képfeldolgozásban

Képfeldolgozásban a digitális képek analízisét, módosítását és értelmezését értjük, amelyet célzottan automatizált vagy félautomata rendszerekben alkalmaznak. Célja lehet a vizuális információ minőségének javítása, a rejtett adatok kinyerése vagy döntéstámogatás. A terület magába foglalja az alacsony szintű feldolgozást, amely zajcsökkentést, élességjavítást és geometriai transzformációkat jelent, valamint a magas szintű feladatokat, mint például az objektum- vagy jelenetazonosítás és szemantikus értelmezés.

Az általános folyamat gyakran a képbevitellel kezdődik, ezt követi az előfeldolgozás (zajcsökkentés, normalizálás, megvilágítás-kiegyenlítés), majd a jellemzők kinyerése és a reprezentáció. Ezt követi a felismerés vagy osztályozás, és szükség szerint a szemantikus szegmentálás vagy objektum-követés.

Alapvető technikák közé tartoznak a szűrések és éldetektálás (például Sobel, Canny), a lineáris és nemlineáris transzformációk (Fourier-, DCT-, hullámátvezetésű transzformációk), hisztogram-kiegyenlítés és morfológiai műveletek. A szegmentálásra használt hagyományos megközelítések közé tartozik a küszöbölés, a k-means klaszterezés, a Watershed és a modern megközelítéseknél a neurális hálózatokkal támogatott módszerek.

Az utóbbi évtizedben a mély tanulás kiemelt szerepet játszik a képfeldolgozásban. Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) alkalmazhatók kép- és objektumfelismerésre, szemantikus szegmentációra, felbontás-növelésre és generatív feladatokra. Gyakorlati alkalmazásokban adathalmazokra és annotációkra van szükség, gyakran finomhangolással dolgoznak.

Jellemző alkalmazási területek közé tartozik az orvosi képalkotás, a távérzékelés, a minőségellenőrzés az iparban, a robotika és a biztonsági rendszerek. Az értékeléshez használhatók például PSNR, SSIM, IoU vagy mAP mutatók, míg a kihívások közé tartozik a zaj és megvilágítási változások, a valós idejű feldolgozás igénye és a korlátozott adathalmazok kezelése.