Обработка цифровых снимков: Обработка цифровых снимков в ДЗЗ (дистанционном зондировании земли) / Хабр

Обработка цифровых снимков в ДЗЗ (дистанционном зондировании земли) / Хабр

На Хабре было немало статей про использование различных методов обработки изображений, включая классификацию данных, фильтрацию. Многие из этих подходов применяются и в дистанционном зондировании при обработке цифровых изображений Земли.

От момента, как снимок получен со спутника, до возможности его анализировать должен пройти целый цикл процедур по приведению его в вид, удобный для получения и последующего анализа визуальной информации.
Тех, кому интересен сам процесс, прошу под кат (трафик):

Перед тем, как перейти к самой сути мне бы хотелось сразу ввести ряд элементарных понятий, которые, наверняка, многим уже знакомы, но, все же, не будем отступать от конкретики. Те же, кто уверен в своей компетентности по данному вопросу, пусть сразу переходят к самому интересному.

Само цифровое изображение и процесс его получения

Как все знают, цифровое изображение – это матрица пикселей, значение каждого из которой получается в результате усреднения по четырем составляющим: координатам пространства (x и y), длине волны и времени.

Сам процесс составления матрицы идет таким образом: солнечное излучение отражается от объектов съемки, энергия, попадающая на поверхность датчика, фиксируется им, затем интегрируется, из чего задается интегральное значение пикселя. Целочисленное же значение получается после преобразования интегрального значения в электрический сигнал. Каждый пиксель хранит информацию в двоичном виде. Чем больше бит (памяти) выделяется на пиксель, тем больше число значений, соответствующих одному пикселю, тем точнее аппроксимируется исходный дискретный сигнал, тем больше информации снимок может хранить.
В ПЗС – сканерах уже упомянутые детекторы сканируют Землю и разделяют непрерывный поток данных на пиксели.
От вида сканера зависит очень многое, им определяется способ получения изображений. Так, существуют три основных вида сканеров:

1. Линейный сканер (пример — AVHRR) – самый простой, он оснащен только одним детекторным элементом.
2. Поперечный ПЗС-сканер (GOES, MODIS, TM) – использует для сканирования линейку детекторов, расположенных вдоль маршрута съемки. 3 векторами RGB, один вектор – один цвет. Существуют и другие варианты радиометрического разрешения. К примеру, у QuickBird — 11бит/pix, у Landsat-8 — 16 бит/pix.
   Как в оптических датчиках формируются спектральные каналы:
   Пучок света, поступивший на датчики, делится на несколько лучей. Каждый луч, проходя свой оптический путь, идет через спектральный фильтр. Для разделения спектральных диапазонов могут быть использованы призмы и дифракционные решетки.

   Предварительные процедуры обработки снимка

   В цикл предварительных процедур по обработке снимка входят следующие:

   1. Радиометрическая коррекция – устраняет варьирование значений яркости пикселей, которое происходит в результате неправильной работы детекторов, влияния рельефа и атмосферы.
   2. Атмосферная коррекция – коррекция за влияние атмосферы, которая определяет расположение диапазонов съемки за счет окон прозрачности.
   3. Геометрическая коррекция включает исправление таких искажений снимка, как полосчатость, выпадение строк, также геокодирование – привязывание снимка таким образом, что каждой точке изображения задается координата соответствующей точки на местности. Математически геопривязка обычно осуществляется с помощью степенных полиномов. Точность привязки увеличивается при наличии опорных точек, тогда снимок как бы «сажается» по ним. После геокодирования определяют яркостные характеристики уже трансформированного изображения различными методами: ближайшего соседа, билинейной интерполяции, бикубической свертки.
   4. Ортотрансформирование – при нем устраняются ошибки изображения за счет перепадов высот рельефа местности, в результате в полученном изображении устранены многие огрехи центрального проектирования.

   Далее следует процесс улучшения качества изображения, включающий:

   
   
   1. Спектральные преобразования, которые строятся на работе со спектральной диаграммой – графиком, показывающим зависимость между количеством пикселей изображения и значениями спектральной яркости. При спектральных преобразованиях изменяется такой параметр как контрастность. Для его повышения существует ряд методов, к примеру:
      
      • линейное растягивание гистограммы, заключающееся в том, что всем значениям яркости присваиваются новые значения с целью охватить весь возможный диапазон от 0 до 255:
        
      • Нормализация гистограммы – на весь диапазон значений яркости растягивается только наиболее интенсивный (наиболее информативный) участок диаграммы:
        
      • Линеаризация гистограммы – каждому пикселю присваивается новое значение яркости, причем таким образом, чтобы у каждого яркостного уровня было примерно одинаковое количество пикселей:
        
   2. Фильтрация – усиливает воспроизведение объектов, устраняет шумы, подчеркивает структурные линии, сглаживает изображение и делает многое другое – в зависимости от поставленной задачи. Весь процесс фильтрации строится на понятии скользящего окна – квадратной матрицы весовых коэффициентов (обычно это матрица 3*3 или 5*5). Каждое значение яркости пикселя пересчитывается следующим образом: если пиксель стоит в центре окна, перемещающегося от пикселя к пикселю изображения, то ему присваивается новое значение, вычисленное по функциональной зависимости из значений окружающих его пикселей. Так окно «проскальзывает» по всем пикселям изображения, меняя их значение. В зависимости от подобранных весовых коэффициентов меняются свойства полученного изображения. Более подробно фильтрацию описал Хабраюзер UnickSoft в своем посте.
   3. Преобразование Фурье улучшает качество изображения путем его разложения на множество пространственно-частотных компонент. Распределение яркостных характеристик в пространстве представляется в виде линейной комбинации периодических функций sin и cos с заданными характеристиками в частотной области. К примеру, чтобы удалить шумы, достаточно выявить периодичность их появления.

   Завершающий этап работы со снимками – дешифрирование

   Дешифрирование – это процесс обнаружения и распознавания объектов и явлений местности на снимке. Оно может быть как ручным, то есть базирующимся на визуальной (человеческой) оценке изображения, так и машинным (автоматическим). Последнее, что-то мне подсказывает, представляет для многих Хабраюзеров больший интерес. Машинная обработка, по сути своей, сводится к различным механизмам классификации. Для начала нужно представить все пиксели (их спектральные яркости) как вектора в пространстве спектральных признаков. При анализе количественных связей спектральных яркостей разных объектов происходит разделение пикселей по классам. Классификация снимков делится на классификацию с обучением и классификацию без обучения.

   Классификация с обучением

   Классификация с обучением предполагает наличие эталона, с яркостью которого сравнивается яркость каждого пикселя.

   В результате, имея несколько эталонов, заранее заданных, мы получаем множество объектов, разделенных на классы. Эта классификация работает только в случае, если известны заранее те объекты, которые отображены на снимке, классы четко различимы и их количество невелико.
   Вот только немногие из методов, которые могут использоваться в классификации с обучением:
   1. Метод минимального расстояния – значения яркости пикселей рассматриваются как вектора в пространстве спектральных признаков. Между этими значениями и значениями векторов эталонных участков высчитывается спектральное расстояние, как корень из суммы квадратов разности векторов пикселя и эталона (проще говоря, эвклидово расстояние между ними). Все пиксели распределяются по классам в зависимости от того, превосходит ли расстояние между ними и эталоном заданное или нет. Так, если расстояние меньше, то класс определен, пиксель можно отнести к эталону:
      
   2. Метод дистанции Махаланобиса – очень похож на первый способ, только при классификации измеряется не эвклидово расстояние между векторами, а расстояние Махаланобиса, которое учитывает дисперсию значений яркости эталона. В этом способе, если эвклидово расстояние до двух эталонов от данного пикселя равно, то победу одержит тот класс, дисперсия эталонной выборки которого больше:
      
   3. Метод спектрального угла – изначально задается максимальное значение спектрального угла (угла между вектором-эталоном и вектором данного пикселя). Находится спектральный угол, и, как с эвклидовым расстоянием, если угол меньше заданного, то пиксель попадает в класс эталона, с которым идет сравнение:
      

   Классификация без обучения

   Классификация без обучения построена на полностью автоматическом распределении пикселей по классам на основе статистики распределения яркостных значений пикселей. Данный вид классификации используется, если изначально неизвестно, сколько объектов присутствует на снимке, количество объектов велико, в результате машина сама выдает полученные классы, а мы уже определяем, каким объектам их поставить в соответствие.

   1. Метод ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm) основан на кластерном анализе с использованием метода последовательных приближений. После рассмотрения яркостей пикселей, как векторов в пространстве спектральных признаков, ближайшие определяются в один класс. Для каждой спектральной зоны идет расчет статистических параметров распределения яркостей. Все пиксели делятся на некоторое n число равных диапазонов, внутри каждого из которых находится среднее значение. Для каждого пикселя диапазона рассчитывается спектральное расстояние до среднего значения. Все пиксели, расстояние между которыми наименьшее определяются в один кластер. Так проходит первая итерация. При второй итерации и последующих идет расчет уже реальных средних значений для каждого кластера. Каждая новая итерация уточняет границы будущих классов:
      
   2. Метод K-средних – похож на предыдущий метод, за тем лишь исключением, что начальные средние значения задаются (это возможно только, если объекты на снимке хорошо читаемы).

   Все процессы предварительной обработки и улучшения качества снимков, также дешифрирования представляют собой огромное поле для рассуждений, каждый из них может служить поводом целой статьи (и не одной). Если кого заинтересует конкретная тема, прошу оставлять свои пожелания в комментариях для последующего развития сюжета. Далее планируется пост про использование различных индексов, таких как вегетационный NDVI, для улучшения дешифрирования и идентификации объектов.

   В статье была использована информация с сайта, также из следующих источников: 1 и 2.

   P.S. Есть возможность бесплатно скачать цифровые данные на сайте геологической службы США
   Для собственных экспериментов в обработке снимков есть бесплатный демо-софт (правда, с некоторыми ограниченными функциями, по сравнению с полной версией, но для разминки достаточно) и еще один софт.

   Обработка цифровых фотографий

    Любители и поклонники фотографии с момента появления этого нового вида искусства искали красивые, необыкновенные виды, пытались поймать уникальные кадры, благодаря которым можно было бы совершенно по-новому взглянуть на окружающие нас предметы, человека или природу. Для этого они также экспериментировали с выдержкой фотоаппаратов, проявителями и различными сортами фотобумаги.

   С появлением цифровых фотографий возможности фотохудожников существенно расширились. Цифровые изображения сегодня находят все большее применение не только в фотоискусстве, но и в рекламе, маркетинге и других областях деятельности.  Их можно напечатать на принтере или отправить по электронной почте своим друзьями и знакомым, разместить в Интернете, использовать для создания рекламных плакатов и объявлений. Цифровое фото сегодня является и неотъемлемой частью стиля общения между людьми.

   С появлением цифровой фотографии открылись совершенно новые возможности по обработке изображений, которые в настоящее время доступны не только профессиональным фотохудожникам, но и людям, только начинающим свой путь в искусстве фотографии. Собственно, обработка изображений начинается уже с того момента, как Вы получили цифровую фотографию с помощью цифрового фотоаппарата, либо с помощью сканера – обычную фотографию или слайд можно легко перевести в цифровую форму. Что же дальше?

   Современные технологии позволяют не только исправлять дефекты старых фотографий (ретушь, цветокоррекция), но и художественно обрабатывать цифровые снимки, создавая совершенно неожиданные эффекты (например, поместить объект в необычную обстановку или создать оригинальный коллаж из нескольких изображений). В настоящее время рынок программного обеспечения переполнен различными программами и фото-редакторами, позволяющими в удобной форме обрабатывать цифровые изображения. Итак, какие же возможности сегодня предоставляют нам современные технологии обработки фотографий?

   Один из самых популярных видов обработки – фотомонтаж, когда различные объекты, взятые с разных фотографий, совмещаются на одном снимке. При монтаже могут использоваться как оригинальные фотоснимки, так и готовые шаблоны. Интересными и по настоящему креативными выходят картинки, смешанные из нарисованных вручную объектов и реальных фотографий.

   Зачастую цифровые фотографии получаются несоответствующими действительности: цветопередача большинства недорогих любительских аппаратов далеко не идеальна. Проблема цветокоррекции актуальна и для старых цветных снимков, и для современных фото, на которых существуют искажения яркости и цветового баланса. Однако, с помощью технологий обработки цифровых изображений можно обеспечить корректировку цветов и устранить подобные дефекты. Благодаря использованию специальных фото-редакторов можно подправить баланс цветов, значительно расширив их диапазон, а значит, увеличив яркость и насыщенность снимка. Кроме того, можно менять соотношения различных цветов на фотографии, что бывает особенно полезно при исправлении отсканированных постаревших снимков.

   Раскрашивание черно-белого изображения позволяет приблизить изображение на старом фото к современности. Тем самым, вдохнув в него новую жизнь и сделав изображение более естественным. При этом можно самостоятельно выбрать цвета, которые будут соответствовать каждой детали, изображенной на черно-белой фотографии. Кадрирование или удаление несущественной части изображения – также является весьма востребованным и популярным приемом в цифровой обработке изображений. С помощью этого нехитрого приема можно «изъять» из снимка желаемый фрагмент и акцентировать на нем внимание зрителя. Кадрирование, таким образом, дает возможность обрезать на изображении все лишнее и сосредоточить внимание на отдельном, нужном элементе. Можно также вырезать из общего снимка отдельные объекты и разместить их на желаемом фоне.

   Наложение фильтров в фото-редакторах позволяет скрыть шумы на фотографиях или сгладить зернистые снимки, сделанные при больших значениях светочувствительности. С помощью подобных фильтров можно смазанный снимок превратить в эффектный кадр благодаря тому, что размытость границ уже не будет видна, а объект будет помещен за ребристое стекло, как бы прикрыт им.

   Таким образом, цифровая обработка фотографий позволяет добиться множества разнообразных эффектов для корректировки изображений, оформления снимка под фотоальбом или печать рекламного постера. Для этого сегодня используются различные графические и фото-редакторы. Такие программы позволяют творчески обрабатывать цифровые фотографии и вносить в них необходимые изменения.

   Сегодня можно найти как простые программные пакеты, отличающиеся удобным простым интерфейсом и ограниченными возможностями, так и профессиональные редакторские программы, буквально напичканные разнообразными функциями, инструментами и фильтрами. Ко второму виду сегодня относится программа Abode Photoshop, которая занимает доминирующее положение на рынке профессионального программного обеспечения для обработки цифровых изображений, являясь в последние годы своеобразным образцом для всех прочих редакторских программ. Подобными программами постоянно пользуются профессионалы, работающие в сфере рекламы, маркетинга, прессы и портретной фотографии. В настоящее время нет необходимости использовать все редакторские программы сразу, нужно использовать только те, которые в наибольшей степени подходят для решения конкретной задачи, или те, особенности работы с которыми Вами лучше изучены. Поэтому рекомендуется постепенно, с получением необходимо опыта, переходить от простых редакторских программ к более сложным программным пакетам.

   Цифровая обработка изображений позволяет создать законченную фотографию, это способ не только компенсировать огрехи и дефекты в съемке, но и получить практически безграничные возможности для воплощения Вашего художественного замысла и самых невероятных идей. Кроме того, обработка цифровых фотографий сегодня является еще и жизненной необходимостью для многих специалистов, занятых в области рекламы, средств массовой информации и фотоискусства. Самое главное при обработке цифровых изображений помнить о том, для чего именно они Вам необходимы. Например, подготовка снимков к печати сильно отличается от подготовки для публикации в Интернете. Даже самый лучший программный редактор не в состоянии передать то, как Ваша фотография будет выглядеть напечатанной на специальной художественной бумаге. Только, когда держишь в руках готовый снимок, можно полностью оценить всю проделанную работу по обработке изображения.

   Сегодня не пользоваться возможностями для улучшения своих фоторабот средствами графического редактора, значит лишать себя удовольствия творческого процесса в фотоискусстве. Обработка цифровых изображений в наши дни стала неотъемлемой частью процесса получения фотографии, а зачастую и просто необходимым профессиональным инструментом.

   ELEC_ENG 420: Цифровая обработка изображений | Электротехника и вычислительная техника

   Предлагаемый квартал

   Нет : Вт 1:00–2:20 ; Cossairt & Willomitzer

   Предпосылки

   ELEC_ENG 359 или аналогичный.

   Описание

   Цели курса

   Изучить применение цифровой обработки сигналов к задачам обработки изображений. Охватываемые темы будут варьироваться от основ 2-D сигналов и систем до улучшения, восстановления и сегментации изображений.

   Описание курса

   Область обработки изображений связана с изучением вычислительных подходов к анализу, хранению и интерпретации цифрового контента. В наше время сфера влияния обработки изображений расширилась и теперь включает целый ряд областей, начиная от медицинской диагностики и заканчивая автономной навигацией. Этот курс знакомит студентов с основными понятиями и методами цифровой обработки изображений. Рассматриваемые темы будут включать характеристику и представление цифровых изображений, улучшение изображений, восстановление изображений, анализ изображений и сегментацию изображений.

   Предварительные требования

   Желаемый: Введение в обработку сигналов или эквивалент, Введение в линейную алгебру или эквивалент.

   Требуется: Умение программировать. Домашние задания и экзамены потребуют значительного объема программирования в MATLAB.

   Учебник (дополнительно)

   Р. К. Гонсалес и Р. Э. Вудс, Цифровая обработка изображений, 4-е издание, Pearson, 2018 г.0014 Лекция ECE420: Все лекции будут проходить в прямом эфире в масштабе и связаны через холст. Лекции также будут записываться для тех, кто не сможет присутствовать в запланированное время занятий.

   Инструкторы и часы работы

   Oliver Cossairt Часы работы: Четверг, 15:00–17:00 — напишите электронное письмо на адрес Oliver.cossairt (a) northwestern.edu, чтобы забронировать 10-минутный интервал.

   Florian Willomitzer Часы работы: Четверг, 15:00–17:00 — напишите электронное письмо на адрес [email protected], чтобы забронировать 10-минутный интервал.

   Ассистенты преподавателей и часы работы

   Jiazhang Wang Почта: JiazhangWang2024 (a) u.northwestern.edu

   Часы работы: TBD.

   Политики

   • Оценка:  Домашние задания оцениваются в 80 % от вашей оценки, и будет 5 домашних заданий на 12,5 % от вашей оценки каждое. Задания будут состоять из кодирования и технического описания. Ваш код должен быть правильным, и ваше описание должно быть четко написано. Финал оценивается в 20% от оценки и будет открытым и открытым, но вы не можете ни с кем обсуждать тест или консультироваться с другими. 100%-95% — A, 95%–90% — A-, 89–85% — B, 84–80% — B-, 79–70% — C, 69–60% — D.

   • Когда и где отправлять задания:  Ваш код Matlab и отчет о написании PDF для каждого задания должны быть отправлены на Canvas до 23:59 в установленный срок.

   • Политика опоздания:  Все домашние задания должны быть отправлены через Canvas до 23:59 в установленный срок. Каждому учащемуся будет разрешено ОДИН просроченный отчет для частичного зачета. Два балла снимаются с подачи за каждые 24 часа. Например, если домашнее задание нужно сдать во вторник в 11:59. pm и он будет отправлен в среду с 12:00 до 23:59, 2 балла будут сняты. Если задание сдано в четверг с 12:00 до 23:59, будет снято 4 балла и так далее. Только за ОДНО просроченное задание на одного учащегося будет начислен частичный зачет. Любые дополнительные просроченные задания не будут засчитаны.

   • Мошенничество и академическая нечестность:  Выполняйте свою работу. Сюда входят бесплатные ответы и код. Наказания включают в себя провал класса и могут быть более серьезными. Если у вас есть вопрос о том, можно ли считать что-либо мошенничеством, задайте его до отправки своей работы. Мы будем проверять дублирование кода. Академическая нечестность будет рассмотрена в порядке, изложенном в справочнике для студентов.

   • Посещаемость обязательна, но не оценивается.

   • Объявления  и обсуждения будут проходить на Canvas.

   Календарь лекций

   Это прогноз того, что будет проходить каждую неделю, но расписание может меняться по ходу курса.

   Неделя	Лекция недели	Тема
   1/12	Вт	Введение
   1/14	Чт	Формирование изображения
   1/19	Вт	Математические инструменты для цифровой обработки изображений
   1/21	Чт	Обработка гистограммы
   1/26	Вт	Фильтрация пространственной области I
   1/28	Чт	Фильтрация пространственной области II
   2/02	Вт	Обработка области Фурье I: сигналы 1D
   2/04	Чт	Обработка области Фурье II: двумерные сигналы (изображения)
   2/09	Вт	Восстановление изображения
   2/11	Чт	Морфологическая обработка
   2/16	Вт	Обработка краев I: Обнаружение
   2/18	Чт	Обработка краев II: преобразование Хафа
   2/23	Вт	Извлечение признаков I: Обнаружение углов
   2/25	Чт	Извлечение признаков II: SIFT
   3/02	Вт	Сегментация изображения I: KMeans и средний сдвиг
   3/04	Чт	Сегментация изображения II: графические методы
   3/09	Вт	Окончательный обзор
   3/11	Чт	Финал

   Домашние задания

   См. ХОЛСТ для ссылки на задания. Домашнее задание должно быть выполнено и назначено на указанные ниже даты.

   Дата	Присвоено	Долг
   1/19	HW 1: обработка изображений
   1/28	HW 2: улучшение изображения	HW 1: обработка изображений
   2/09	HW 3: Восстановление изображения	HW 2: улучшение изображения
   2/18	HW 4: обработка кромок	HW3: восстановление изображения
   3/02	HW 5: Преобразование Хафа	HW 4: обработка кромок
   3/11		HW 5: Преобразование Хафа

   Лекции и материалы курса адаптированы из курса EE 5374/7374 – Цифровая обработка изображений, предлагаемого Южным методистским университетом. Спасибо и признательность профессору Прасанне Рангараджан за то, что она поделилась материалами этого курса.

   Что такое цифровая обработка изображений?

   Обработка изображений

   • Аналоговая обработка изображений
   • Цифровая обработка изображений

   Ранее мы узнали, что такое визуальный контроль и как он помогает в инспекционных проверках и обеспечении качества выпускаемой продукции. Задача визуального контроля реализует особый технологический аспект под названием Цифровая обработка изображений . Прежде чем перейти к тому, что это такое, нам нужно понять основной термин Обработка изображений .

   Обработка изображений — это метод выполнения определенного набора действий с изображением для получения улучшенного изображения или извлечения некоторой ценной информации.

   Это своего рода обработка сигнала, при которой входом является изображение, а выходом может быть улучшенное изображение или характеристики/функции, связанные с ним. Входными данными для этого процесса являются либо фотография, либо скриншот видео, и эти изображения принимаются в виде двумерных сигналов.

   Обработка изображения состоит из трех этапов:
   Получение изображения: Получение может быть выполнено с помощью инструментов захвата изображения, таких как оптический сканер, или с помощью цифровых фотографий.

   Улучшение изображения: После получения изображения его необходимо обработать. Улучшение изображения включает обрезку, улучшение, восстановление и удаление бликов или других элементов. Например, улучшение изображения уменьшает искажение сигнала и проясняет нечеткие или некачественные изображения.

   Извлечение изображения: Извлечение включает в себя извлечение отдельных компонентов изображения, в результате чего на выходе может быть измененное изображение. Процесс необходим, когда изображение имеет определенную форму и требует описания или представления. Изображение разделено на отдельные области и помечено соответствующей информацией. Он также может создавать отчет на основе анализа изображения.

   Основные принципы обработки изображений начинаются с наблюдения, что электромагнитные волны ориентированы в горизонтальной плоскости. Один световой пиксель можно преобразовать в одно изображение, объединив эти пиксели. Эти пиксели представляют разные области изображения. Эта информация помогает компьютеру обнаруживать объекты и определять соответствующее разрешение. Некоторые из приложений обработки изображений включают обработку видео. Поскольку видео состоит из последовательности отдельных изображений, обнаружение движения является жизненно важным компонентом обработки видео.

   Обработка изображений необходима во многих областях, от фотографии до спутниковых фотографий. Эта технология улучшает субъективное качество изображения и призвана облегчить последующее распознавание и анализ изображений. В зависимости от приложения обработка изображений может изменять разрешение и соотношение сторон изображения, а также удалять артефакты из изображения. С годами обработка изображений стала одной из наиболее быстро развивающихся технологий в инженерии и даже в секторе компьютерных наук.

   Обработка изображений включает два типа методов:
   Аналоговая обработка изображений:  Как правило, аналоговая обработка изображений используется для печатных копий, таких как фотографии и распечатки. Аналитики изображений используют различные аспекты интерпретации при использовании этих визуальных методов.

   Цифровая обработка изображений:  Методы цифровой обработки изображений помогают обрабатывать и анализировать цифровые изображения. Помимо улучшения и кодирования изображений, цифровая обработка изображений позволяет пользователям извлекать полезную информацию и сохранять ее в различных форматах. В этой статье в первую очередь обсуждаются методы цифровой обработки изображений и различные этапы.

   Цифровая обработка изображений требует, чтобы компьютеры преобразовывали изображения в цифровую форму с использованием метода цифрового преобразования, а затем обрабатывали их. Речь идет о том, чтобы подвергнуть различные числовые изображения изображений серии операций для получения желаемого результата. Это может включать сжатие изображений, цифровое улучшение или автоматическую классификацию целей. Цифровые изображения состоят из пикселей, которые имеют дискретное числовое представление интенсивности. Они подаются в систему обработки изображений с использованием пространственных координат. Для использования цифровых изображений они должны храниться в формате, совместимом с цифровыми компьютерами. Основные преимущества методов цифровой обработки изображений заключаются в их универсальности, воспроизводимости и сохранении исходных данных.

   В отличие от традиционных аналоговых камер, цифровые камеры не имеют пикселей одного цвета. Компьютер может распознавать различия между цветами, глядя на их оттенок, насыщенность и яркость. Затем он обрабатывает эти данные, используя процесс, называемый шкалой серого. В двух словах, оттенки серого превращают пиксели RGB в одно значение. В результате количество данных в пикселе уменьшается, а изображение становится более сжатым и удобным для просмотра.

   Целевые затраты часто ограничивают технологию, используемую для обработки цифровых изображений. Таким образом, инженеры должны разрабатывать отличные и эффективные алгоритмы, минимизируя при этом количество потребляемых ресурсов. Хотя все приложения для цифровой обработки изображений начинаются с освещения, важно понимать, что при плохом освещении программное обеспечение не сможет восстановить потерянную информацию. Вот почему лучше всего использовать профессионала для этих приложений. Хороший программист на ассемблере должен уметь работать с высокопроизводительными приложениями цифровой обработки изображений.

   Изображения захватываются в двухмерном пространстве, поэтому система цифровой обработки изображений сможет анализировать эти данные. Затем система проанализирует его, используя различные алгоритмы для создания выходных изображений. Существует четыре основных этапа цифровой обработки изображений. Первым шагом является получение изображения, а вторым шагом является улучшение и восстановление изображения. Последним шагом является преобразование изображения в цветное изображение. После завершения этого процесса изображение будет преобразовано в цифровой файл.

   Пороговое определение — широко используемый процесс сегментации изображения. Этот метод часто используется для разделения изображения на передний план и объект. Для этого вычисляется пороговое значение выше или ниже пикселей объекта. Пороговое значение обычно фиксировано, но во многих случаях его лучше всего вычислить из статистики изображения и операций с соседями. Пороговое значение создает бинарное изображение, которое представляет только черно-белое изображение без промежуточных оттенков серого.

   Цифровая обработка изображений включает в себя различные методы, а именно:
   Редактирование изображений: Это означает изменение/изменение цифровых изображений с использованием графических программных инструментов.
   Восстановление изображения: Это означает обработку поврежденного изображения и извлечение чистого исходного изображения для восстановления потерянной информации.
   Анализ независимых компонентов: Разделяет различные сигналы с помощью вычислений на аддитивные подкомпоненты.
   Анизотропная диффузия: Этот метод уменьшает шум изображения без необходимости удаления основных частей изображения.
   Линейная фильтрация: Другой метод цифровой обработки изображений заключается в обработке изменяющихся во времени входных сигналов и формировании выходных сигналов.
   Нейронные сети: Нейронные сети — это вычислительные модели, используемые в машинном обучении для решения различных задач.
   Пикселизация: Это метод преобразования печатных изображений в оцифрованные. Основные компоненты.
   Анализ:  Это метод цифровой обработки изображений, используемый для выделения признаков.
   Уравнения в частных производных: Этот метод относится к подавлению шума.
   Скрытые марковские модели: Этот метод используется для анализа изображений в 2D (двумерном).
   Вейвлеты: Вейвлеты — это математические функции, используемые при сжатии изображений.
   Самоорганизующиеся карты: технология цифровой обработки изображений классифицирует изображения по нескольким классам.

   Цифровая обработка изображений обычно используется в рекламе, маркетинге, дизайне, фотографии и других отраслях. Существует множество распространенных применений цифровой обработки изображений в области медицины, включая рентгенографию, ПЭТ-сканирование и УФ-визуализацию. В космосе дистанционное зондирование включает в себя сканирование Земли с помощью спутников и подтверждение всех действий в космосе. Машинное зрение, или роботизированное зрение, использует программное обеспечение и является еще одним применением цифровой обработки изображений. Процесс цифровой обработки изображений занимает очень много времени, но может привести к повышению качества жизни людей.

   Одним из наиболее распространенных применений обработки изображений является выявление больных растений. Традиционно эта задача включала в себя консультации с экспертом. К счастью, технология обработки изображений может спасти положение в этой ситуации. Процесс начинается с предварительной обработки цифрового мультимедиа, которая улучшает разрешение, шум и цвет. Как только изображение будет улучшено, оно будет сегментировано и связано с соответствующими изображениями в базе данных. Затем процессор сравнивает сегментированное изображение с эталонным изображением, чтобы определить, содержит ли оно дефекты.

   Технология распознавания изображений имеет большой потенциал для широкого применения в различных отраслях. Эта технология с каждым годом находит все более широкое применение, поскольку предприятия стали более эффективными с точки зрения времени и производительности благодаря более совершенным инструментам и процессам производства, контроля и обеспечения качества. Крупные корпорации и стартапы, такие как Tesla, Google, Uber, Adobe Systems и т. д., интенсивно используют методы обработки изображений в своей повседневной работе. Благодаря достижениям в области ИИ (искусственного интеллекта) в ближайшие годы эта технология значительно улучшится.

   Компания Prescient Technologies может помочь вам с обработкой изображений и визуальным контролем. Ознакомьтесь с нашим опытом или свяжитесь с нами сегодня.

   ПОГОВОРИМ

   Подробнее

   Подробнее

   • осмотр на основе зрения
   • проверка зрения
   • отрасли
   • визуальный осмотр
   • изображение
   • обработка изображений
   • алгоритмы
   • распознавание изображений
   • Пред.

   • Реверс-инжиниринг (6)

   • Разработка новых продуктов (9)

   • Разработка продукта методом обратного инжиниринга (9)

   • Настройка САПР (2)

   • Автоматизация САПР (2)

   • Джиги и приспособления (4)

   • Передовой инжиниринг (5)

   • Геометрическое моделирование (5)

   • Осмотр на основе технического зрения (2)

   • Обработка изображений (3)

   • Проблемы оптимизации (2)

   • Индустрия 4.

     
     Обработка цифровых снимков: Обработка цифровых снимков в ДЗЗ (дистанционном зондировании земли) / Хабр