ماشین لرنینگ در چند سال اخیر توانسته تاثیر عظیمی بر فناوری های دانش بنیان در سراسر دنیا داشته باشد. اما یکی از داغ ترین و مورد بحث ترین موضوعات این تکنولوژی پرطرفدار، پردازش تصویر است. 

به زبان ساده پردازش تصویر به معنای درک تصاویر و ویدیو ها توسط ماشین ها بدون کمک یک عامل خارجی است. کاربرد های بی نهایت در صنعت پزشکی، ماشین های خودران و تشخیص چهره توانسته است این فناوری را تبدیل به یکی از مهم ترین و پرکاربردترین تکنولوژی های ماشین لرنینگ تبدیل کند. تصاویر حرف اول را در این فناوری می‌زنند. پردازش تصویر یکی از فناوری‌هایی است که به سرعت در حال رشد است. این فناوری در حقیقت زیر مجموعه رشته های مهندسی و علوم کامپیوتر می‌باشد.

در ادامه به بررسی پردازش تصویر، کاربردهای این فناوری و مراحل آن خواهیم پرداخت.

تصویر چیست؟

تصویر با ابعاد آن (ارتفاع و عرض) بر اساس تعداد پیکسل ها نشان داده می شود. به عنوان مثال، اگر ابعاد یک تصویر 500 در 400 (عرض x ارتفاع) باشد، تعداد کل پیکسل های تصویر 200000 است.

این پیکسل نقطه ای از تصویر است که سایه، تیرگی یا رنگ خاصی به خود می گیرد. پیکسل معمولاً در یکی از موارد زیر قرار دارد:

• تصویر خاکستری – پیکسل یک عدد صحیح با مقدار بین 0 تا 255 است (0 کاملا سیاه و 255 کاملا سفید است).
• تصاویر RGB – یک پیکسل از 3 عدد صحیح بین 0 تا 255 ساخته شده است (اعداد صحیح نشان دهنده شدت قرمز، سبز و آبی هستند).
• تصاویر RGBA – پسوند RGB با یک فیلد آلفا اضافه شده است که نشان دهنده کدر بودن تصویر است.

پردازش تصویر به دنباله های ثابتی از عملیات نیاز دارد که در هر پیکسل از یک دیتا انجام می شود. فناوری هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ اولین دنباله عملیات را بر روی تصویر پیکسل به پیکسل انجام می دهد. وقتی این کار به طور کامل انجام شد، شروع به انجام عملیات دوم و سوم الی آخر می کند. مقدار خروجی این عملیات را می توان در هر پیکسل از دیتا محاسبه کرد که در حقیقت یه عملیات یک نوع پردازش تصویر ساده است.

پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر روشی است برای انجام برخی عملیات روی یک تصویر، به منظور به دست آوردن یک آنالیز پیشرفته یا استخراج اطلاعات مفید از آن است. این فناوری در حقیقت یک نوع درک و تحقیق سیگنال است که در آن ورودی یک تصویر است و خروجی ممکن است تصویر یا ویژگی های مرتبط با آن تصویر باشد. سیستم پردازش تصویر معمولاً هنگام استفاده از روش‌های از پیش تعیین‌شده، همه تصاویر را به عنوان سیگنال‌های دوبعدی در نظر بگیرد.

انواع پردازش تصویر در ماشین لرنینگ

در حقیقت دو نوع روش برای پردازش تصویر وجود دارد که عبارتند از پردازش تصویر آنالوگ و دیجیتال. نوع آنالوگ را می توان برای نسخه های چاپی مانند چاپ و عکس استفاده کرد. تحلیلگران تصویر و تبدیل صوت به متن در حین استفاده از این تکنیک های بصری از اصول مختلف استفاده می کنند. تکنیک های این فناوری به صورت دیجیتال به آنالیز تصاویر دیجیتال با استفاده از هوش مصنوعی کمک می کند. پنج مرحله کلی که همه تصاویر و داده ها باید در حین استفاده از تکنیک دیجیتال طی کنند عبارتند از مراحل زیر است. 

• تجسم – یافتن اشیایی که در تصویر قابل مشاهده نیستند
• تشخیص – تشخیص اشیاء در تصویر
• شناسایی و بازیابی – پردازش تصویر در مقیاس پیکسل 
• تشخیص الگو – بررسی و شناسایی الگوهای مختلف اطراف اشیاء در تصویر 
• بازیابی نهایی – مرور و جستجوی تصاویر از پایگاه داده از تصاویر دیجیتالی مشابه تصویر اصلی 

پردازش تصویر چه مراحلی را پشت سر میگذارد؟

جمع آوری تصویر

گردآوری دیتا اولین گام در پردازش تصویر است. این مرحله به عنوان پیش پردازش در فرآیند این فناوری شناخته می شود. این مرحله شامل بازیابی تصویر از یک منبع، معمولا یک منبع مبتنی بر سخت افزار است که ادامه فرآیند را برای هوش مصنوعی آسان تر می‌کند.

افزایش کیفیت عکس

بهبود کیفیت تصویر شامل فرآیند بیرون آوردن و برجسته کردن برخی از ویژگی های قابل توجه در تصویری است که واضح نیست. این فرآیند می تواند شامل تغییر روشنایی، کنتراست و غیره باشد.

بازیابی تصویر

بازیابی تصویر شامل فرآیند بهبود ظاهر یک تصویر است. بر خلاف بهبود تصویر، بازیابی تصویر با استفاده از مدل‌های ریاضی و با احتمالات خاصی انجام می‌شود.

پردازش تصویر رنگی

پردازش تصویر رنگی شامل تعدادی از تکنیک های مدل سازی رنگ در نوع دیجیتالی آن است. این مرحله به دلیل استفاده قابل توجه از تصاویر دیجیتال در اینترنت، اهمیت روز افزونی پیدا کرده است.

موجک ها و پردازش چند وجهی

از موجک ها برای نمایش تصاویر در درجات مختلف وضوح استفاده می شود. تصاویر به موجک ها یا پیکسل های کوچکتر برای فشرده سازی داده ها و نمایش موضوعی تقسیم می شوند.

فشرده سازی

فشرده سازی فرآیندی است که برای کاهش فضای ذخیره سازی مورد نیاز برای ذخیره یک تصویر یا پهنای باند مورد نیاز برای انتقال آن استفاده می شود. این کار به ویژه زمانی انجام می شود که دیتا ها برای استفاده در اینترنت پردازش شده باشند.

پردازش مورفولوژیکی

سیستم مورفولوژیکی مجموعه ای از عملیات پردازش تصویر برای شکل دادن تصاویر بر اساس شکل آنها است.

تقسیم بندی

بخش بندی یکی از دشوارترین مراحل این فناوری است. این بخش شامل تقسیم یک تصویر به اجزا یا اشیاء تشکیل دهنده آن است. 

استخراج داده ها

پس از اینکه یک تصویر در فرآیند تقسیم بندی به اجزا مختلف تقسیم شد، هر بخش به شکلی مناسب برای پردازش بیشتر توسط شرکت هوش مصنوعی توصیف می شود. بازنمایی با ویژگی های تصویر و ویژگی های منطقه ای آن سروکار دارد. استخراج اطلاعات به تمایز یک کلاس از اشیا از دسته دیگر کمک می کند.

برچسب گذاری تصاویر

تصاویر بر اساس توضیحات هوش مصنوعی و فناوری پردازش تصویر برچسب مناسبی را به آن اختصاص می دهد.

کاربردهای پردازش تصویر

پیاده سازی تکنیک های پردازش تصویر تاثیر زیادی بر بسیاری از فناوری های نوین داشته است. در این بخش برخی از مفیدترین مزایای این فناوری را بررسی خواهیم کرد.

بازیابی تصویر پزشکی

پردازش تصویر به طور گسترده ای در تحقیقات پزشکی مورد استفاده قرار گرفته است و برنامه های درمانی کارآمدتر و دقیق تری را ممکن کرده است. به عنوان مثال، می توان از پردازش تصویر برای تشخیص زودهنگام سرطان سینه با استفاده از یک الگوریتم پیچیده تشخیص میتوان استفاده کرد. از آنجایی که استفاده پزشکی از این فناوری مستلزم پردازشگرهای تصویر بسیار آموزش دیده است، استفاده از توانایی های این فناوری نیازمند اپراتور های آموزش دیده است.

مدیریت و سنجش ترافیک

در مورد سنسورهای ترافیک، از سیستم پردازش تصویر ویدیویی (VIPS) استفاده می کنیم. این ابزار شامل یک سیستم تصویربرداری هوشمند، یک سیستم مخابراتی و یک سیستم هوش مصنوعی است. هنگام ضبط ویدیو، این سیستم هوشمند دارای چندین منطقه تشخیص است که هر زمان که وسیله نقلیه وارد منطقه دید آن می شود سیستم روشن و سپس هر زمان که وسیله نقلیه از منطقه تشخیص خارج می شود، سیگنال خاموش می دهد. این مناطق تشخیص را می توان برای خطوط متعدد تنظیم کرد و می توان از آنها برای مدیریت و رصد ترافیک در جاده های شلوغ استفاده کرد.

بازسازی تصویر

از پردازش تصویر می توان برای بازیابی و پر کردن قسمت های گم شده یا خراب یک تصویر استفاده کرد. این قابلیت شامل استفاده از سیستم های این فناوری است که به طور گسترده با مجموعه داده های عکس موجود در دیتا سنتر برای ایجاد نسخه های جدیدتر از عکس های قدیمی و آسیب دیده آموزش دیده اند.

شناسایی چهره

یکی از رایج ترین کاربردهای پردازش تصویر که امروزه از آن استفاده می کنیم، تشخیص چهره است. شناسایی چهره از الگوریتم های ماشین لرنینگ پیروی می کند که در آن ابتدا دستگاه با ویژگی های خاص صورت انسان مانند شکل صورت، فاصله بین چشم ها و غیره آموزش داده می شود. پس از آموزش این ویژگی های صورت انسان به دستگاه، شروع به یادگیری می کند. تشخیص چهره ابزاری حیاتی است که در امنیت، بیومتریک و حتی فیلترهای موجود در اکثر شبکه های اجتماعی این روزها استفاده می شود.

آینده پردازش تصویر

رشد فناوری های یادگیری عمیق منجر به شتاب سریع هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در پروژه های متن باز شده است که این اتفاق نیاز به ابزارهای پردازش تصویر را افزایش داده است. تقاضا برای متخصصان با مهارت های هوش مصنوعی در فن آوری های یادگیری عمیق هر سال با سرعت زیادی در حال افزایش است. اگر می‌خواهید درباره مزایای پردازش تصویر و یادگیری عمیق بیشتر بدانید، دنبال کردن پلتفرم هوش مصنوعی آیپا راهی عالی برای قرار گرفن شما در مسیر درست است.