計算機視覺的普及正以前所未有的方式增長，其應(yīng)用跨越了從消費電子和零售到制造業(yè)的各行各業(yè)。通過可視化、模式識別、分割、圖像信息提取和分類等各種用例，可以通過兩種方式完成圖像處理：

物理照片、打印輸出和其他圖像硬拷貝的模擬圖像處理

使用計算機算法處理數(shù)字圖像以處理數(shù)字圖像

這兩種情況下的輸入都是圖像。模擬圖像處理的輸出始終是圖像，但數(shù)字圖像處理的輸出可以是圖像或與該圖像關(guān)聯(lián)的信息，例如有關(guān)要素、屬性和邊界框的數(shù)據(jù)。

根據(jù)Data Bridge Market Research發(fā)布的一份報告分析，圖像處理系統(tǒng)市場預(yù)計將以21.8%的復(fù)合年增長率增長，到151年市場價值將達到632.6億美元。

圖像處理工作機制

人工智能和機器學(xué)習(xí)算法通常使用工作流從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。首先，人工智能算法需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和預(yù)測高度準確的結(jié)果。因此，我們必須確保圖像經(jīng)過良好的處理、注釋和通用的 AI/ML 圖像處理。從那里，計算機視覺 （CV） 可用于處理、加載、轉(zhuǎn)換和操作圖像，為 AI 算法創(chuàng)建理想的數(shù)據(jù)集。

圖像處理系統(tǒng)基本工作流程概述

圖像采集：初始級別從圖像預(yù)處理開始，它使用傳感器捕獲圖像并將其轉(zhuǎn)換為可用的格式。

形象提升： 帶出和強調(diào)隱藏在圖像中的特定有趣特征的技術(shù)。

圖像恢復(fù)：利用特定的數(shù)學(xué)或概率模型增強圖像外觀的過程。

彩色圖像處理：各種數(shù)字顏色建模方法，如HSI（色相飽和強度），CMY（青色-品紅色-黃色）和RGB（紅-綠-藍）。

圖像壓縮/解壓縮：這樣可以調(diào)整圖像分辨率和大小，而不會將圖像質(zhì)量降低到理想水平以下。有損和無損壓縮技術(shù)是此階段采用的兩種主要圖像文件壓縮類型。

形態(tài)處理：使用稱為形態(tài)學(xué)操作的圖像處理技術(shù)根據(jù)其形狀處理數(shù)字圖像。這些操作取決于像素值而不是數(shù)值，非常適合二進制圖像的處理。它有助于消除圖像結(jié)構(gòu)的缺陷。

細分、表示和描述： 分割過程將圖片劃分為多個片段，每個片段都以計算機可以進一步處理的方式表示和描述。圖像的質(zhì)量和區(qū)域特征由表示覆蓋。描述的工作是提取定量數(shù)據(jù)，幫助區(qū)分一類項目與另一類項目。

圖像識別：標簽是通過基于其描述的識別來賦予對象的。在此過程中經(jīng)常使用的一些算法包括尺度不變特征變換 （SIFT）、加速魯棒特征 （SURF） 和 PCA（主成分分析）。

AI 圖像處理框架

打開簡歷

OpenCV 是一個計算機視覺庫，提供多種算法和支持工具，包括用于對象檢測、機器學(xué)習(xí)和圖像處理的模塊。這些工具有助于完成數(shù)據(jù)提取、還原和壓縮等圖片處理任務(wù)。

張量流

TensorFlow 是一個端到端的 ML 編程框架，用于應(yīng)對構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)，以自動定位和分類圖像以達到人類感知水平。它提供的功能包括在多個并行處理器上工作、跨平臺、GPU 配置以及對一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的支持。

PyTorch

PyTorch 旨在縮短從研究原型到商業(yè)開發(fā)所需的時間，包括工具和庫生態(tài)系統(tǒng)、對流行云平臺的支持以及分發(fā)培訓(xùn)等功能。

咖啡

此深度學(xué)習(xí)框架旨在用于圖像分類和分割。它具有簡單的 CPU 和 GPU 切換、優(yōu)化的模型定義和配置、利用 blob 的計算等功能。

應(yīng)用

機器視覺

數(shù)字信號處理和模數(shù)轉(zhuǎn)換與一個或多個攝像機相結(jié)合。圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)?a target="_blank">機器人控制器或計算機。該技術(shù)有助于通過自動化分析改進自動化流程。例如，當觸覺方法不足以讓機器人系統(tǒng)對各種形狀和尺寸的零件進行分類時，專門的機器視覺圖像處理方法通常可以更有效地對零件進行分類。這些方法使用非常具體的算法，考慮圖像中顏色或灰度值的參數(shù)，以準確定義對象的輪廓或大小。

模式識別

數(shù)據(jù)的分類通?；谙惹矮@得的知識或從模式和/或其表示中推斷的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。圖像處理用于模式識別以識別圖像中的項目，然后使用機器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練系統(tǒng)識別模式的變化。模式識別用于計算機輔助診斷、手寫識別、圖像識別、字符識別等。

數(shù)字視頻處理

每分鐘視頻中的幀數(shù)或照片數(shù)以及所使用的每幀的口徑?jīng)Q定了視頻的質(zhì)量。降噪、細節(jié)改進、運動檢測、幀速率轉(zhuǎn)換、寬高比轉(zhuǎn)換和色彩空間轉(zhuǎn)換都是視頻處理的各個方面。電視、VCR、DVD 播放器、視頻編解碼器和其他設(shè)備都使用視頻處理技術(shù)。

傳輸和編碼

技術(shù)進步允許從世界任何地方即時觀看實時閉路電視錄像或視頻饋送，這表明圖像傳輸和編碼技術(shù)取得了重大進展。漸進式圖像傳輸是一種編碼和解碼表示圖像的數(shù)字信息的技術(shù)，因此其主要特征（如輪廓）最初可以以低分辨率呈現(xiàn)，然后細化到更高的分辨率。

圖像由電子模擬編碼，以不同的分辨率對逐行傳輸中的精確圖像進行多次掃描。漸進式圖像解碼導(dǎo)致圖像的初步近似重建，然后是連續(xù)更好的圖像，其附著力從接收器側(cè)的后續(xù)掃描結(jié)果逐漸建立。此外，圖像壓縮通過消除額外數(shù)據(jù)來減少描述數(shù)字圖像所需的數(shù)據(jù)量，確保圖像處理完成并適合傳輸。

圖像銳化和恢復(fù)

在這里，術(shù)語“圖像銳化”和“恢復(fù)”是指用于增強或編輯使用現(xiàn)代相機拍攝的照片以產(chǎn)生所需結(jié)果的過程。包括縮放、模糊、銳化、從灰度到彩色的轉(zhuǎn)換、識別邊緣、圖像檢索和圖像識別?；謴?fù)技術(shù)旨在恢復(fù)丟失的分辨率并減少。頻域或圖像域用于圖像處理技術(shù)。在頻域中進行的反卷積是最簡單和最常用的圖像恢復(fù)技術(shù)。

圖像處理可用于提高圖像質(zhì)量，從圖像中刪除不需要的偽影，甚至完全從頭開始創(chuàng)建新圖像。如今，圖像處理是發(fā)展最快的技術(shù)之一，在未來視頻和3D圖形，統(tǒng)計圖像處理，識別和跟蹤人和物體，診斷醫(yī)療狀況，PCB檢查，機器人引導(dǎo)和控制以及所有運輸方式中的自動駕駛等領(lǐng)域具有巨大的廣泛采用潛力。

審核編輯：郭婷