Приложения и использование

Поскольку цифровая обработка изображений имеет очень широкое применение и DIP влияет практически на все технические области, мы просто обсудим некоторые из основных областей применения DIP.

Цифровая обработка изображений не ограничивается только настройкой пространственного разрешения повседневных изображений, снятых камерой. Это не ограничивается только увеличением яркости фотографии и т. Д. Скорее, это гораздо больше.

Электромагнитные волны можно рассматривать как поток частиц, где каждая частица движется со скоростью света. Каждая частица содержит пучок энергии. Этот пучок энергии называется фотоном.

Электромагнитный спектр в соответствии с энергией фотона показан ниже.

Электромагнитный спектр

В этом электромагнитном спектре мы можем видеть только видимый спектр. Видимый спектр в основном включает в себя семь различных цветов, которые обычно называют как (VIBGOYR). VIBGOYR означает фиолетовый, индиго, синий, зеленый, оранжевый, желтый и красный.

Но это не отменяет существования других вещей в спектре. Наш человеческий глаз может видеть только видимую часть, в которой мы видели все объекты. Но камера может видеть другие вещи, которые невооруженным глазом не может видеть. Например: рентгеновские лучи, гамма-лучи и т. Д. Следовательно, анализ всего этого тоже делается в цифровой обработке изображений.

Это обсуждение приводит к другому вопросу, который

почему мы должны анализировать все эти другие вещи в спектре EM тоже?

Ответ на этот вопрос заключается в том, что этот другой материал, такой как XRay, широко используется в области медицины. Анализ гамма-излучения необходим, потому что он широко используется в ядерной медицине и астрономических наблюдениях. То же самое относится и к остальным вещам в спектре ЭМ.

Приложения цифровой обработки изображений

Ниже перечислены некоторые из основных областей, в которых широко используется цифровая обработка изображений.

  • Заточка и восстановление изображения

  • Медицинская сфера

  • Дистанционное зондирование

  • Передача и кодирование

  • Машинное / Роботное зрение

  • Обработка цвета

  • Распознавание образов

  • Обработка видео

  • Микроскопическая визуализация

  • другие

Заточка и восстановление изображения

Заточка и восстановление изображений здесь относится к обработке изображений, которые были получены с современной камеры, чтобы сделать их более качественными или манипулировать этими изображениями для достижения желаемого результата. Это относится к тому, что обычно делает Photoshop.

Это включает в себя масштабирование, размытие, повышение резкости, преобразование оттенков серого в цвет, обнаружение краев и наоборот, поиск изображений и распознавание изображений. Типичные примеры:

Исходное изображение

Эйнштейн

Увеличенное изображение

Эйнштейн

Размытие изображения

пятно

Резкое изображение

диез

Ребра

края

Медицинская сфера

Общие применения DIP в области медицины

  • Гамма лучи

  • Сканирование ПЭТ

  • Рентгеновский снимок

  • Медицинская КТ

  • УФ-изображения

УФ-изображения

В области дистанционного зондирования область земли сканируется спутником или с очень высокого уровня, а затем анализируется для получения информации об этом. Одним конкретным применением цифровой обработки изображений в области дистанционного зондирования является обнаружение повреждений инфраструктуры, вызванных землетрясением.

Так как на улов уходит больше времени, даже если серьезный ущерб сфокусирован на. Поскольку площадь, вызванная землетрясением, иногда настолько велика, что невозможно оценить ее человеческим глазом, чтобы оценить ущерб. Даже если это так, то это очень беспокойная и длительная процедура. Таким образом, решение этого находится в цифровой обработке изображений. Изображение пострадавшего района снимается с поверхности земли, а затем анализируется для обнаружения различных типов повреждений, нанесенных землетрясением.

Дистанционное зондирование

Ключевые шаги, включенные в анализ

  • Извлечение краев

  • Анализ и улучшение различных типов ребер

Передача и кодирование

Самое первое изображение, которое было передано по проводам, было из Лондона в Нью-Йорк по подводному кабелю. Картинка, которая была отправлена, показана ниже.

коробка передач

Отправленная фотография заняла три часа, чтобы добраться из одного места в другое.

А теперь представьте, что сегодня мы можем просматривать прямые видеотрансляции или прямые видеотрансляции с одного континента на другой с задержкой в несколько секунд. Это означает, что в этой области также проделана большая работа. Это поле фокусируется не только на передаче, но и на кодировании. Многие различные форматы были разработаны для высокой или низкой полосы пропускания, чтобы кодировать фотографии и затем передавать их через Интернет или т. Д.

Машинное / Роботное зрение

Помимо множества проблем, с которыми сегодня сталкивается робот, одной из самых больших задач по-прежнему является улучшение видения робота. Сделайте так, чтобы робот мог видеть вещи, идентифицировать их, определять препятствия и т. Д. В этой области была проделана большая работа, и для работы над ней было введено совершенно другое поле компьютерного зрения.

Обнаружение препятствий

Обнаружение препятствий является одной из распространенных задач, выполняемых посредством обработки изображений, путем идентификации объектов различного типа на изображении и последующего расчета расстояния между роботом и препятствиями.

Обнаружение препятствий

Линейный робот

Большинство роботов сегодня работают, следуя за линией и поэтому называются роботами следования за линией. Это поможет роботу двигаться по своему пути и выполнять некоторые задачи. Это также было достигнуто с помощью обработки изображений.

робот

Обработка цвета

Обработка цвета включает в себя обработку цветных изображений и различных цветовых пространств, которые используются. Например, цветовая модель RGB, YCbCr, HSV. Это также включает изучение передачи, хранения и кодирования этих цветных изображений.

Распознавание образов

Распознавание образов включает в себя изучение изображений и других областей, включая машинное обучение (раздел искусственного интеллекта). При распознавании образов обработка изображений используется для идентификации объектов на изображениях, а затем машинное обучение используется для обучения системы изменениям рисунка. Распознавание образов используется в компьютерной диагностике, распознавании почерка, распознавании изображений и т. Д.

Обработка видео

Видео - это не что иное, как очень быстрое перемещение картинок. Качество видео зависит от количества кадров / изображений в минуту и качества каждого используемого кадра. Обработка видео включает в себя уменьшение шума, улучшение детализации, обнаружение движения, преобразование частоты кадров, преобразование формата изображения, преобразование цветового пространства и т. Д.