در این مقاله سعی داریم به موضوع مراحل کلیدی و کاربردهاپردازش تصویر (Image Processing) بپرداریم مراحل کلیدی و کاربردها آن را در پروژه های گوناگون بررسی کنیم.
در دنیای فناورانه امروز، تصاویر بخش جدایی ناپذیری از ارتباطات، سرگرمی و درک ما از دنیای اطراف هستند. از ثبت خاطرات گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌های علمی، تصاویر نقش مهمی در جنبه‌های مختلف زندگی ما دارند. پردازش تصویر، شاخه ای از علوم کامپیوتر است،که به دستکاری و تجزیه و تحلیل تصاویر دیجیتال، به منظور استخراج اطلاعات معنادار و بهبود کیفیت آنها می پردازد. از کاربردهای این زمینه می‌توان به تشخیص چهره، اشیاء، حرکت، الگو، رنگ، شکل، نوشتار، اثر انگشت، صدا و امضا اشاره کرد.
پردازش تصویر، کاربردهای بسیاری در زندگی روزمره دارد، از جمله پردازش تصاویر پزشکی و ماهواره‌ای، اتومبیل‌های خودران، امنیت و هنری. در دنیای هوش مصنوعی، پردازش تصویر به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها اطلاق می‌شود که با هدف استخراج اطلاعات و دانش مفید از تصاویر به کار گرفته می‌شوند. این فرآیند شامل اعمال عملیات مختلف بر روی تصاویر دیجیتال مانند کاهش نویز، افزایش وضوح، فشرده سازی، تشخیص اشیاء و… است.
در چند سال گذشته، یادگیری عمیق تاثیر قابل توجهی بر زمینه های مختلف فناوری گذاشته است. یکی از داغ ترین موضوعات این صنعت، بینایی کامپیوتری است؛ یعنی توانایی کامپیوترها برای درک تصاویر و فیلم‌ها به تنهایی و بدون نظارت عامل‌های انسانی. فناوری ماشین‌های هوشمند و خودران، ابزارهای بیومتریک و تشخیص چهره همه برای کار خود به بینایی کامپیوتری متکی هستند. در قلب بینایی کامپیوتری، پردازش تصویر وجود دارد.
قبل از اینکه به پردازش تصویر بپردازیم، لازم است ابتدا بدانیم که دقیقاً چه چیزی موجودیت یک تصویر را تشکیل می‌دهد. یک تصویر از طریق ابعاد آن (ارتفاع و عرض) بر اساس تعداد پیکسل‌ها نشان داده می‌شود. به عنوان مثال، اگر ابعاد یک تصویر ۵۰۰ × ۴۰۰ (عرض در ارتفاع) باشد، تعداد کل پیکسل های موجود در تصویر ۲۰۰۰۰۰ عدد است.
این پیکسل در واقع نقطه‌ای در تصویر است که رنگ، شفافیت یا ویژگی خاصی به خود می گیرد و معمولاً شامل یکی از موارد زیر می‌شود:
پیکسلی با یک عدد صحیح و با مقداری بین ۰ تا ۲۵۵ (۰ کاملاً سیاه و ۲۵۵ کاملاً سفید است).
یک پیکسل که از ۳ عدد صحیح بین ۰ تا ۲۵۵ تشکیل شده است (این اعداد، شدت رنگ قرمز، سبز و آبی را نشان می دهند).
نسخه گسترش یافته RGB است که به آن یک فیلد آلفا اضافه شده است تا شفافیت تصویر را نشان دهد.
تصاویر دودویی ساده‌ترین نوع تصاویر هستند زیرا فقط صاحب دو مقدار هستند: سیاه یا سفید، به ترتیب، ۰ یا ۱. این نوع تصویر به عنوان تصویری ۱ بیتی شناخته می‌شود، چراکه یک بیت دودویی برای نمایش آن کافی است. از تصاویر دودویی می‌توان برای شناسایی شیء در تصاویر پزشکی و یا برای تشخیص چهره در تصاویر امنیتی استفاده کرد.
تاریخچه پردازش تصویر به اوایل قرن بیستم باز می‌گردد، زمانی که دانشمندان شروع به مطالعه خواص تصاویر و چگونگی پردازش آنها توسط ذهن انسان کردند. اولین کاربردهای عملی پردازش تصویر در دهه 1940 و 1950 در زمینه‌های پزشکی و نظامی بود. به عنوان مثال، در پزشکی از پردازش تصویر برای تشخیص سرطان و سایر بیماری‌ها استفاده می‌شد و در نظامی از پردازش تصویر برای شناسایی هواپیماهای دشمن استفاده می‌شد.
در دهه 1960، پیشرفت‌های مهمی در زمینه پردازش تصویر صورت گرفت، از جمله توسعه الگوریتم‌های جدید برای تصحیح تصویر، تشخیص اشیا و تجزیه و تحلیل تصویر. در دهه 1990 و 2000، پردازش تصویر به دلیل پیشرفت‌های سریع در فناوری رایانه‌ای، به یک زمینه نوظهور تبدیل شد. در این دوره، الگوریتم‌های پردازش تصویر پیچیده‌تر و کارآمدتر شدند و کاربردهای پردازش تصویر به طور مداوم گسترش یافت.
در حال حاضر نیز از آن برای توسعه خودرو های خودران، ربات ها و سایر فناوری های نوظهور استفاده می شود.
پردازش تصویر، طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی را در بر می‌گیرد تا در نهایت، تصاویر دیجیتال به فرمت هایی تبدیل شوند که مفیدتر و قابل تفسیرتر هستند. این تخصص شامل دستکاری داده‌های تصویر، استخراج ویژگی‌ها و نتیجه‌گیری بر اساس اطلاعات استخراج شده از آن است. این فرآیند را می‌توان بر انواع مختلف تصاویر ثبت شده، از عکس‌ها گرفته تا اسکن‌های پزشکی، تصاویر ماهواره‌ای و حتی فیلم‌ها، اعمال کرد.
پردازش تصویر شامل طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها است که می‌توان آنها را به دو دسته کلی تقسیم کرد:
پردازش تصویر معمولاً شامل مجموعه‌ای از مراحل به هم پیوسته است که هر کدام نقش مهمی در تبدیل تصویر به یک شیوه نمایش معنادار دارند. این مراحل عبارتند از:
پردازش تصویر کاربردهای گسترده ای در زمینه های مختلف دارد، از جمله:
پردازش تصویر به طور مداوم در حال تکامل است و پیشرفت‌های جدیدی در حال ظهور هستند تا چالش‌های موجود را برطرف کنند که در نهایت قابلیت‌های آن را گسترش دهند. برخی از روندهای امیدوار کننده در این حوزه عبارتند از:
پردازش تصویر و هوش مصنوعی دو زمینه مرتبط با یکدیگر هستند که در بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی، حتی با هم ادغام هم شده‌اند. پردازش تصویر از تکنیک‌های ریاضی و آماری برای تجزیه و تحلیل و پردازش محتوای تصویر دیجیتالی استفاده می‌کند. در حالی که هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای حل مشکلات پیچیده استفاده می کند.
این زمینه برای بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی ضروری است. به عنوان مثال، پردازش تصویر برای شناسایی اشیا، تشخیص چهره و طبقه بندی تصاویر استفاده می شود. در این کاربردها، پردازش تصویر برای تبدیل تصاویر به فرمی که توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی قابل درک باشد استفاده می‌شود.
این مهم همچنین برای توسعه روش‌های جدید هوش مصنوعی بکار گرفته می‌شود. به عنوان مثال پردازش تصویر، برای آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود. شبکه‌های عصبی مصنوعی می توانند از تصاویر برای یادگیری الگوها و ویژگی‌های پیچیده استفاده کنند.
جمع بندی
پردازش تصویر یک زمینه در حال رشد است که کاربردهای جدیدی در دنیای واقعی پیدا می‌کند. به عنوان مثال، پردازش تصویر در حال حاضر برای توسعه خودرو های خودران، روبات ها و سایر فناوری های نوظهور استفاده می شود. این یک زمینه مهم و کاربردی از علوم کامپیوتر است که در کنار کدنویسی و برنامه نویسی قرار دارد. این زمینه کاربردهای گسترده ای در دنیای واقعی دارد و به طور مداوم در حال توسعه است.
