Beeldprocessen

Beeldprocessen verwijst naar de bewerking en analyse van digitale beelden met behulp van algoritmen en wiskundige modellen. Doel is vaak de kwaliteit te verbeteren, informatie uit beelden te extraheren of beelden te comprimeren. De beeldprocessen bestrijken zowel eenvoudige filtering als complexe analyse en kunnen toegepast worden op fotografie, medische beeldvorming, satellietbeelden en industriële inspectie.

Een gebruikelijke indeling is onder te verdelen in pre-processing, enhancement, restoration, geometrische transformatie, compressie en analyse/interpretatie. Pre-processing omvat ruisonderdrukking en normalisatie zodat verdere verwerking beter werkt. Enhancement probeert de zichtbaarheid of het contrast te verbeteren. Restoration richt zich op het verwijderen van degradaties zoals blur of ruis. Geometrische transformatie corrigeert misalignments of schaalt beelden; compressie reduceert data. Analyse omvat segmentatie, meting en patroonherkenning.

Technieken: in het ruimtelijk domein worden convoluties en filters toegepast (ruisreductie, randdetectie) en in het frequentiedomein zijn transformaties zoals Fourier of discrete cosine transform gangbaar. Ook kleurcorrectie en histogramequalisatie vallen hieronder. Voor compressie wordt transformcodering toegepast. De laatste jaren speelt machine learning een steeds grotere rol, met neurale netwerken die taken zoals segmentatie en objectherkenning uitvoeren.

Toepassingen en uitdagingen: beeldprocessen vinden plaats in medische beeldvorming, remote sensing, industriële inspectie en multimedia. Uitdagingen zijn ruis, artefacten en kleurbeheer, real-time verwerking en de interpretatie van resultaten. De relatie met computer vision ligt in dat laatste: beeldprocessen leveren beelden en kenmerken aan voor interpretatie, terwijl computer vision probeert acties te sturen op basis van die informatie.