فناوری پردازش تصویر چیست و چه کاربردی دارد؟

فناوری پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر روشی برای انجام عملیاتی مشخص روی یک عکس است. این عملیات ممکن است عکسی پیشرفته‌تر یا داده‌های مفیدی از عکس در اختیار ما قرار دهد. به همین دلیل ورودی برای این کار یک عکس است و در انتها شما عکس یا داده‌های مورد نظر خود را دریافت می‌کنید. ما در ابتدای کار تشخیص تصویر یا Image Recognition را انجام می‌دهیم و پس از پردازش تصویر یا Image Processing داده‌هایی ارزشمندی را به عنوان خروجی تحویل می‌گیریم. برای فهم بهتر نحوه‌ی کار این فناوری بهتر است اول با تکنیک‌های آن آشنا شویم.

تکینیک‌های پردازش تصویر

برای هدف‌های مختلف شما باید از تکنیک‌های مختلفی استفاده کنید. هر کدام از این تکنیک‌ها نیاز به اقداماتی دارند و از طرفی شما برای یک فرآیند می‌توانید از چند تکنیک استفاده کنید. فناوری پردازش تصویر می تواند برای افزایش کیفیت تصویر، حذف بخشی از آن یا حتی ایجاد تصاویر جدیدی که وجود نداشته‌اند مورد استفاده قرار بگیرد. در این بخش ۸ تکنیک رایج در تکنولوژی پردازش تصویر را بررسی می‌کنیم.

۱- افزایش کیفیت تصویر

یکی از اولین تکنیک‌ها و رایج‌ترین تکنیک‌های پردازش تصویر، بهبود کیفیت آن است. این تکنیک استفاده زیادی در بینایی ماشین و نظارت دارد. یکی از روش‌های اصلی در این تکنیک تنظیم کردن کنتراست و روشنایی عکس است.

کنتراست میزان اختلاف بین روشن‌ترین و تاریک‌ترین روشنایی در عکس است. با افزایش کنتراست، روشنایی کلی عکس افزایش پیدا می‌کند و در نتیجه دید و تشخیص اشیا مختلف ساده‌تر می‌شود. روشنایی، تاریکی یا روشن بودن کلی عکس است. با افزایش روشنایی عکس، شما دید بهتری از آن پیدا می‌کنید. شما با کنترل این دو مولفه می‌توانید عملیات اولیه‌ای روی تصویر انجام دهید.

در برخی اوقات، عکسی با کنتراست و روشنایی مناسب در اختیار دارید اما با این حال عکس در ابعاد کوچکی است و با بزرگ کردن آن عکس، با مشکل تاری برخورد می‌کنیم. برای رفع این از یک مفهوم جدید و پیشرفته به نام تصویر با وضوح فوق‌العاده (Image Super-Resolution) استفاده می‌کنیم. در این تکنیک جدید شما می‌توانید از عکس‌ها با پیکسل‌های کم عکس‌هایی با پیکسل‌های بسیار بیشتر ایجاد کنید. در این روش بیشتر از تکینک یادگیری عمیق یا Deep Learning استفاده می‌کنیم.

۲- بازیابی تصویر

بسیاری از عکس‌ها ممکن است به دلایل مختلف کیفیت پایینی داشته باشند. بسیاری از عکس‌های قدیمی که بعداً اسکن شده‌اند دارای چنین مشکلاتی هستند و اغلب روی آنها خط‌هایی قرار دارد که عکس را خراب می‌کند. یکی از جذابیت‌های بازیابی تصویر، استفاده از آنها در اسناد تاریخی و اصلاح و سالم کردن آنها برای مطالعه بیشتر است. در حال حاضر الگوریتم‌های قدرتمندی مبتنی بر یادگیری عمیق وجود دارد که بخش از بین رفته یک سند قدیمی را می‌تواند مشخص کند.

این تکنیک در بسیاری از نرم‌افزارهای ویرایش تصویر تا حدودی پیاده شده است اما برای کاربردهای حرفه‌ای و دقیق می‌توانید محصولی با فناوری پردازش تصویر در اختیار داشته باشید. برای این مورد می‌توانید فرم همکاری یا مشاوره دیدبان را پر کنید.

۳- فشرده سازی تصویر

فشرده سازی تلاش برای کم کردن حجم عکس در عین حفظ کیفیت آن است. این کار برای صرفه جویی در فضای ذخیره سازی، افزایش سرعت انتقال و رسیدن به پاسخ و کاهش پهنای باند لازم برای انتقال تصویر است.

سیستم‌های فشرده سازی قدیمی از روش‌هایی استفاده می‌کردند (و می‌کنند) که با کاهش کیفیت عکس همراه است. به طور مثال فرمت JPEG از روش تبدیل کسینوسی گسسته برای کاهش حجم عکس استفاده می‌کند که باعث کاهش کیفیت عکس می‌شود.

در روش‌های جدید از یک سیستم رمزگذاری در مبدا و یک سیستم رمزگشایی در مقصد استفاده می‌کنند که این کار با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق انجام می‌گیرد. این دو شاخه رمزگذاری و رمزگشایی تلاش می‌کنند تمام ویژگی‌های تصویر را انتقال دهند و کیفیت آن را ثابت نگه دارند.

۴- تقسیم بندی تصویر

تقسیم بندی تصویر فرآیند تبدیل یک عکس به چند بخش یا منطقه است. این مرحله معمولاً به عنوان یک پیش پردازش برای تشخیص اشیا در عکس استفاده می‌شود.

یکی از معمول‌ترین روش‌های این کار، روش آستانه گذاری یا Thresholding است. به طور مثال در یک آستانه گذاری باینری یک عکس به عکسی با پیکسل‌های سیاه و سفید می‌شود. آستانه به صورت تعریف می‌شود که هرچه بالای آن آستانه بود سفید شود و هر چه کمتر از آن بود سیاه شود. این کار باعث می‌شود که اجسام و اشیا در تصویر قطعه بندی شوند و به صورت سیاه و سفید مشخص شوند.

در روش‌های چند سطحی، قسمت‌های مختلف بر اساس سطح‌های مختلفی که در آن به نمایش درمی‌آید، به رنگ سایه‌های مختلف خاکستری نمایش داده می‌شوند. این مورد در بحث‌های پزشکی و بخش‌بندی MRI مغز استفاده می‌شود.

تکنیک‌های جدید از الگوریتم‌های تقسیم بندی خودکار تصویر با استفاده از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند. به عنوان مثال PFNet یک مدل است که به تقسیم بندی اشیا استتار شده می‌پردازد و قابلیت تشخیص آنها را دارد. از این مورد در مسائل امنیتی استفاده می‌شود.

۵- تشخیص اشیاء در تصویر

در این تکنیک قصد ما پیدا کردن اشیا در تصویر است. در اغلب اوقات از این تکنیک برای مسائل امنیتی و نظارتی استفاده می‌شود. از الگوریتم‌های متفاوتی در فناوری پردازش تصویر استفاده می‌شود، اما رایج‌ترین آنها استفاده از یادگیری عمیق مخصوصاً شبکه‌های عصبی پیچشی یا Convolutional Neural Networks (CNNs) است.

در شبکه‌های عصبی پیچشی به طور خاص برای کارهای پردازش تصویر طراحی شده‌اند. CNNها این ویژگی را دارند که به جای اینکه یک عکس را به صورت پیکسل به پیکسل بررسی کنند، آن را به صورت یکپارچه نگاه و بررسی کنیم. این شبکه‌های عصبی در داخل عکس کادرهای محصور کننده برای هر شی ایجاد می‌کنند و هر یک را با برچسب کلاس آن شی نمایش می‌دهند.

۶- ایجاد تغییر و دستکاری در تصویر

این تکنیک، فرآیند لازم برای تغییر ظاهر یک عکس است. این مورد ممکن است دلایل مختلفی مانند حذف شی از عکس، اضافه کردن یک جسم به تصویر و ... داشته باشد. معمولا طراحان گرافیکی از این تکنیک استفاده‌ی زیادی می‌کنند.

یک نمونه جذاب از این روش، تغییر سبک عکس است. شما می‌توانید یک عکس را به سبک عکسی دیگر به نمایش درآورید. به طور مثال عکسی معمولی را به سبک نقاشی تالار آیینه کمال الملک ببرید. این موارد باعث می‌شود که شبکه عصبی هنر تولید کرده و تصاویری زیبا ایجاد کند.

۷- ایجاد یک تصویر جدید بر اساس تصویری دیگر

یکی از تکنیک‌های جذاب فناوری پردازش تصویر، ایجاد یک عکس بر اساس یک عکس دیگر است. این مورد طبقه‌ای از مشکلات بینایی و گرافیکی است که کاربردهای زیادی دارد. به طور مثال تبدیل یک نقاشی به حالت طبیعی یا real آن یا تبدیل عکس هوایی به حالت نقشه‌ای آن جز کارایی‌های این تکنیک است.

برای این کار از مدل Pix2pix استفاده می‌کنیم که یک شبکه مولد تخاصمی شرطی (Conditional generative adversarial network) یا cGAN است. به طور مثال تقسیم‌بندی تصویر به صورت معنایی و تبدیل یک طراحی دستی به یک عکس را این مدل می‌تواند انجام دهد.

۸- ایجاد تصویر جدید که قبلاً وجود نداشته است

ایجاد تصاویر یکی از تکنیک‌های ویژه‌ای است که عکس بر اساس عکس‌های لیبل‌دار یا دیتاست‌های متعدد، توانایی فهم و ایجاد تصویر جدید را پیدا می‌کنند. معمولاً برای ایجاد تصاویر جدید از شبکه های مولد تخاصمی یا Generative Adversarial Networks (GANs) استفاده می‌کنیم که یک معماری منحصربه فرد از شبکه عصبی است.

GANها از دو مدل مختلف استفاده می‌کنند: یکی سازنده تصویر، که این الگوریتم عکس‌های مصنوعی تولید می‌کند و دومی متمایزکننده، که برای تمایز مابین عکس واقعی و مصنوعی به کار می‌رود. این دو مدل یکدیگر را کامل می‌کنند. به صورت ساده مدل اول تصاویری را ترکیب می‌کند و تلاش می‌کند عکس را واقعی جلوه دهد و از طرفی متمایزکننده تلاش می‌کند تا بخش‌هایی که مشخص کننده غیرواقعی بودن عکس است را تشخیص دهد. به این صورت با نقد دائمی متمایزکننده و تغییرات دائمی تصویر توسط سازنده، یک الگوریتم قوی برای ایجاد تصویر خواهیم داشت.

چرا به فناوری پردازش تصویر نیاز داریم؟

پردازش تصویر یکی از مواردی است که در حال حاضر بسیاری از زندگی‌ها را تغییر داده است. شما احتمالاً با نمونه‌هایی با این تکنولوژی روبه رو بودید اما متوجه این تکنولوژی نشده‌اید. سیستم‌های حفاظتی که بر اساس حرکت کار می‌کنند، سیستم‌های پلاک خوان خودرو، نرم‌افزارهایی که نسبت به عملکرد مخاطبان در سایت به شما تحلیل ارائه می‌دهند و خیلی از کاربردهای دیگر در صنایع در حال استفاده هستند. پروژه‌های پژوهشی مثل Midjourney یا dall e نشان داد که این تکنولوژی در آینده نزدیک بسیاری را شگفت زده خواهد کرد. تصویر زیر یک عکس ایجاد شده با هوش مصنوعی است.

کاربردهای در حال اجرای پردازش تصویر

در بسیاری از کسب و کارها و صنایع مختلف در حال حاضر از این فناوری استفاده می‌شود و استفاده کردن از آن هم می‌تواند سود کسب و کار شما را افزایش دهد هم شما را از خطرات احتمالی مطلع کند. در اینجا تعدادی از این کاربردها را بررسی می‌کنیم.

آیا امکان توسعه محصولی با این تکنولوژی وجود دارد؟

در حال حاضر هوش مصنوعی دیدبان محصولات مختلفی با این تکنولوژی توسعه داده است که در انتهای این صفحه و در صفحه محصولات می‌توانید آنها را بررسی کنید. در صورتی که برای کسب و کار یا حوزه فعالیت خود نیاز به مشاوره در زمینه توسعه محصولی بر پایه هوش مصنوعی دارید، می‌توانید فرم همکاری و مشاوره محصول را پر کنید.

آینده فناوری پردازش تصویر

دیدن پروژه‌های تحقیقاتی متفاوت و جدی که رونمایی می‌شوند نشان دهنده‌ی آینده روشن این فناوری است. در حالی که بسیاری بر این باور بودند که هوش مصنوعی توانایی خلاقیت و تولید هنر را ندارد، پروژه‌های جدید نظرات را تغییر داد. یکی از مهمترین نکات فناوری پردازش تصویر کمک به نظارت و امنیت، استفاده در حوزه پزشکی، معماری، هنر و صنعت است که می‌تواند در بسیاری از موارد این صنایع را متحول کند و در آینده نزدیک برای هر صنعت و کسب و کاری جزء نیازهای اولیه آن می‌شود.