Рашкевич, Р. О. Ткаченко, І. Г. Цмоць, Д. Д. Пелешко ; М-во освіти і науки України, Нац. ун-т «Львів. політехніка». — Львів: Вид-во Львів. політехніки, 2014. — 256 с. : іл. — Бібліогр.: с. 243—252 (166 назв). — ISBN 978-617-607-603-2
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.