Képfeldolgozás

Képfeldolgozás a digitális képek számítógépes kezelésének tudománya és alkalmazásainak összessége. Célja a képi információk értelmezhetővé tétele, a képminőség javítása és automatikus döntéstámogatás. A terület magában foglalja az előfeldolgozást, a jellemzők kivonását és az elemzést, valamint a vezérlő- és döntéstámogató rendszerekbe ágyazott megoldásokat.

Az összetett folyamat általában több lépésből áll: felvétel és előfeldolgozás, amely zajcsökkentést, kontraszt-tuningot és geometriai korrekciót foglal magában; ezt követi a jellemzők kinyerése és a kép strukturájának értelmezése. A módszerek lehetnek a képpontok síkban (spatial domain) végzett műveletek, például élsimítás és éldetektálás (Sobel, Canny), vagy frekvenciatartományban végzett eljárások (Fourier-transform, DCT, wavelet-elemzés).

Gyakori felhasználási területek közé tartozik az orvosi képalkotás (CT, MRI), ipari minőségellenőrzés, geoinformatika és távérzékelés, biometria, valamint önvezető járművek. A képfeldolgozás eszközeit széles körben alkalmazzák a zajmentesítésre, tömörítésre, szegmentálásra és regisztrációra. A fejlesztések gyakran történnek számítógépes látás, mesterséges intelligencia és mélytanulás keretein belül.

Szokásos eszköztárak közé tartozik az OpenCV, MATLAB és Python-alapú könyvtárak (NumPy, SciPy, scikit-image). Az orvosi képalkotásban gyakori szabvány a DICOM, a tömörítésre pedig JPEG 2000. A teljesítmény értékelése gyakran PSNR vagy SSIM, valamint feladat-specifikus mérőszámok.

Jövője erősen kötődik a mély neurális hálózatokhoz és a valós idejű feldolgozáshoz, különösen nagy felbontású és multimodális adatok esetén. Nyílt adathalmazok és standardizált benchmarkok segítik a fejlődést.