bildebehandlings

Bildebehandling er et område innen digital bildeteknikk som fokuserer på å manipulere og analysere digitale bilder ved hjelp av beregningsmetoder. Målet kan være å forbedre visuell kvalitet, trekke ut informasjon eller gjøre bilder egnet for videre databehandling. Omfanget inkluderer både lavnivåoperasjoner som støyreduksjon og skarphet, og høy-nivåoppgaver som segmentering og mønstergjenkjenning.

Historisk utvikling begynte i midten av 1900-tallet, drevet av økt datakraft og behovet for automatisert bildeanalyse. Tidlige metoder fokuserte på enkle operasjoner, mens senere forskning la grunnlaget for mer avansert segmentering, gjenkjenning og integrasjon med maskinlæring og computer vision.

Grunnleggende teknikker inkluderer forbehandling og forbedring (f.eks. støyreduksjon med filtre som median og Gaussian, skarphet), geometrisk korrigering og bilderegistrering, transformasjoner og frekvensdomene behandling (Fourier-transform), kantdeteksjon (Sobel, Canny), morfologiske operasjoner og fargebehandling. Segmentering av bilder kan gjøres via terskling, klustring eller kant- og regionbaserte metoder. Restorering og komprimering er også viktige aspekter.

Anvendelser spenner fra fotografi og medieproduksjon til medisinsk bildediagnostikk (CT og MRI), satellitt- og luftbildeanalyse, industriell kvalitetskontroll, biometrikk og optisk tegn-til-tekst (OCR).

Utviklingen preges av økt bruk av maskinlæring og dyplæring for automatisert gjenkjenning og tolkning. Realistisk og sanntidsbehandling er sentralt i mange applikasjoner, mens etikk, personvern og vurdering av bildekvalitet fortsatt er viktige utfordringer.