基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像處理

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的普及正以前所未有的方式增長(zhǎng)，其應(yīng)用跨越了從消費(fèi)電子和零售到制造業(yè)的各行各業(yè)。通過(guò)可視化、模式識(shí)別、分割、圖像信息提取和分類等各種用例，可以通過(guò)兩種方式完成圖像處理：

物理照片、打印輸出和其他圖像硬拷貝的模擬圖像處理

使用計(jì)算機(jī)算法處理數(shù)字圖像以處理數(shù)字圖像

這兩種情況下的輸入都是圖像。模擬圖像處理的輸出始終是圖像，但數(shù)字圖像處理的輸出可以是圖像或與該圖像關(guān)聯(lián)的信息，例如有關(guān)要素、屬性和邊界框的數(shù)據(jù)。

根據(jù)Data Bridge Market Research發(fā)布的一份報(bào)告分析，圖像處理系統(tǒng)市場(chǎng)預(yù)計(jì)將以21.8%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，到151年市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到632.6億美元。

圖像處理工作機(jī)制

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常使用工作流從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。首先，人工智能算法需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)高度準(zhǔn)確的結(jié)果。因此，我們必須確保圖像經(jīng)過(guò)良好的處理、注釋和通用的 AI/ML 圖像處理。從那里，計(jì)算機(jī)視覺(jué) （CV） 可用于處理、加載、轉(zhuǎn)換和操作圖像，為 AI 算法創(chuàng)建理想的數(shù)據(jù)集。

圖像處理系統(tǒng)基本工作流程概述

圖像采集：初始級(jí)別從圖像預(yù)處理開(kāi)始，它使用傳感器捕獲圖像并將其轉(zhuǎn)換為可用的格式。

形象提升： 帶出和強(qiáng)調(diào)隱藏在圖像中的特定有趣特征的技術(shù)。

圖像恢復(fù)：利用特定的數(shù)學(xué)或概率模型增強(qiáng)圖像外觀的過(guò)程。

彩色圖像處理：各種數(shù)字顏色建模方法，如HSI（色相飽和強(qiáng)度），CMY（青色-品紅色-黃色）和RGB（紅-綠-藍(lán)）。

圖像壓縮/解壓縮：這樣可以調(diào)整圖像分辨率和大小，而不會(huì)將圖像質(zhì)量降低到理想水平以下。有損和無(wú)損壓縮技術(shù)是此階段采用的兩種主要圖像文件壓縮類型。

形態(tài)處理：使用稱為形態(tài)學(xué)操作的圖像處理技術(shù)根據(jù)其形狀處理數(shù)字圖像。這些操作取決于像素值而不是數(shù)值，非常適合二進(jìn)制圖像的處理。它有助于消除圖像結(jié)構(gòu)的缺陷。

細(xì)分、表示和描述： 分割過(guò)程將圖片劃分為多個(gè)片段，每個(gè)片段都以計(jì)算機(jī)可以進(jìn)一步處理的方式表示和描述。圖像的質(zhì)量和區(qū)域特征由表示覆蓋。描述的工作是提取定量數(shù)據(jù)，幫助區(qū)分一類項(xiàng)目與另一類項(xiàng)目。

圖像識(shí)別：標(biāo)簽是通過(guò)基于其描述的識(shí)別來(lái)賦予對(duì)象的。在此過(guò)程中經(jīng)常使用的一些算法包括尺度不變特征變換 （SIFT）、加速魯棒特征 （SURF） 和 PCA（主成分分析）。

AI 圖像處理框架

打開(kāi)簡(jiǎn)歷

OpenCV 是一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，提供多種算法和支持工具，包括用于對(duì)象檢測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理的模塊。這些工具有助于完成數(shù)據(jù)提取、還原和壓縮等圖片處理任務(wù)。

張量流

TensorFlow 是一個(gè)端到端的 ML 編程框架，用于應(yīng)對(duì)構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)，以自動(dòng)定位和分類圖像以達(dá)到人類感知水平。它提供的功能包括在多個(gè)并行處理器上工作、跨平臺(tái)、GPU 配置以及對(duì)一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的支持。

PyTorch

PyTorch 旨在縮短從研究原型到商業(yè)開(kāi)發(fā)所需的時(shí)間，包括工具和庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)、對(duì)流行云平臺(tái)的支持以及分發(fā)培訓(xùn)等功能。

咖啡

此深度學(xué)習(xí)框架旨在用于圖像分類和分割。它具有簡(jiǎn)單的 CPU 和 GPU 切換、優(yōu)化的模型定義和配置、利用 blob 的計(jì)算等功能。

應(yīng)用

機(jī)器視覺(jué)

數(shù)字信號(hào)處理和模數(shù)轉(zhuǎn)換與一個(gè)或多個(gè)攝像機(jī)相結(jié)合。圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)?a target="_blank">機(jī)器人控制器或計(jì)算機(jī)。該技術(shù)有助于通過(guò)自動(dòng)化分析改進(jìn)自動(dòng)化流程。例如，當(dāng)觸覺(jué)方法不足以讓機(jī)器人系統(tǒng)對(duì)各種形狀和尺寸的零件進(jìn)行分類時(shí)，專門(mén)的機(jī)器視覺(jué)圖像處理方法通?？梢愿行У貙?duì)零件進(jìn)行分類。這些方法使用非常具體的算法，考慮圖像中顏色或灰度值的參數(shù)，以準(zhǔn)確定義對(duì)象的輪廓或大小。

模式識(shí)別

數(shù)據(jù)的分類通?；谙惹矮@得的知識(shí)或從模式和/或其表示中推斷的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。圖像處理用于模式識(shí)別以識(shí)別圖像中的項(xiàng)目，然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)識(shí)別模式的變化。模式識(shí)別用于計(jì)算機(jī)輔助診斷、手寫(xiě)識(shí)別、圖像識(shí)別、字符識(shí)別等。

數(shù)字視頻處理

每分鐘視頻中的幀數(shù)或照片數(shù)以及所使用的每幀的口徑?jīng)Q定了視頻的質(zhì)量。降噪、細(xì)節(jié)改進(jìn)、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、幀速率轉(zhuǎn)換、寬高比轉(zhuǎn)換和色彩空間轉(zhuǎn)換都是視頻處理的各個(gè)方面。電視、VCR、DVD 播放器、視頻編解碼器和其他設(shè)備都使用視頻處理技術(shù)。

傳輸和編碼

技術(shù)進(jìn)步允許從世界任何地方即時(shí)觀看實(shí)時(shí)閉路電視錄像或視頻饋送，這表明圖像傳輸和編碼技術(shù)取得了重大進(jìn)展。漸進(jìn)式圖像傳輸是一種編碼和解碼表示圖像的數(shù)字信息的技術(shù)，因此其主要特征（如輪廓）最初可以以低分辨率呈現(xiàn)，然后細(xì)化到更高的分辨率。

圖像由電子模擬編碼，以不同的分辨率對(duì)逐行傳輸中的精確圖像進(jìn)行多次掃描。漸進(jìn)式圖像解碼導(dǎo)致圖像的初步近似重建，然后是連續(xù)更好的圖像，其附著力從接收器側(cè)的后續(xù)掃描結(jié)果逐漸建立。此外，圖像壓縮通過(guò)消除額外數(shù)據(jù)來(lái)減少描述數(shù)字圖像所需的數(shù)據(jù)量，確保圖像處理完成并適合傳輸。

圖像銳化和恢復(fù)

在這里，術(shù)語(yǔ)“圖像銳化”和“恢復(fù)”是指用于增強(qiáng)或編輯使用現(xiàn)代相機(jī)拍攝的照片以產(chǎn)生所需結(jié)果的過(guò)程。包括縮放、模糊、銳化、從灰度到彩色的轉(zhuǎn)換、識(shí)別邊緣、圖像檢索和圖像識(shí)別?；謴?fù)技術(shù)旨在恢復(fù)丟失的分辨率并減少。頻域或圖像域用于圖像處理技術(shù)。在頻域中進(jìn)行的反卷積是最簡(jiǎn)單和最常用的圖像恢復(fù)技術(shù)。

圖像處理可用于提高圖像質(zhì)量，從圖像中刪除不需要的偽影，甚至完全從頭開(kāi)始創(chuàng)建新圖像。如今，圖像處理是發(fā)展最快的技術(shù)之一，在未來(lái)視頻和3D圖形，統(tǒng)計(jì)圖像處理，識(shí)別和跟蹤人和物體，診斷醫(yī)療狀況，PCB檢查，機(jī)器人引導(dǎo)和控制以及所有運(yùn)輸方式中的自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域具有巨大的廣泛采用潛力。

審核編輯：郭婷