bilderbehandlingsalgoritmer

Bilderbehandlingsalgoritmer er beregningsmetoder for å analysere, forbedre, transformere eller tolke digitale bilder. De kan brukes på enkel pikselmanipulasjon eller som del av mer komplekse systemer for gjenkjenning og tolking. Feltet omfatter både klassiske signalbehandlingsmetoder og moderne læringsbaserte tilnærminger.

Typiske operasjoner inkluderer filtrering (støyreduksjon, kantdeteksjon), bildeskarphet og kontrastforbedring, morfologiske operasjoner, terskling og segmentering for å skille objekter, bilderegistrering for å justere flere bilder, kompresjon for lagring og overføring, samt funksjonsuttrekk og matching for gjenkjenning. Mange algoritmer bygger på kjerneprinsipper som konvolusjon, Fourier-transformasjon og statistisk modellering.

I nyere tid har dype nevrale nettverk, særlig konvolusjonsnevrale nettverk (CNN), revolusjonert oppgaver som klassifisering, deteksjon og semantisk segmentering. Valg av algoritme avhenger av krav til nøyaktighet, beregningskostnad og sanntidsprestasjoner; maskinvareakselerasjon (GPU/TPU) er ofte nødvendig for tunge modeller.

Vanlige bruksområder er medisinsk bildediagnostikk, satellitt- og fjernmåling, mobilfotografering, overvåkning og autonome kjøretøy. Evaluering bruker mål som PSNR, SSIM for kvalitet og IoU eller nøyaktighet for segmentering og deteksjon. Feltet må også håndtere etiske spørsmål knyttet til personvern, feiltolkning og skjevheter i treningsdata. Historisk kombinerer det verk fra signalbehandling, datamaskinsyn og maskinlæring.