kuvankäsittelymenetelmistä

Kuvankäsittelymenetelmät viittaavat digitaalisessa muodossa kuvatun aineiston muokkaamiseen, parantamiseen, analysointiin ja tulkintaan käytettäviin teknisiin keinoihin. Niitä sovelletaan laajasti valokuvauksessa, lääketieteessä, teollisuudessa sekä kartoituksessa. Tavoitteina ovat kuvan laadun parantaminen, piirteiden erottuvuuden lisääminen sekä rakenteiden tunnistamisen helpottaminen.

Menetelmät voidaan jakaa pääosin tilallisiin (spatiaalinen) ja taajuus-domainin menetelmiin. Spatiaalisiin menetelmiin kuuluvat kohinanpoisto (esim. keskiarvo- ja mediaanisuodatus), terävöittäminen, kontrastin säätö sekä histogrammin tasoitus. Reunien havaitseminen (esim. Sobel- ja Canny-operatorit) sekä morfologiset operaatiot, kuten eroosio ja dilaatio, kuuluvat myös tähän ryhmään. Taajuus-domainin menetelmät käsittelevät kuvan spektriä Fourier- tai wavelet-muuntonan kautta ja ovat erityisen hyödyllisiä kohinan vaimennuksessa sekä kuvan rekonstruktiossa.

Käytännössä kuvankäsittely sisältää esikäsittelyn, kuvanparantamisen, rekonstruktio, segmentoinnin sekä lopulta tulkinnan ja analyysin tukemisen. Yksi yleinen lähestymistapa on yhdistää perinteisiä algoritmeja ja koneoppimisen menetelmiä, mukaan lukien syväoppiminen, joka on tehostanut tehtäviä kuten objektien tunnistusta ja semanttista segmentointia.

Haasteisiin kuuluvat artefaktien välttäminen, informaation menetyksen minimoiminen sekä laskennallisen kuorman hallinta. Kuvankäsittelymenetelmät kehittyvät jatkuvasti muun muassa kehittyneiden havaitsemistapojen ja oppimismallien myötä.