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.
تصویر چیست؟
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:
- خاکستری:
پیکسلی با یک عدد صحیح و با مقداری بین ۰ تا ۲۵۵ (۰ کاملاً سیاه و ۲۵۵ کاملاً سفید است).
- RGB:
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).
- RGBA:
نسخه گسترش یافته RGB است که به آن یک فیلد آلفا اضافه شده است تا شفافیت تصویر را نشان دهد.
- تصاویر دودویی
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
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.
درک مفهوم پردازش تصویر
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 فیزیکی: این تکنیک‌ها به اصلاح یا بهبود تصویر فیزیکی، مانند حذف نویز یا بهبود کنتراست، می‌پردازند.
- پردازش تصویر شناختی: این تکنیک‌ها به استخراج معنا از تصویر، مانند شناسایی اشیا یا چهره‌ها، می‌پردازند.
مراحل کلیدی پردازش تصویر
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:
- دریافت تصویر: مرحله اولیه شامل گرفتن تصویر از یک منبع فیزیکی یا دیجیتال مانند دوربین، اسکنر یا سنسور است.
- پیش پردازش: این مرحله تصویر را برای پردازش بیشتر آماده می‌کند، از جمله حذف نویز، اصلاحات و بهبود کیفیت کلی.
- استخراج ویژگی‌ها: استخراج ویژگی‌های مرتبط از تصویر امکان تجزیه و تحلیل و طبقه بندی معنادار را فراهم می کند. این ویژگی‌ها ممکن است شامل لبه‌ها، اشکال، بافت‌ها یا الگوهای خاص باشد.
- تجزیه و تحلیل تصویر: این مرحله مشتمل است بر تجزیه و تحلیل ویژگی های استخراج شده برای شناسایی اشیا، طبقه بندی تصاویر یا تشخیص ناهنجاری‌ها.
- ارتقا کیفیت تصویر: بهبود آیتم می‌تواند در نتیجه، ظاهر، کنتراست یا خوانایی آن را بهبود بخشد و تصویر را برای تجزیه و تحلیل یا ارائه مناسب‌سازی کند.
کاربردهای رایج پردازش تصویر
پردازش تصویر کاربردهای گسترده ای در زمینه های مختلف دارد، از جمله:
- تصویربرداری پزشکی: تجزیه و تحلیل اسکن‌های پزشکی مانند MRI و اشعه ایکس برای تشخیص بیماری‌ها یا ناهنجاری‌ها.
- بینایی کامپیوتر: شناسایی اشیا، چهره ها و ژست ها در تصاویر و فیلم ها.
- سنسورهای از راه دور: تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای نظارت بر تغییرات محیطی، نقشه برداری از کاربری زمین و ردیابی بلایای طبیعی.
- ویرایش و دستکاری تصویر: بهبود عکس‌ها، ایجاد جلوه های هنری و حذف اشیا ناخواسته.
- شناسایی تقلب: شناسایی ارز تقلبی، کارت های اعتباری یا مدارکی از این دست.
- رباتیک: هدایت ربات‌ها و وسایل نقلیه خودران با توجه به مجاورت با سایر اشیا.
- واقعیت افزوده: بهبود تجربه کاربر با قرار دادن اطلاعات دیجیتال روی تصاویر دنیای واقعی.
روندهای نوظهور در پردازش تصویر
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:
- یادگیری عمیق: استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از مجموعه‌های عظیم داده های تصویری، امکان انجام تجزیه و تحلیل و طبقه بندی تصاویر پیچیده‌تر را فراهم می کند.
- بازسازی سه بعدی: ایجاد مدل‌های سه بعدی از اشیا، محیط‌ها، تصاویر دو بعدی و یا فیلم‌ها، که درک روابط فضایی را بهبود می‌بخشد.
- فشرده سازی تصویر: توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر برای فشرده سازی تصاویر بدون کاهش کیفیت، که امکان انتقال و ذخیره سازی سریع‌تر را فراهم می‌کند.
- امنیت تصویر: اجرای تکنیک‌هایی برای محافظت از تصاویر از دسترسی‌های غیرمجاز و یا محفوظ ماندن از نقض حق چاپ.
- پردازش تصویر شخصی سازی شده: توسعه الگوریتم‌هایی که می‌توانند با ترجیحات و نیازهای فردی کاربر سازگار شوند تا تجربه تصویری شخصی را ارائه دهند.
پردازش تصویر و هوش مصنوعی
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.
سوالات متداول
- هدف از پردازش تصویر چیست؟
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.
- مراحل پردازش تصویر کدام‌اند؟
پردازش تصویر شامل چندین مرحله است؛ از جمله این مراحل باید به جمع‌آوری، بهبود کیفیت، بازسازی، فشرده‌سازی و تحلیل تصویر، توجه کرد.
- آیا پردازش تصویر با هوش مصنوعی در ارتباط است؟
پردازش تصویر و هوش مصنوعی دو زمینه مرتبط با یکدیگر هستند که در بسیاری از موقعیت ها با هم ادغام شده‌اند.