Обработка изображений: Недопустимое название — Викиучебник

Содержание

Введение в дистанционное зондирование

Оптимизация изображения

Зачем мы оптимизируем спутниковые изображения? Различные методы оптимизации изображения используются для подготовки «сырых данных» таким образом, чтобы собственно анализ изображений был проще, быстрее и надёжнее. Выбор метода зависит от цели анализа. Ниже представлены два процесса:

Растягивание гистограмм

При цифровой обработке изображения его статистики изображаются на гистограмме оттенков серого (частотном распределении оттенков серого)

Гистограмма спутникового снимка справа до и после растягивания.

Форма гистограммы описывает диапазон контрастов спутникового снимка и позволяет делать выводы о его однородности. Например, распределение оттенков серого сузким максимумом указывает на малую контрастность. Широкий максимум указывает на однородность в изображении, но также на больший диапазон контрастов.

Растягивание гистограммы является методом обработки отдельных значений в изображении. Растягивание используется для контрастного представления данных. Контрастное растягивание может быть использовано во многих различных процессах. Входные данные всегда растягиваются на диапазон 0-255.

Фильтр

Так называемые фильтры изменяют структуру изображения путём расчёта соотношений значений градаций серого соседних пикселей. Фильтры используют матрицы коэффициентов, которые вырезают небольшую область или матрицу из оригинального изображений с центром в заданной точке. Затем необходимо «прогнать» всё изображение через фильтр/матрицу.

Часть Rhein-Neckar-Kreis, исходные данные до растягивания (sсм. гистограмму слева).
Источник: Landsat

Окно «Фильтры» в программе обработки изображений IDRISI.

Цифровая обработка изображений | Altamisoft.ru

Для проведения анализа цифровых изображений и устранения с них различных технических изъянов, возникших при съемке, например, из-за неправильной настройки устройства захвата или дефектов (царапины, пылинки и т.д.) объектива видео- или фотокамеры, часто требуется обработка изображений с целью повышения информативности и качества полученных снимков.

Такие операции, как удаление/подавление шумов, настройка яркости, контраста, резкости фотографий,

цветокоррекция, сглаживание, компенсация дисторсии и многие другие, позволяют отредактировать изображение и подготовить его к печати или публикации. Существуют и специальные операции для работы с изображениями: получение негатива, бинаризация (преобразование снимка в черно-белые цвета), конвертирование в серый и т. д.

Цифровая обработка изображений включает в себя также создание панорамных изображений, полученных соединением нескольких кадров.

Программа для обработки изображений

Для ввода цифровых изображений с устройства захвата (видео-, веб- или фотокамеры) в компьютер и их последующего редактирования требуется определенная система для обработки изображений. В идеальном случае такая система должна также

управлять параметрами съемки, как например, значением выдержки и экспозиции, такими настройками изображения, как яркость, контраст, гамма, насыщенность и др.

Программа Altami Studio разработана специально для управления устройствами захвата изображений (или захвата видео), а также для анализа и обработки полученных кадров. Это кроссплатформенное приложение, которое может работать с различными моделями камер в большинстве популярных операционных систем (например, с Canon PowerShot и Canon EOS в ОС линейки Windows, в ОС на базе ядра Linux, а также в Mac OS). Для обработки полученных кадров в программе имеется множество фильтров и операций, работающих как с формой изображений, так и с цветом. Все действия, выполняемые в данном приложении над статичной картинкой, можно также выполнять и в режиме реального времени.

 

 

Методы обработки изображений

Для редактирования цифровых изображений существуют различные алгоритмы обработки изображений, реализованные в современных программах. Их применение позволяет получить высокое качество изображения, а также устранить большинство возникших при съемке дефектов на фотографиях.

В программе Altami Studio разработаны такие методы обработки изображений, как: геометрические (например, поворот, масштаб, обрезание), морфологические (дилатация, эрозия), преобразования цветных изображений (негатив, гамма, сглаживание), изображений в градациях серого (преобразование Лапласа, пороговое, нахождение границ), а также

операции по работе с измерениями (поиск контуров) и с фоном (выравнивание освещенности, восстановление, удаление фона). Кроме того, программное обеспечение для обработки изображений Altami Studio имеет такую функцию, как автоматический поиск объектов на изображении. Все операции могут быть последовательно применены к одному изображению, что позволяет откорректировать изображение.

Обработка рентгеновского изображения

Для анализа рентгеновского снимка часто требуется предварительно его отредактировать. В основном для этого настраивают яркость и контраст фотографии, используют операцию гамма-коррекции, а также алгоритмы обработки полутоновых изображений и многое другое.

Данные методы обработки изображений можно применить в программе Altami Studio. К тому же, с помощью преобразований для работы с фоном, предлагаемых этой системой, с рентгеновского изображения можно удалять артефакты, а фильтр Автоматический поиск объектов позволяет найти и выделить интересующие области на изображении. Помимо перечисленного, в программе Altami Studio реализовано такое преобразование, как Псевдоцвета, идеально подходящее для работы с рентгеновскими снимками. Применяя его, можно «раскрасить» изображение, присвоив пикселям те или иные цвета в результате квантования их по уровням яркости. Таким образом становятся различимы области с близкими по значению яркостями.


Читать другие материалы по теме:

Вам не подходят существующие решения?
Контроль качества зерна
Анализ изображений
Захват изображения
Компенсация дисторсии изображения
Техническое (машинное) зрение
Обработка изображения в реальном времени
Панорамные изображения
Определение размера частиц
Контроль качества труб

Обработка изображений | Laboratory of Mathematical Methods of Image Processing

Андрей Насонов, Алексей Лукин, Андрей Крылов

Построение изображения высокого разрешения по изображению низкого разрешения является часто встречающейся задачей при обработке изображений.

Мы проводим исследования в двух направлениях:

  • Реконструкция изображения высокого разрешения как решение некорректной обратной задачи для задачи построения изображения низкого разрешения по изображению высокого разрешения.
    Для её решения используются регуляризирующие методы.
  • Алгоритмы интерполяции низкой сложности для увеличения разрешения в реальном времени. Разрабатываются быстрые адаптивные к контурам алгоритмы увеличения изображений и видео.

 

Андрей Насонов, Андрей Крылов

Использование нескольких изображений низкого разрешения может повысить качество изображений высокого разрешения. Процесс реконструкции изображения высокого разрешения по нескольких изображениям низкого разрешения называется суперразрешением.

Проект развивается по трём направлениям:

  • Высококачественное суперразрешение, основанное на использовании регуляризирующих методов.
  • Неитерационное суперразрешение. Метод взвешенного медианного усреднения используется для комбинации значений пикселей исходных изображений низкого разрешения.
  • Суперразрешение видеопоследовательностей. Для построения кадра высокого разрешения используется два изображения: текущий кадр низкого разрешения и результат повышения разрешения предыдущего кадра.

 

Андрей Насонов, Алексей Лукин, Андрей Крылов

Применение регуляризирующих методов для:

  • повышения резкости
  • подавления эффекта Гиббса (ложного оконтуривания)
  • подавления шума

 

Андрей Насонов, Андрей Крылов

Метрики используются для объективного сравнения изображений.

Мы рассматриваем задачу оценки алгоритмов повышения качества изображений: повышения разрешения, подавления эффекта Гиббса, повышения резкости. Основная идея состоит в нахождении областей типичных артефактов алгоритмов повышения качества изображений: размытия и эффекта Гиббса.

 

 

Дмитрий Сорокин, Андрей Крылов

Поиск ключевых точек и построение локальных дескрипторов является одной из базовых задач анализа изображений.

Алгоритм поиска ключевых точек и построения дескрипторов основан на разложении изображения в ряд по круговым гармоническим функциям Гаусса-Лагерра. Для ускорения вычислений используется взаимосвязь между круговыми гармоническими функциями Гаусса-Лагерра и двумерными функциями Эрмита, а также быстрый проекционный метод Эрмита.

Темы текущих исследований:

  • повышение стабильности дескрипторов ключевых точек Гаусса-Лагерра к проективным и фотометрическим преобразованиям
  • адаптация поиска ключевых точек и построения дескрипторов к цветным изображениям

Пороговая обработка изображений следов дефектов

Сегментация изображения, т.е. разделение его на области, для которых выполняется определенный критерий, проводится на основе его пороговой обработки по яркости (бинаризации). Операция порогового разделения заключается в сопоставлении значения яркости каждого пикселя изображения с заданным значением порога. Выбор соответствующего значения пороговой величины дает возможность выделения на изображении областей определенного вида.


Компьютерная модель изображения индикаторного рисунка дефекта на контролируемой поверхности

В процессе бинаризации исходное полутоновое изображение, имеющее N уровней яркости, преобразуется в черно-белое, пиксели которого имеют только два значения – 0 и 1. Поскольку количество информации в бинарном изображении почти на порядок меньше, чем в исходном полутоновом изображении, то бинарное изображение легче обрабатывать, хранить и т.п.

Изображение в памяти персонального компьютера представляет собой матрицу точек, яркость которых соответствует яркости наблюдаемого изображения, а размер такой матрицы соответствует размеру изображения. Допустимый диапазон значений яркости отдельной точки (пикселя) изображения: 0 – 255, причем белому цвету соответствует уровень яркости 255, а черному – 0. Это справедливо в случае полутонового изображения с глубиной цвета 8 бит.

Пороговое (бинарное) изображение получается из исходного из следующего соотношения:

где r(x, y) и s(x, y) – уровни яркости пикселей изображения, L – пороговый уровень по яркости.

Таким образом, на изображении r(x, y) пиксели со значением, равным единице, относятся к объектам (в случае капиллярного контроля – это индикаторные следы дефектов), в то время как точки со значением, равным нулю, относятся к фону.


Пороговая обработка индикаторных рисунков дефектов

Для проведения эффективной сегментации изображений индикаторных рисунков с неоднородным фоном предлагается подход, при котором исходное изображение разбивается на подобласти так, что в пределах каждой из них уровень яркости фона остается приблизительно равномерным.

Если в случае глобальных методов для вычисления порога анализируется гистограмма всего изображения, то при локальных методах порогового преобразования исследуются гистограммы фрагментов изображения. В каждой из таких подобластей для сегментации используется свое локальное значение порога. Поскольку порог, применимый для каждого пикселя, оказывается зависящим от характеристик подобласти изображения, содержащей данный пиксель, такое пороговое преобразование является адаптивным.

Исходное изображение разбивается на m x n прямоугольных фрагментов: m по вертикали и n по горизонтали. От их размера зависит чувствительность метода к перепадам яркости фона. С одной стороны, желательно уменьшить размер фрагментов, чтобы хорошо обрабатывать достаточно резкие перепады яркости фона (например, пятна), но, с другой стороны, при уменьшении размера фрагментов появляется опасность, что элементы индикаторных рисунков будут приняты за фон, и появятся их искажения.

В каждом конкретном случае количество и размер прямоугольных элементов, на которые разбивается исходное изображение, выбирается экспериментально. В качестве критерия здесь можно использовать значения дисперсии уровней яркости пикселей, принадлежащих одной области разбиения.

Теория и методы цифровой обработки изображений

Лектор: доцент каф. ТСУЭФА, к.ф.-м.н. Плоских Виктор Александрович

Ведение.
Изображения как универсальный источник и носитель информации. Виды изображений и их источники: органические изображения, микроскопические изображения, традиционные изображения, Визуализация непространственной информации.
Обобщенная схема регистрации изображений.
Оптическое излучение. Светотехнические величины. Колориметрические характеристики. Оптико-электрические преобразователи. Обобщенное математическое описание системы регистрации изображений.
Цифровое кодирование изображений.
Кодирование с поэлементной обработкой: импульсно–кодовая модуляция (ИКМ), статистическое кодирование, кодирование с предсказанием. Цифровое кодирование изображений с пространственной обработкой: интерполяционные методы, кодирование на основе преобразования, кодирование признаков. Сокращение объема и частотного диапазона передаваемой информации.
Статистические модели канала связи как источника помех.
Помехи при передаче изображений с использование ИКМ и ДИКМ, кодирования на основе преобразования. Сравнение методов кодирования.
Линейная обработка изображений.
Импульсный отклик. Матричное представление процессов регистрации и линейной обработки изображений. Анизотропная фильтрация. Оптимальная линейная фильтрация.
Обработка изображений как многомерных сигналов.
Характеристики сигналов и систем в частотной области. Дискретизация непрерывных двумерных сигналов. Обработка непрерывных сигналов дискретными системами.
Дискретный Фурье–анализ многомерных сигналов.
Представление прямоугольно–периодических последовательностей в виде дискретных рядов Фурье. Многомерное дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Вычисление ДПФ.
Алгоритмы быстрых преобразований.
Элементы матричного аппарата теории быстрых алгоритмов ортогональных преобразований. Сравнение линейных методов обработки изображений.
Улучшение качества изображений.
Изменение контраста. Изменение гистограммы. Подавление шумов. Подчеркивание границ. Обработка изображений с преобразованием. Медианная фильтрация Ложные и псевдоцвета. Улучшение спектрозональных изображений.
Модели цифровой реставрации изображений.
Методы реставрации изображений со сглаживанием. Методы реставрации с использованием ограничений. Методы реставрации изображений на основе статистического оценивания. Реставрация изображений с целью подавления ошибок наложения спектров. Реставрация изображений методом гомоморфной фильтрации. Слепая реставрация изображений. Реставрация изображений с пространственно зависимыми искажениями. Реставрация изображений методом рекурсивной фильтрации.
Выделение признаков изображения: яркостных, гистограммных, пространственно–спектральных и контурных.
Эффективность алгоритмов обнаружения перепадов яркости. Цветовые контуры. Признаки пятна и линии. Текстурные признаки, синтез текстур. Связность. Сжатие, утончение и построение остова. Описание линий и формы. Сегментация по яркости, контурная и текстурная сегментация, сегментация формы. Обнаружение объектов и совмещение (привязка) изображений: сопоставление с эталоном, и согласованная фильтрация.
Системы распознавания образов.
Модели систем понимания изображений. Синтаксические методы. Методы, использующие отношения между объектами.

Литература

  1. Цифровая обработка изображений : монография / Р. Гонсалес, Р. Вудс ; пер.с англ. под ред. : П. А. Чочиа. — М. : Техносфера, 2005. — 1072 с.
  2. Цифровая обработка сигналов [Текст] : учебник / А. Оппенгейм, Р. Шафер ; ред. А. Б. Сергиенко ; пер. с англ. С. А. Кулешов. — 2-е изд., испр. — М. : Техносфера, 2009. — 856 с.
  3. Д. Даджион, Р. Мерсеро. Цифровая обработка многомерных сигналов. М.: Мир, 1988.
  4. У. Прэт. Цифровая обработка изображений. В 2–х книгах. М.: Мир, 1982.
  5. Вычислительная оптика. Справочник. / Под. общ. ред. М.М. Русинова. Л.: Машиностроение, 1984.
  6. Цифровая обработка сигналов и ее применения. / Под. общ. ред. Л.П. Ярославского. М.: Наука, 1981.
  7. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. / Под. ред. Т.С. Хуанга. М.: Радио и связь, 1984.
  8. Б.В. Анисимов, В.Д. Курганов, В.К. Злобин. Распознавание и обработка изображений. М.: Высш. шк., 1983.

Введение в обработку изображений в Python с OpenCV 

В этом уроке мы узнаем, как мы можем выполнять обработку изображений с использованием языка Python.  Мы не собираемся ограничиваться одной библиотекой или структурой; однако есть одна, которую мы будем использовать чаще всего, — библиотека Open CV. Мы начнем с небольшого разговора об обработке изображений, а затем перейдем к рассмотрению различных приложений / сценариев, где обработка изображений может оказаться полезной. Итак, начнем!

Что такое обработка изображений?

Важно знать, что именно представляет собой обработка изображений и какова ее роль в общей картине, прежде чем углубляться в ее принципы. Обработка изображений чаще всего называется «Цифровая обработка изображений», а область, в которой она часто используется, — «Компьютерное зрение». Не смущайтесь — мы поговорим об этих терминах и о том, как они связаны.  Оба алгоритма обработки изображений и алгоритмы Computer Vision (CV) принимают изображение в качестве входных данных; однако при обработке изображения вывод также является изображением, тогда как в компьютерном зрении выводом могут быть некоторые особенности / информация об изображении.

Зачем нам это нужно?

Данные, которые мы собираем или генерируем, в основном представляют собой необработанные данные, т.е. они не подходят для непосредственного использования в приложениях по ряду возможных причин. Поэтому нам нужно сначала проанализировать его, выполнить необходимую предварительную обработку, а затем использовать ее.

Например, давайте предположим, что мы пытались создать классификатор котов. Наша программа будет принимать изображение в качестве входных данных и затем сообщать нам, содержит ли изображение кошку или нет. Первым шагом для построения этого классификатора было бы собрать сотни фотографий кошек. Одна общая проблема заключается в том, что все скопированные нами изображения не будут иметь одинаковый размер, поэтому перед передачей их в модель для обучения нам потребуется изменить их размер / предварительно обработать до стандартного размера.

Это только одна из многих причин, по которым обработка изображений необходима для любого приложения компьютерного зрения.

Предпосылки

Прежде чем идти дальше, давайте обсудим, что вам нужно знать, чтобы легко следовать этому учебнику.  Во-первых, вы должны иметь базовые знания программирования на любом языке. Во-вторых, вы должны знать, что такое машинное обучение и как оно работает, поскольку в этой статье мы будем использовать некоторые алгоритмы машинного обучения для обработки изображений. В качестве бонуса было бы полезно, если бы вы имели какое-либо представление или базовые знания об Open CV, прежде чем продолжить изучение этого урока. Но это не обязательно.

Чтобы следовать этому уроку, вы должны определенно знать, как именно изображение представляется в памяти. Каждое изображение представлено набором пикселей, то есть матрицей значений пикселей. Для изображения в градациях серого значения пикселей варьируются от 0 до 255, и они представляют интенсивность этого пикселя. Например, если у вас есть изображение размером 20 x 20, оно будет представлено матрицей 20 x 20 (всего 400-пиксельных значений).

Если вы имеете дело с цветным изображением, вы должны знать, что оно будет иметь три канала — Красный, Зеленый и Синий (RGB). Следовательно, было бы три таких матрицы для одного изображения.

Установка

Примечание. Поскольку мы собираемся использовать OpenCV через Python, подразумевается, что на вашей рабочей станции уже установлен Python (версии 3).

Windows
pip install opencv-python
MacOS
brew install opencv3 --with-contrib --with-python3
Linux
sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

Чтобы проверить, была ли ваша установка успешной или нет, выполните следующую команду в оболочке Python или в командной строке:

Некоторые основы, которые вы должны знать

Прежде чем перейти к использованию обработки изображений в приложении, важно получить представление о том, какие операции попадают в эту категорию и как выполнять эти операции.  Эти операции, наряду с другими, будут использоваться позже в наших приложениях. Итак, давайте вернемся к этому.

Для этой статьи мы будем использовать следующее изображение:

Примечание. Исходный размер, который мы используем, составляет около 1180×786.

Вы, вероятно, заметили, что изображение в настоящее время цветное, что означает, что оно представлено тремя цветными каналами: красным, зеленым и синим. Мы будем преобразовывать изображение в градации серого, а также разбивать изображение на отдельные каналы, используя код ниже.

Поиск деталей изображения

После загрузки изображения с помощью функции imread() мы можем получить некоторые простые свойства, такие как количество пикселей и размеры:

import cv2

img = cv2.imread('rose.jpg')

print("Image Properties")
print("- Number of Pixels: " + str(img.size))
print("- Shape/Dimensions: " + str(img.shape))

Выход:

Image Properties
- Number of Pixels: 2782440
- Shape/Dimensions: (1180, 786, 3)
Разделение изображения на отдельные каналы

Теперь мы разделим изображение на его красные, зеленые и синие компоненты с помощью OpenCV и отобразим их:

from google. colab.patches import cv2_imshow

blue, green, red = cv2.split(img) # Split the image into its channels
img_gs = cv2.imread('rose.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Convert image to grayscale

cv2_imshow(red) # Display the red channel in the image
cv2_imshow(blue) # Display the red channel in the image
cv2_imshow(green) # Display the red channel in the image
cv2_imshow(img_gs) # Display the grayscale version of image

Для краткости мы просто покажем изображение в градациях серого.

Изображение в градациях серого:

Thresholding изображения (сегментация)

Концепция сегментации довольно проста.  Как обсуждалось выше в представлении изображения, значениями пикселей могут быть любые значения от 0 до 255. Допустим, мы хотим преобразовать изображение в двоичное изображение, то есть назначить пикселю значение 0 или 1. Для этого мы можем выполнить сегментацию. Например, если значение Threshold(T) равно 125, тогда всем пикселям со значениями больше 125 будет присвоено значение 1, а всем пикселям со значениями, меньшими или равными этому, будет присвоено значение 0. Давайте сделаем это через код, чтобы получить лучшее понимание.

Изображение, используемое для Thresholding:

import cv2

# Read image
img = cv2.imread('image. png', 0)

# Perform binary thresholding on the image with T = 125
r, threshold = cv2.threshold(img, 125, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2_imshow(threshold)

Выход:

Как вы можете видеть, в результирующем изображении были установлены две области: черная область (значение пикселя 0) и белая область (значение пикселя 1). Оказывается, установленный нами порог был прямо посередине изображения, поэтому значения черного и белого делятся там.

Приложения

1: удаление шума с изображения

Теперь, когда у вас есть общее представление о том, что такое обработка изображений и для чего она используется, давайте продолжим и узнаем о некоторых из ее конкретных приложений.

В большинстве случаев исходные данные, которые мы собираем, содержат шум, то есть нежелательные функции, которые затрудняют восприятие изображения. Хотя эти изображения можно использовать непосредственно для извлечения признаков, точность алгоритма сильно пострадает. Вот почему обработка изображений применяется к изображению перед передачей его алгоритму для получения большей точности.

Существует много различных типов шума, таких как гауссовский шум, шум соли и перца и т.д. Мы можем удалить этот шум из изображения, применив фильтр, который удаляет этот шум или, по крайней мере, сводит к минимуму его влияние. Есть много вариантов, когда речь идет о фильтрах, каждый из которых имеет свои сильные стороны, и, следовательно, является лучшим для определенного типа шума.

Чтобы понять это должным образом, мы добавим шум «соль и перец» в версию изображения розы в оттенках серого, которую мы рассмотрели выше, а затем попытаемся удалить этот шум из нашего шумного изображения, используя различные фильтры, и посмотрим, какой из них лучше подходит для этого типа.

import numpy as np

# Adding salt & pepper noise to an image
def salt_pepper(prob):
      # Extract image dimensions
      row, col = img_gs.shape

      # Declare salt & pepper noise ratio
      s_vs_p = 0.5
      output = np.copy(img_gs)

      # Apply salt noise on each pixel individually
      num_salt = np.ceil(prob * img_gs.size * s_vs_p)
      coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_salt))
            for i in img_gs. shape]
      output[coords] = 1

      # Apply pepper noise on each pixel individually
      num_pepper = np.ceil(prob * img_gs.size * (1. - s_vs_p))
      coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_pepper))
            for i in img_gs.shape]
      output[coords] = 0
      cv2_imshow(output)

      return output

# Call salt & pepper function with probability = 0.5
# on the grayscale image of rose
sp_05 = salt_pepper(0.5)

# Store the resultant image as 'sp_05.jpg'
cv2.imwrite('sp_05.jpg', sp_05)

Хорошо, мы добавили шум к нашему изображению розы, и вот как это выглядит сейчас:

Шумное изображение:

Теперь давайте применим к нему различные фильтры и запишем наши наблюдения, т. е. насколько хорошо каждый фильтр уменьшает шум.

Арифметический фильтр с Sharpening Kernel
# Create our sharpening kernel, the sum of all values must equal to one for uniformity
kernel_sharpening = np.array([[-1,-1,-1],
                              [-1, 9,-1],
                              [-1,-1,-1]])

# Applying the sharpening kernel to the grayscale image & displaying it.
print("\n\n--- Effects on S&P Noise Image with Probability 0.5 ---\n\n")

# Applying filter on image with salt & pepper noise
sharpened_img = cv2.filter2D(sp_05, -1, kernel_sharpening)
cv2_imshow(sharpened_img)

Полученное изображение от применения арифметического фильтра к изображению с шумом соли и перца показано ниже.  При сравнении с исходным изображением в оттенках серого мы видим, что оно слишком сильно осветляет изображение и не может выделить яркие пятна на розе. Следовательно, можно сделать вывод, что арифметический фильтр не может удалить шум соли и перца.

Выход арифметического фильтра:

Фильтр средней точки
from scipy.ndimage import maximum_filter, minimum_filter

def midpoint(img):
    maxf = maximum_filter(img, (3, 3))
    minf = minimum_filter(img, (3, 3))
    midpoint = (maxf + minf) / 2
    cv2_imshow(midpoint)

print("\n\n---Effects on S&P Noise Image with Probability 0. 5---\n\n")
midpoint(sp_05)

Полученное изображение от применения фильтра средней точки на изображении с шумом соли и перца показано ниже. При сравнении с исходным изображением в градациях серого мы видим, что, подобно методу kernel, приведенному выше, изображение становится слишком ярким; Тем не менее, он может выделить яркие пятна на розе. Поэтому мы можем сказать, что это лучший выбор, чем арифметический фильтр, но все же он не восстанавливает исходное изображение полностью.

Выход фильтра средней точки:

Контрагармонический средний фильтр

Примечание. Реализации этих фильтров можно легко найти в Интернете, и то, как именно они работают, выходит за рамки данного руководства. Мы будем смотреть на приложения с абстрактного / более высокого уровня.

def contraharmonic_mean(img, size, Q):
    num = np.power(img, Q + 1)
    denom = np.power(img, Q)
    kernel = np.full(size, 1.0)
    result = cv2.filter2D(num, -1, kernel) / cv2.filter2D(denom, -1, kernel)
    return result

print("\n\n--- Effects on S&P Noise Image with Probability 0.5 ---\n\n")
cv2_imshow(contraharmonic_mean(sp_05, (3,3), 0.5))

Результирующее изображение от применения фильтра Contraharmonic Mean к изображению с шумом соли и перца показано ниже. При сравнении с исходным изображением в градациях серого мы видим, что оно воспроизводило почти то же самое изображение, что и исходное.  Его уровень интенсивности / яркости одинаков, и он также выделяет яркие пятна на розе. Следовательно, мы можем сделать вывод, что фильтр с контрастным антигармоническим эффектом очень эффективен для борьбы с шумом соли и перца.

Результат работы контрагармонического среднего фильтра:

Теперь, когда мы нашли лучший фильтр для восстановления исходного изображения из зашумленного, мы можем перейти к следующему этапу.

2: Обнаружение края с помощью Canny Edge Detector

Изображение розы, которое мы использовали до сих пор, имеет постоянный фон, т. е. черный, поэтому мы будем использовать другое изображение для этого приложения, чтобы лучше показать возможности алгоритма. Причина в том, что если фон постоянен, это делает задачу обнаружения края довольно простой, и мы этого не хотим.

Ранее в этом уроке мы говорили о классификаторе кошек, давайте рассмотрим этот пример и посмотрим, как обработка изображений играет в этом важную роль.

В алгоритме классификации сначала сканируется изображение на предмет «объектов», т.е. при вводе изображения алгоритм находит все объекты на этом изображении, а затем сравнивает их с характеристиками объекта, который вы пытаетесь найти. В случае классификатора кошки, он будет сравнивать все объекты, найденные в изображении, с характеристиками изображения кошки, и, если совпадение найдено, он говорит нам, что входное изображение содержит кошку.

Поскольку мы используем классификатор cat в качестве примера, будет справедливо, что мы будем использовать изображение cat в будущем. Ниже изображение, которое мы будем использовать:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# Declaring the output graph's size
plt.figure(figsize=(16, 16))

# Convert image to grayscale
img_gs = cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imwrite('gs.jpg', img_gs)

# Apply canny edge detector algorithm on the image to find edges
edges = cv2.Canny(img_gs, 100,200)

# Plot the original image against the edges
plt.subplot(121), plt.imshow(img_gs)
plt.title('Original Gray Scale Image')
plt. subplot(122), plt.imshow(edges)
plt.title('Edge Image')

# Display the two images
plt.show()

Результат обнаружения края:

Как вы можете видеть, часть изображения, которая содержит объект, который в данном случае является кошкой, была расставлена ​​точками / отделена посредством обнаружения края. Теперь вам должно быть интересно, что такое Canny Edge Detector и как он это сделал; так что давайте обсудим это сейчас.

Чтобы понять вышесказанное, необходимо обсудить три ключевых шага. Во-первых, он выполняет шумоподавление на изображении аналогично тому, как мы обсуждали ранее.  Во-вторых, он использует первую производную в каждом пикселе, чтобы найти края. Логика этого заключается в том, что в точке, где существует ребро, происходит резкое изменение интенсивности, что вызывает скачок значения первой производной, что делает этот пиксель «краевым пикселем».

В конце он выполняет гистерезисный порог; мы сказали выше, что есть скачок в значении первой производной на ребре, но мы не указали, «насколько высоким» должен быть скачок, чтобы его можно было классифицировать как ребро — это называется порогом! Ранее в этом уроке мы обсуждали, что такое простой порог. Гистерезисный порог является улучшением в том, что он использует два пороговых значения вместо одного. Причина этого заключается в том, что если пороговое значение слишком высокое, мы можем пропустить некоторые фактические ребра (истинные негативы), а если значение слишком низкое, мы получим множество точек, классифицированных как ребра, которые на самом деле не являются ребрами (ложные срабатывания).  Одно пороговое значение установлено высоким, а другое низким. Все точки, которые находятся выше «верхнего порогового значения», обозначены как ребра, затем оцениваются все точки, которые находятся выше нижнего порогового значения, но ниже верхнего порогового значения; точки, которые близки или являются соседями точек, которые были определены как ребра, также идентифицируются как ребра, а остальные отбрасываются.

Это базовые концепции / методы, которые алгоритм Canny Edge Detector использует для идентификации краев на изображении.

«Обработка изображений: технология, методы, применение»

Вашему вниманию предлагается еще одно учебное пособие, и тоже по большей части теоретического свойства — на этот раз на тему построения прикладных систем обработки изображений. Список областей, в которых требуется обработка изображений, довольно широк. Это и дистанционное зондирование земной поверхности из космоса, и проектирование микросхем, и решение проблемы ввода карт и технических чертежей в географические информационные системы (ГИС) и системы автоматизированного проектирования (САПР). Целью данной книги является восполнение пробела в русскоязычных научных публикациях по обработке изображений. Книга состоит из трех частей. Сначала рассматриваются методологические основы обработки изображений, дается анализ предметной области, исходной информации, рассматриваются существующие системы и технологии обработки информации, анализируются устройства ввода изображений и графические форматы. Вторая часть посвящена методам и алгоритмам обработки и распознавания изображений. Рассматриваются методы предварительной обработки изображений, векторизации распознавания объектов на полутоновых и бинарных изображениях, описываются методы контроля качества полученной продукции, анализируются способы представления изображений и устройств вывода изображений. В последней части представлены реализованные практически системы для обработки и распознавания изображений: карт и чертежей, земной поверхности, интегральных микросхем. В заключение — ситуация в сфере обработки изображений в Беларуси, знакомство с коллективами, работающими в данной области, и определение направлений дальнейших исследований.

Книга содержит многочисленные иллюстрации, облегчающие восприятие материала. Она предназначена прежде всего для студентов и научных работников, деятельность которых связана с обработкой изображений. Будет полезна специалистам по информатике и информационным технологиям, занятым в данной области.

Место обработки изображений

Цифровая обработка изображений с использованием MATLAB, 3rd Эд.

Гонсалес, Вудс и Эддинс

2020 г.

ISBN: 9780982085417

Полностью переработан и обновлен. Подробнее

Цифровой Обработка изображений

3-е изд. (DIP / 3e)

к Гонсалес и Вудс

2008

Мировой лидер в своей области для более 30 лет.

Читать более

Цифровая обработка изображений с использованием MATLAB 2-й Эд.

Гонсалес, Вудс и Эддинс

2009 г.

Северная Америка 2-е изд.является заменен 3-е изд. (см. выше). Только глобальная версия DIPUM2E поддерживается. Нажмите здесь , чтобы получить пакет поддержки DIPUM2E.

Цифровой Изображение Обработка
4-е изд.

Гонсалес и Вудс

2018 г.

ISBN: 9780133356724

Мировой лидер в своей области более 40 годы.

Подробнее

Введение в обработку изображений — блог Udentify

В настоящее время системы обработки изображений, которые используются в различных сферах деятельности компаний, относятся к быстрорастущим технологиям.Обработка изображений также является основной областью исследований в инженерных дисциплинах и информатике.

Что такое обработка изображений?

Обработка изображений направлена ​​на преобразование изображения в цифровую форму и выполнение над ним некоторой обработки, чтобы получить улучшенное изображение или извлечь из него некоторую используемую информацию. Это метод, который разработан для преобразования изображения в цифровую форму и выполнения некоторых операций для получения конкретных моделей или извлечения из них полезной информации. Входом этого метода является видео-фрагмент или изображение, например фотография.Результат соответствует желаемой или привлекающей внимание части изображения. Обычно система обработки изображений обрабатывает изображения как двумерные сигналы при применении заранее определенных методов обработки сигналов.

Обработка изображения в основном включает следующие три этапа.
  • Получение изображений с помощью оптического сканера или цифровых фотографий.
  • Анализируйте и используйте изображения, которые включают в себя образцы окрашивания, отличные от человека, такие как сжатие данных, улучшение изображения и спутниковые фотографии.
  • Готовый к использованию результат, измененный на основе анализа результатов изображения.

Цели

Есть разные цели обработки изображений:

  1. Визуализация — наблюдение за объектами, которые трудно увидеть.
  2. Повышение резкости и восстановление изображения — Улучшение зашумленных изображений.
  3. Поиск изображений — привлекательный поиск изображений с высоким разрешением.
  4. Распознавание образов — Определение различных объектов на изображении.
  5. Распознавание изображений — обнаружение объектов на изображении.

Виды

Для обработки изображений используются два метода: аналоговый и цифровой. Для печатных копий, таких как фотокопии и фотографии, можно использовать методы аналоговой или визуальной обработки изображений. При использовании этих визуальных методов аналитики изображений интерпретируют различные фоны. Обработка изображений не должна ограничиваться техническими знаниями, а должна основываться на воображении и мыслительных способностях инженеров. Еще одним важным инструментом в области обработки изображений с помощью визуальных методов являются необработанные данные, то есть прошлые собранные и необработанные изображения.Аналитики обучают систему предыдущим операциям с продуктами, которые они хотят идентифицировать. Как тип глубокого обучения обработка изображений работает с учетом исторических данных.

Методы цифровой обработки помогают управлять цифровыми изображениями с помощью компьютеров. Изображения со спутниковой платформы неполные из-за ошибки датчика. Чтобы преодолеть эти недостатки и получить достоверность информации, она должна пройти различные этапы обработки. Есть три основных шага, которые должны пройти все виды данных при использовании цифровых технологий; Предварительная обработка, проявка и визуализация — это извлечение информации.

Распознавание лиц

Распознавание лиц — одно из наиболее часто используемых приложений для обработки изображений в мире. Технически следуя методологии глубокого обучения, машина сначала обучается особенностям человеческого лица. Описательные особенности, такие как расстояние между двумя глазами, форма среднего человеческого лица, служат метриками для формирования формы лица. После обучения человеческим критериям лица, он принимает все объекты на изображении, которые имеют ту же форму, что и лицо.Обнаружение лица осуществляется путем определения конкретных показателей, составляющих лицо человека. Обнаружение лиц — жизненно важный инструмент для отслеживания клиентов на пути к покупкам. После процесса обнаружения лиц клиенты могут быть сгруппированы в несколько кластеров для определения их характеристик. С помощью этого процесса можно узнать количество клиентов и их основные характеристики, чтобы определить наиболее эффективный способ увеличения продаж.

Проверяли ли вы наше решение для бизнес-аналитики с помощью анализа тепловых карт? Вы можете начать использовать Udentify, который анализирует поведение покупателей в обычных магазинах.Udentify обеспечивает локальный коэффициент конверсии, подсчет голов, тепловые карты и анализ заказов. Благодаря технологии обработки изображений он может анонимно следить за клиентами, что придает значение данным, собранным в результате отслеживания, путем преобразования их в статистические модели. Он позволяет менеджерам компании принимать ориентированные на данные решения через интерфейс управления.

Шериф Али Энес Йолку

KNIME Обработка изображений | KNIME

Расширение обработки изображений KNIME позволяет вам читать более 140 различных видов изображений (благодаря API-интерфейсу Bio-Formats) и применять к изображениям хорошо известные методы, такие как предварительная обработка. сегментация, извлечение признаков, отслеживание и классификация в KNIME. Как правило, эти узлы работают с данными многомерных изображений (например, видео, 3D-изображения, многоканальные изображения или даже их комбинация), что стало возможным благодаря внутреннему используемому ImgLib2-API.

Доступно несколько узлов для расчета характеристик изображения (например, зернике, текстуры или гистограммы) для сегментированных изображений (например, одной ячейки). Затем эти векторы признаков можно использовать для применения методов машинного обучения, чтобы обучать и применять классификатор.

В настоящее время подключаемый модуль обработки изображений для KNIME предоставляет ок. Доступны 100 узлов для (предварительной) обработки, фильтрации, сегментации, извлечения признаков, различных представлений (2D, 3D) и т. Д., А также интеграции для различных других инструментов обработки изображений (см. Используемые и интегрированные библиотеки)

Будущие направления включают полную двунаправленную интеграцию ImageJ2. Такая интеграция позволяет пользователям напрямую использовать / обновлять плагины ImageJ2 внутри KNIME, а также записывать и запускать рабочие процессы KNIME в ImageJ2.Пожалуйста, см. Интеграцию ImageJ2 (БЕТА) для получения дополнительной информации.

Вот доступные расширения обработки изображений KNIME:

Обзор

Начало работы

Установка

Внутренние ресурсы

Внешние ресурсы

Примеры рабочих процессов

Вы можете просмотреть примеры рабочих процессов, связанных с обработкой изображений KNIME, на KNIME Hub.Там вы найдете примеры приложений и руководства, включая информацию о содержании рабочего процесса и о том, как запустить рабочий процесс.

Используемые и интегрированные библиотеки

Интеграция

ImageJ и OMERO организована в виде дополнительных плагинов (также доступных на сайте обновлений вклада сообщества). См. ImageJ и OMERO для получения более подробной информации о соответствующей интеграции.

Если у вас есть предложения, проблемы и т. Д., Пожалуйста, разместите сообщение в категории Обработка изображений на нашем форуме! Мы рады помочь вам в этом.

Лицензия

Узлы обработки изображений KNIME выпускаются под лицензией GPLv3.

Обработка изображений — поддержка KeyCDN

Наша мощная функция обработки изображений в реальном времени преобразует и оптимизирует ваши изображения с помощью простых параметров запроса. Ваш рабочий процесс управления изображениями определяет взаимодействие с пользователем, трансформируя и оптимизируя доставку изображений для любого браузера. Обрабатывайте образы на лету, чтобы создать несколько вариантов и доставить их из нашей высокопроизводительной CDN.

Эта функция доступна как для зон извлечения, так и для зон выталкивания. Просто установите для параметра обработки изображений значение включено . Когда для параметра обработки изображений установлено значение включено в зоне извлечения, параметры Origin Shield и Cache Key Host будут установлены на включен , а параметр Игнорировать строку запроса будет установлен на отключен автоматически.

Если эта функция включена, можно одновременно обрабатывать изображения и доставлять другой контент.При включении будут добавлены заголовки ответов x-ip и x-ip-info . Заголовок ответа x-ip указывает статус операции. Если значение равно 0 , запрос не был обработан (например, CSS или JavaScript). Если значение равно 1 , запрос был обработан. Заголовок ответа x-ip-info указывает результат обработанного запроса. Значение osz указывает размер вывода, значение odim указывает размеры вывода, а значение ofmt указывает формат вывода. В настоящее время поддерживаются форматы изображений jpeg , png , webp и tiff .

Примечание: Очистить обработанное изображение из кеша CDN можно только с помощью Purge URL. Параметр Cache Key Scheme должен быть отключен . умный 9024 903 12 0 10000
целое число (пиксели)
Параметр Значение Зависимости По умолчанию
обрезка
обрезка
0 100
целое число
урожай = {ширина, высота}
кадрирование = {ширина, высота, x, y}
кадрирование = fp, {fp-x, fp-y}
кадрирование = fp, {fp-x, fp- y, fp-z}
crop = fpd, {fp-x, fp-y}
crop
0 4000
целое число (пикселей) для ширины, высоты, x, y, fp- x, fp-y
0 1
float (соотношение базового изображения) для fp-x, fp-y
0 100
целое число (коэффициент масштабирования) для fp-z
smart , fp , fpd требуется ширина и высота
ширина
изменить размер
высота
изменение размера
0 10000
целое число (пиксели)
крышка , содержат , заливка , внутри или снаружи
строка
ширина и высота
позиция

вправо, 9024 размер 9 , снизу или слева
строка

подходит из крышка или содержат или содержат
увеличить
изменить размер
0 9024 9024 или 0 1 9024 9024 или 9 или высота 1
bg = {hex}
bg = {r, g, b}
bg = {r, g, b, a}
изменить размер, расширить
000000 - ffffff
шестнадцатеричный
0,0,0,0. 0 - 255,255,255,1,0
RGB с дополнительным альфа-каналом
удлинить или соответствовать из содержат
удлинить = {padding}
удлинить = {вверху, справа, внизу }
удлинить
0 - 1000
целое число (пиксели)
повернуть
составить
-359 - 359
градусов (целое число) 9325 flip
compose
0 or 1
boolean
flop
compose
0 или 1 9325 0 0 - 100
целое
размытие
составить
90 248 0.3 - 100
с плавающей запятой
гамма
составить
0 - 3
с плавающей точкой
отрицательный
логическое
нормализовать
составить
0 или 1
логическое
пороговое значение
целое 9249

9024 909
тинтегр
составить
000000 - ffffff
шестнадцатеричный
оттенки серого
составить
0

902 составить

0 или 1 9024 9
логическое
olurl
оверлей
URL
строка
olalign
оверлей
по центру по центру по центру нижний правый , нижний левый или верхний левый
строка
olurl центр
olx и oly

целое число целое число пикселей)

olurl
olwidth
оверлей
0 1 float
2 2000 целое число (пиксели)
49 olheight
оверлей
целое число (проценты)
0 1 float
9 0248 2 — 2000 целое число (пиксели)
olurl
olscale
оверлей
1 99
целое число (в процентах)
3 olpadding
наложение 903 , или webp
строка 9249
9024 0 9024 мета или 1
логическое
0 1000
целое число (пиксели)
olurl 10
olalpha
целое число
целое число
48
olurl
olrepeat
оверлей
0 или 1
булево
olurl 9024 902
качество 901 05 формат 0 100
целое
jpeg или webp jpeg: 85 / webp: 80
прогрессивный
формат
9 9 логическое jpeg или png 0
сжатие формат
0 - 9
целое число

09

9000 9000 9000 9000 9000 9000
0 или 1
логическое
png 0
альфа-качество
формат
0 web3 100 9249
целое число
без потерь
формат
0 или 1
логический 90 009
webp 0
nearlossless
формат
0 или 1
boolean
webp
0

Порядок операций

Параметры запроса могут быть определены в любом порядке, но наша система нормализует последовательность преобразования до следующего порядка:

  1. обрезать
  2. кадрирование
  3. изменение размера
  4. расширение
  5. составление
  6. наложение
  7. формат

обрезка всех краев слева

все края слева 9019 .

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? trim = 10  
 

кадрировать

Обрезать изображение с помощью smart , {width, height} , {width, height, x, y} , fp, {fp-x, fp-y} , fp, {fp-x, fp-y, fp-z} или fpd, {fp-x, fp-y} . smart использует алгоритм для автоматической фокусировки на наиболее важной части изображения. Ширина , высота , x и y определяются в пикселях. fp-x , fp-y определяются в пикселях или как соотношение базового изображения. fp-z - коэффициент масштабирования. fp - это точка фокусировки, а fpd - это точка фокусировки в режиме отладки, которая добавляет к изображению красную линию пересечения волос.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? Crop = smart & width = 600 & height = 400  
 
     
        https://ip. keycdn.com/example.jpg ? Crop = 600,400  
 
     
        https: // ip.keycdn.com/example.jpg ? Crop = 600,400,100,0  
 
     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? Crop = fp, 0.40,0.70,2.2 & width = 600 & height = 400  
 
     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? Crop = fpd, 0.40,0.70 & width = 800 & height = 400  
 

ширина

Изменяет размер изображения в пикселях.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 600  
 

высота

Изменяет высоту изображения в пикселях.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? height = 400  
 

соответствует

Определяет, как изображение должно соответствовать предоставленным размерам шириной и высотой .

             
                https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = cover  
         
             
                https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = содержать  
         
             
                https: // ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = fill  
         
             
                https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = внутри  
         
             
                https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = за пределами  
         

позиция

Устанавливает положение изображения на холсте.

             
                https: // ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 200 & fit = cover & position = top  
         
             
                https://ip. keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = contain & position = top  
         
             
                https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = cover & position = right  
         
             
                https: // ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 200 & fit = крышка & позиция = дно  
         
             
                https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = contain & position = bottom  
         
             
                https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = cover & position = left  
         

увеличить

Определяет, следует ли увеличивать изображение сверх исходных размеров.

     
        https://ip.keycdn.com/example. jpg ? width = 730 & Увеличить = 0  
 

bg

Устанавливает цвет фона изображения.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = contain & bg = 2e3234  
 
     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? width = 400 & height = 400 & fit = contain & bg = 46,50,52  
 

расширить

Увеличить изображение на {padding} или {вверх, вправо, внизу, влево} в пикселях.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? extend = 100  
 
     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? extend = 100,50,100,50  
 

повернуть

Поворачивает выходное изображение на положительный или отрицательный градус.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? rotate = 90  
 

flip

Переворачивает изображение по вертикали (ось y).

     
        https: // ip.keycdn.com/example.jpg ? flip = 1  
 

flop

Перемещает изображение по горизонтали (ось x).

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? flop = 1  
 

резкость

Повышает резкость изображения. Более высокое значение резкости увеличит задержку обработки.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? Sharpen = 10  
 

размытие

Размывает изображение.Более высокое значение blur увеличит задержку обработки.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? blur = 5  
 

гамма

Выполняет гамма-коррекцию, уменьшая предварительное изменение размера кодирования с коэффициентом 1/, гамма , а затем увеличивая пост-изменение размера кодирования с коэффициентом гамма .

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? гамма = 1,5  
 

negate

Создает негатив изображения.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? negate = 1  
 

normalize

Повышает контраст выходного изображения за счет увеличения его яркости для покрытия всего динамического диапазона.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? normalize = 1  
 

threshold

Изменяет любое значение пикселя, большее или равное пороговому значению на 255 , в противном случае на 0 .

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? threshold = 100  
 

оттенок

Оттенок изображения с использованием шестнадцатеричного значения цвета оттенок с сохранением яркости изображения.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? tint = 047aed  
 

оттенки серого

Преобразует изображение в 8-разрядную шкалу серого с 256 оттенками серого. Если входное изображение находится в нелинейном цветовом пространстве (например,грамм. sRGB), используйте гамма вместе с оттенками серого для получения оптимальных результатов.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? оттенки серого = 1  
 

removealpha

Удаляет альфа-канал из изображения, если он есть.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? removealpha = 1  
 

olurl

Задает URL-адрес наложенного изображения. Допустимые форматы оверлейных изображений: svg , jpeg , png и webp .URL-адрес может быть простым (например, https://logos. keycdn.com/keycdn-logo-black.svg ) или закодированным (например, https% 3A% 2F% 2Flogos.keycdn.com% 2Fkeycdn-logo-black. svg ).

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? olurl = https: //logos.keycdn.com/keycdn-logo-black.svg  
 

olalign

Изменяет выравнивание наложенного изображения внутри основного изображения.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? olurl = https: // логотипы.keycdn.com/keycdn-logo-black.svg&olalign=topright  
 

olx и oly

Устанавливает местоположение наложенного изображения на основе координат (пикселей). olx и oly будут иметь приоритет над olalign .

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? olurl = https: //logos.keycdn.com/keycdn-logo-black.svg&olx=100&oly=300  
 

olwidth

Определяет ширину наложенного изображения относительно базового изображения, если , или в абсолютных пикселях, если > 2 .

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? olurl = https: //logos.keycdn.com/keycdn-logo-black.svg&olwidth=400  
 

olheight

Определяет высоту наложенного изображения относительно базового изображения, если , или в абсолютных пикселях, если > 2 .

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? olurl = https: //logos.keycdn.com/keycdn-logo-black.svg&olheight=0.75  
 

olscale

Определяет ширину наложенного изображения в процентах от ширины базового изображения.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? olurl = https: //logos.keycdn.com/keycdn-logo-black.svg&olscale=40  
 

olpadding

Изменяет заполнение наложенного изображения в пикселях.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? olurl = https: //logos. keycdn.com/keycdn-logo-black.svg&olalign=bottomleft&olpadding=100  
 

olalpha

Регулирует альфа-прозрачность наложенного изображения.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? olurl = https: //logos.keycdn.com/keycdn-logo-black.svg&olalpha=35  
 

olrepeat

Повторяет наложенное изображение.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? olurl = https: //logos.keycdn.com/keycdn-logo-black.svg&olrepeat=1  
 

формат

Задает выходной формат изображения.

             
                https: // ip.keycdn.com/example.jpg ? format = jpeg  
         
             
                https://ip.keycdn.com/example.jpg ? format = png  
         
             
                https://ip.keycdn.com/example.jpg ? format = webp  
         

качество

Устанавливает уровень качества изображения.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? quality = 70  
 
     
        https: // ip.keycdn.com/example.jpg ? format = webp & quality = 70  
 

прогрессивная

Задает использование прогрессивной (чересстрочной) развертки изображения.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? прогрессивный = 1  
 
     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? format = png & прогрессивный = 1  
 

сжатие

Определяет уровень сжатия zlib изображения PNG.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? format = png & сжатие = 5  
 

адаптивный

Включает адаптивную фильтрацию строк в изображениях PNG.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? format = png & adaptive = 1  
 

alphaquality

Определяет качество альфа-слоя.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? format = webp & alphaquality = 20  
 

без потерь

Этот параметр кодирует изображение WebP без потерь.

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? format = webp & lossless = 1  
 

nearlossless

Этот параметр регулирует значения пикселей WebP для облегчения сжатия, но оказывает минимальное влияние на качество изображения. Он связан с параметром качества .

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? format = webp & nearlossless = 1  
 

Сохраняет метаданные изображения (EXIF, IPTC и XMP).

     
        https://ip.keycdn.com/example.jpg ? metadata = 1  
 

Журнал IPOL · Обработка изображений онлайн

Преобразование градиентного продукта: фильтр изображения для обнаружения симметрии
09. 12.2019 · Кристоф Далиц, Йенс Вильберг, Мануэль Ельч Как уменьшить обнаружение аномалий в изображениях до обнаружения аномалий в шуме
2019-12-08 · Тибо Эре, Аксель Дэви, Маурисио Дельбрасио, Жан-Мишель Морель Watervoxels
08.10.2019 · Пьер Сеттур-Жанет, Клеман Касорла, Вайя Махерас, Квентин Деланной, Натали Беднарек, Франсуа Руссо, Этьен Десенсьер, Николя Пассат Анализ и реализация детектора Harris Corner
03.10.2018 · Хавьер Санчес, Нельсон Монсон, Агустин Сальгадо Обнаружение точки схода в городских условиях с использованием выравнивания точек
14.07.2017 · Хосе Лезама, Грегори Рэндалл, Рафаэль Громпоне фон Джои Неконтролируемый алгоритм обнаружения добра Продолжение в точечном узоре
24.04.2017 · Хосе Лезама, Грегори Рэндалл, Жан-Мишель Морель, Рафаэль Громпоне фон Джои Генерация и обнаружение совмещений в паттернах Габора
18.11.2016 · Сами Блуссо, Рафаэль Громпоне фон Джои Алгоритм неконтролируемого обнаружения совмещения точек
15 декабря 2015 · Хосе Лезама, Грегори Рэндалл, Жан-Мишель Морель, Рафаэль Громпоне фон Джои Изучение пространства нашивок
ПРЕДПРИЯТИЕ · Хосе-Луис Лисани, Жан-Мишель Морель Извлечение линий уровня билинейного изображения
10. 08.2019 · Pascal Monasse Гештальтическая группировка линейных сегментов
22.03.2018 · Бошра Раджаи, Рафаэль Громпоне фон Джои Алгоритм обнаружения контуров, углов и Т-образных переходов
27.02.2018 · Антони Буадес, Рафаэль Громпоне фон Джои, Юлия Наварро Детектор субпиксельных краев: реализация алгоритма Кэнни / Деверне
28.11.2017 · Рафаэль Громпоне фон Джои, Грегори Рэндалл 2D-фильтрация криволинейных структур путем ранжирования ориентационных откликов операторов пути (RORPO)
2017-10-01 · Odyssee Merveille, Бенуа Негель, Хьюг Тэлбот, Лоран Наджман, Николя Пассат Микроскоп кривизны изображения: точное вычисление кривизны при субпиксельном разрешении
28.07.2017 · Адина Чиомага, Паскаль Монасс, Жан-Мишель Морель Неконтролируемое обнаружение гладких контуров
18.11.2016 · Рафаэль Громпоне фон Джой, Грегори Рэндалл Обзор классических детекторов края
07.06.2015 · Haldo Spontón, Хуан Карделино LSD: детектор линейного сегмента
24 марта 2012 г. · Рафаэль Громпоне фон Джой, Жереми Якубович, Жан-Мишель Морель, Грегори Рэндалл Алгоритм морфологических змей в реальном времени
23.03.2012 · Луис Альварес, Луис Баумела, Пабло Маркес-Нейла, Педро Энрикес

Искусственный интеллект (AI) для обработки и анализа изображений - Apriorit

Машины можно научить интерпретировать изображения так же, как это делает наш мозг, и анализировать эти изображения гораздо тщательнее, чем мы.Применительно к обработке изображений искусственный интеллект (AI) может усилить функции распознавания лиц и аутентификации для обеспечения безопасности в общественных местах, обнаружения и распознавания объектов и шаблонов на изображениях и видео и т. Д.

В этой статье мы поговорим о цифровой обработке изображений и роли ИИ в ней. Мы описываем некоторые инструменты и методы обработки изображений на основе ИИ, которые вы можете использовать для разработки интеллектуальных приложений. Мы также рассмотрим самые популярные модели нейронных сетей, используемые для различных задач обработки изображений. Эта статья будет полезна всем, кто хочет создать AI-решение для обработки изображений.

Автор:

Мария Яценко,

Специалист по исследованию рынка

и

Вадим Жерновый,

Разработчик программного обеспечения,

Команда искусственного интеллекта

Содержание:

Что такое обработка изображений?

Методы, методы и инструменты обработки изображений

Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

Структуры машинного обучения и платформы обработки изображений

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Заключение

Что такое обработка изображений?

Вообще говоря, обработка изображения - это манипулирование изображением, чтобы улучшить его или извлечь из него информацию.Есть два метода обработки изображений:

В обоих случаях входом является изображение. Для аналоговой обработки изображений вывод всегда представляет собой изображение. Однако для обработки цифрового изображения выводом может быть изображение или информация, связанная с этим изображением, например данные об особенностях, характеристиках, ограничивающих прямоугольниках или масках.

Сегодня обработка изображений широко используется в медицинской визуализации, биометрии, беспилотных транспортных средствах, играх, наблюдении, правоохранительных органах и других сферах.Вот некоторые из основных целей обработки изображений:

  • Визуализация - Представление обработанных данных в понятной форме, придавая визуальную форму невидимым объектам, например,
  • Повышение резкости и восстановление изображения - Улучшение качество обработанных изображений
  • Извлечение изображений - Помощь в поиске изображений
  • Измерение объектов - Измерение объектов на изображении
  • Распознавание образов - Различение и классификация объектов на изображении, определение их положения и понимание сцена

Цифровая обработка изображения включает восемь ключевых фаз:

Давайте более подробно рассмотрим каждую из этих фаз.

  1. Получение изображения - это процесс захвата изображения с помощью датчика (например, камеры) и его преобразования в управляемый объект (например, файл цифрового изображения). Одним из популярных методов получения изображений является очистка.

В Apriorit мы создали несколько специальных инструментов для сбора изображений, чтобы помочь нашим клиентам собирать высококачественные наборы данных для обучения моделей нейронных сетей.

  1. Улучшение изображения улучшает качество изображения, чтобы извлечь из него скрытую информацию для дальнейшей обработки.
  1. Восстановление изображения также улучшает качество изображения, в основном за счет устранения возможных повреждений, чтобы получить более чистую версию. Этот процесс основан в основном на вероятностных и математических моделях и может использоваться для избавления от размытия, шума, пропущенных пикселей, неправильной фокусировки камеры, водяных знаков и других искажений, которые могут негативно повлиять на обучение нейронной сети.

Рис. 2. Пример изображения с водяным знаком

Изображение предоставлено: Проблема.Life

  1. Обработка цветных изображений включает в себя обработку цветных изображений и различных цветовых пространств. В зависимости от типа изображения мы можем говорить об обработке псевдоцвета (когда цветам присваиваются значения шкалы серого) или обработке RGB (для изображений, полученных с помощью полноцветного датчика).
  1. Сжатие и распаковка изображения позволяет изменять размер и разрешение изображения. Сжатие отвечает за уменьшение размера и разрешения, а декомпрессия используется для восстановления исходного размера и разрешения изображения.

Эти методы часто используются в процессе увеличения изображения. Когда вам не хватает данных, вы можете расширить свой набор данных с помощью слегка расширенных изображений. Таким образом, вы можете улучшить способ обобщения данных в модели нейронной сети и обеспечить получение высококачественных результатов.

Рис. 3. Пример увеличения изображения

Кредит изображения: средний

  1. Морфологическая обработка описывает формы и структуры объектов на изображении.При создании наборов данных для обучения моделей ИИ можно использовать методы морфологической обработки. В частности, морфологический анализ и обработка могут применяться на этапе аннотации, когда вы описываете, что вы хотите, чтобы ваша модель ИИ обнаруживала или распознавала.

Рис. 4. Пример процесса аннотации морфологического анализа

Изображение предоставлено: Visual Geometry Group

  1. Распознавание изображений - это процесс идентификации конкретных характеристик конкретных объектов на изображении.В распознавании изображений с помощью ИИ часто используются такие методы, как обнаружение объектов, распознавание объектов и сегментация.

Именно здесь решения искусственного интеллекта действительно сияют. Выполнив все этапы обработки изображений, вы будете готовы создавать, обучать и тестировать реальное ИИ-решение. Процесс разработки глубокого обучения включает в себя полный цикл операций от сбора данных до включения разработанной модели ИИ в конечную систему.

Рисунок 5. Распознавание изображений с помощью CNN

Изображение предоставлено: GitHub

  1. Представление и описание - это процесс визуализации и описания обработанных данных.Системы искусственного интеллекта предназначены для максимально эффективной работы. Необработанный вывод системы ИИ выглядит как массив чисел и значений, представляющих информацию, которую модель ИИ была обучена производить. Тем не менее, ради производительности системы глубокая нейронная сеть обычно не включает никаких представлений выходных данных. Используя специальные инструменты визуализации, вы можете превратить эти массивы чисел в читаемые изображения, пригодные для дальнейшего анализа.

Однако, поскольку каждый из этих этапов требует обработки огромных объемов данных, вы не можете сделать это вручную. Здесь очень полезны алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения (ML).

Использование AI и ML повышает как скорость обработки данных, так и качество конечного результата. Например, с помощью платформ AI мы можем успешно решать такие сложные задачи, как обнаружение объектов, распознавание лиц и распознавание текста. Но, конечно же, чтобы получить качественный результат, нам нужно выбрать правильные инструменты и методы.

Методы, методы и инструменты обработки изображений

Большинство изображений, полученных с помощью обычных датчиков, требуют предварительной обработки, поскольку они могут быть расфокусированы или содержать слишком много шума.Фильтрация и обнаружение краев - два наиболее распространенных метода обработки цифровых изображений.

Обнаружение краев использует фильтры для сегментации изображения и извлечения данных. Обнаруживая неоднородности яркости, этот метод помогает находить значимые края объектов на обработанных изображениях. Обнаружение кромок Canny, обнаружение кромок Собеля и обнаружение кромок Робертса - одни из самых популярных методов обнаружения кромок.

Существуют также другие популярные методы обработки изображений.Техника вейвлетов широко используется для сжатия изображений, хотя ее также можно использовать для шумоподавления.

Некоторые из этих фильтров также можно использовать в качестве дополнительных инструментов. Например, в одном из наших недавних проектов мы разработали алгоритм ИИ, который использует обнаружение краев для определения физических размеров объектов в данных цифрового изображения.

Чтобы упростить использование этих методов, а также реализовать в продукте функции обработки изображений на основе ИИ, вы можете использовать специальные библиотеки и фреймворки.В следующем разделе мы рассмотрим некоторые из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом для выполнения различных задач обработки изображений с помощью алгоритмов ИИ.

Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

Библиотеки компьютерного зрения содержат общие функции и алгоритмы обработки изображений. Существует несколько библиотек с открытым исходным кодом, которые можно использовать при разработке функций обработки изображений и компьютерного зрения:

  • OpenCV
  • Библиотека визуализации
  • VGG Image Annotator
OpenCV

Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (OpenCV) является популярной. библиотека компьютерного зрения, которая предоставляет сотни алгоритмов компьютерного и машинного обучения и тысячи функций, составляющих и поддерживающих эти алгоритмы.Библиотека поставляется с интерфейсами C ++, Java и Python и поддерживает все популярные настольные и мобильные операционные системы.

OpenCV включает в себя различные модули, такие как модуль обработки изображений, модуль обнаружения объектов и модуль машинного обучения. Используя эту библиотеку, вы можете получать, сжимать, улучшать, восстанавливать и извлекать данные из изображений.

Читайте также:
Исследование методов подсчета количества людей в видеопотоке с использованием OpenCV

Библиотека визуализации

Библиотека визуализации - это промежуточное ПО C ++ для 2D- и 3D-приложений на основе открытой графической библиотеки (OpenGL). Этот набор инструментов позволяет создавать портативные и высокопроизводительные приложения для систем Windows, Linux и Mac OS X. Поскольку многие классы библиотеки визуализации имеют интуитивно понятное взаимно однозначное сопоставление с функциями и возможностями библиотеки OpenGL, с этим промежуточным программным обеспечением легко и удобно работать.

VGG Image Annotator

VGG Image Annotator (VIA) - это веб-приложение для аннотации объектов. Его можно установить непосредственно в веб-браузер и использовать для аннотирования обнаруженных объектов на изображениях, аудио- и видеозаписях.

VIA проста в работе, не требует дополнительной настройки или установки и может использоваться с любым современным браузером.

Фреймворки машинного обучения и платформы обработки изображений

Если вы хотите выйти за рамки использования простых алгоритмов ИИ, вы можете создавать собственные модели глубокого обучения для обработки изображений. Чтобы сделать разработку немного быстрее и проще, вы можете использовать специальные платформы и фреймворки. Ниже мы рассмотрим некоторые из самых популярных из них:

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • MATLAB Image Processing Toolbox
  • Microsoft Computer Vision
  • Google Cloud Vision
  • Google Colaboratory (Colab)
Tensor 9 Tensor TensorFlow от Google - это популярный фреймворк с открытым исходным кодом, поддерживающий машинное обучение и глубокое обучение.Используя TensorFlow, вы можете создавать и обучать собственные модели глубокого обучения. Платформа также включает набор библиотек, в том числе те, которые можно использовать в проектах обработки изображений и приложениях компьютерного зрения.

PyTorch

PyTorch - это среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, изначально созданная исследовательской лабораторией Facebook AI Research (FAIR). Эта основанная на Torch структура имеет интерфейсы Python, C ++ и Java.

Помимо прочего, вы можете использовать PyTorch для создания приложений компьютерного зрения и обработки естественного языка.

MATLAB Image Processing Toolbox

MATLAB - это аббревиатура от matrix lab . Это название популярной платформы для решения научных и математических задач и языка программирования. Эта платформа предоставляет набор инструментов для обработки изображений (IPT), который включает в себя несколько алгоритмов и приложений рабочего процесса для обработки, визуализации и анализа изображений, а также для разработки алгоритмов.

MATLAB IPT позволяет автоматизировать стандартные рабочие процессы обработки изображений.Этот набор инструментов можно использовать для уменьшения шума, улучшения изображения, сегментации изображения, обработки трехмерного изображения и других задач. Многие функции IPT поддерживают генерацию кода C / C ++, поэтому их можно использовать для развертывания встроенных систем технического зрения и прототипирования настольных компьютеров.

MATLAB IPT не является платформой с открытым исходным кодом, но имеет бесплатную пробную версию.

Microsoft Computer Vision

Computer Vision - это облачная служба, предоставляемая Microsoft, которая дает вам доступ к расширенным алгоритмам обработки изображений и извлечения данных. Он позволяет:

  • анализировать визуальные особенности и характеристики изображения
  • среднее содержание изображения
  • извлекать текст из изображений
Google Cloud Vision

Cloud Vision является частью платформы Google Cloud и предлагает набор изображений особенности обработки. Он предоставляет API для интеграции таких функций, как маркировка и классификация изображений, локализация объектов и распознавание объектов.

Cloud Vision позволяет использовать предварительно обученные модели машинного обучения, а также создавать и обучать пользовательские модели машинного обучения для решения различных задач обработки изображений.

Google Colaboratory (Colab)

Google Colaboratory, также известный как Colab, - это бесплатная облачная служба, которую можно использовать не только для улучшения ваших навыков программирования, но и для разработки приложений глубокого обучения с нуля.

Colab упрощает использование популярных библиотек, таких как OpenCV, Keras и TensorFlow, при разработке приложений на основе ИИ. Сервис основан на Jupyter Notebooks, что позволяет разработчикам ИИ делиться своими знаниями и опытом в удобной форме.Плюс, в отличие от аналогичных сервисов, Colab предоставляет бесплатные ресурсы GPU.

Помимо различных библиотек, фреймворков и платформ, вам также может потребоваться большая база данных изображений для обучения и тестирования вашей модели.

Существует несколько открытых баз данных, содержащих миллионы изображений с тегами, которые вы можете использовать для обучения своих специализированных приложений и алгоритмов машинного обучения. ImageNet и Pascal VOC - одни из самых популярных бесплатных баз данных для обработки изображений.

Читайте также:
Как использовать Google Colaboratory для обработки видео

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Многие инструменты, о которых мы говорили в предыдущем разделе, используют ИИ для решения сложных задач обработки изображений.Фактически, улучшения в области искусственного интеллекта и машинного обучения являются одной из причин впечатляющего прогресса в технологиях компьютерного зрения, который мы наблюдаем сегодня.

Наиболее эффективные модели машинного обучения для обработки изображений используют нейронные сети и глубокое обучение. Глубокое обучение использует нейронные сети для решения сложных задач аналогично тому, как их решает человеческий мозг.

Различные типы нейронных сетей могут быть развернуты для решения различных задач обработки изображений, от простой двоичной классификации (соответствует ли изображение определенным критериям или нет) до сегментации экземпляров.Выбор правильного типа и архитектуры нейронной сети играет важную роль в создании эффективного решения для обработки изображений на основе ИИ.

Ниже мы рассмотрим несколько популярных нейронных сетей и определим задачи, для которых они наиболее подходят.

Сверточная нейронная сеть

Сверточные нейронные сети (ConvNets или CNN) - это класс сетей глубокого обучения, которые были созданы специально для обработки изображений. Однако CNN успешно применяются к различным типам данных, а не только к изображениям. В этих сетях нейроны организованы и связаны аналогично тому, как нейроны организованы и связаны в человеческом мозге. В отличие от других нейронных сетей, CNN требуют меньшего количества операций предварительной обработки. Кроме того, вместо использования фильтров, созданных вручную (несмотря на то, что они могут извлечь из них пользу), CNN могут изучать необходимые фильтры и характеристики во время обучения.

CNN - это многослойные нейронные сети, которые включают в себя входные и выходные слои, а также ряд блоков скрытых слоев, которые состоят из:

  • Сверточных слоев - отвечает за фильтрацию входного изображения и извлечение определенных функций, таких как края, кривые, и цвета
  • Объединение слоев - Улучшение обнаружения необычно размещенных объектов
  • Слои нормализации (ReLU) - Повышение производительности сети за счет нормализации входных данных предыдущего слоя
  • Полностью связанные слои - Слои, в которых нейроны имеют полные подключения ко всем активациям на предыдущем уровне (аналогично обычным нейронным сетям)

Все слои CNN организованы в трех измерениях (вес, высота и глубина) и состоят из двух компонентов:

  • Извлечение признаков
  • Классификация

В первом компоненте CNN выполняет несколько сверток и пул Чтобы обнаружить особенности, которые затем будут использоваться для классификации изображений.

Во втором компоненте, используя извлеченные признаки, сетевой алгоритм пытается предсказать, каким может быть объект на изображении, с вычисленной вероятностью.

CNN широко используются для реализации ИИ при обработке изображений и решения таких проблем, как обработка сигналов, классификация изображений и распознавание изображений. Существует множество типов архитектур CNN, таких как AlexNet, ZFNet, Faster R-CNN и GoogLeNet / Inception.

Выбор архитектуры CNN зависит от решаемой задачи.Например, GoogLeNet показывает более высокую точность распознавания листьев, чем AlexNet или базовая CNN. В то же время из-за большего количества слоев GoogLeNet запускается дольше.

Mask R-CNN

Mask R-CNN - это глубокая нейронная сеть на основе Faster R-CNN, которую можно использовать для разделения объектов в обработанном изображении или видео. Эта нейронная сеть работает в два этапа:

  • Сегментация - нейронная сеть обрабатывает изображение, обнаруживает области, которые могут содержать объекты, и генерирует предложения.
  • Создание ограничивающих рамок и масок - Сеть вычисляет двоичную маску для каждого класса и генерирует окончательные результаты на основе этих вычислений.

Эта модель нейронной сети является гибкой, настраиваемой и обеспечивает лучшую производительность по сравнению с аналогичными решениями. Однако Mask R-CNN борется с обработкой в ​​реальном времени, поскольку эта нейронная сеть довольно тяжелая, а слои маски добавляют немного накладных расходов на производительность, особенно по сравнению с Faster R-CNN.

Mask R-CNN остается одним из лучших решений, например, для сегментации. В Apriorit мы применили эту архитектуру нейронной сети и наши навыки обработки изображений для решения многих сложных задач, включая обработку данных медицинских изображений и данных медицинской микроскопии. Мы также разработали плагин для повышения производительности этой модели нейронной сети до десяти раз благодаря использованию технологии NVIDIA TensorRT.

Читайте также:
Повышение производительности Mask R-CNN с помощью TensorRT

Полностью сверточная сеть

Концепция полностью сверточной сети (FCN) была впервые предложена группой исследователей из Университета Беркли. Основное различие между CNN и FCN заключается в том, что последний имеет сверточный слой вместо обычного полносвязного слоя. В результате FCN могут управлять различными размерами входных данных. Кроме того, FCN используют понижающую дискретизацию (полосатую свертку) и повышающую дискретизацию (транспонированную свертку), чтобы сделать операции свертки менее затратными в вычислительном отношении.

Полностью сверточная нейронная сеть идеально подходит для задач сегментации изображения, когда нейронная сеть делит обработанное изображение на несколько групп пикселей, которые затем маркируются и классифицируются.Некоторые из наиболее популярных FCN, используемых для семантической сегментации, - это DeepLab, RefineNet и Dilated Convolutions.

U-Net

U-Net - это сверточная нейронная сеть, которая позволяет быстро и точно сегментировать изображения. В отличие от других нейронных сетей из нашего списка, U-Net был разработан специально для сегментации биомедицинских изображений. Поэтому неудивительно, что U-Net превосходит Mask R-CNN, особенно в таких сложных задачах, как обработка медицинских изображений.

U-Net имеет U-образную архитектуру и имеет больше функциональных каналов в части повышающей дискретизации. В результате сеть распространяет контекстную информацию на уровни с более высоким разрешением, создавая более или менее симметричный расширяющийся путь к ее сокращающейся части.

В Apriorit мы успешно внедрили систему с магистралью U-Net, чтобы дополнить результаты решения сегментации медицинских изображений. Такой подход позволил получить более разнообразные результаты обработки изображений и позволил анализировать полученные результаты с помощью двух независимых систем.Дополнительный анализ особенно полезен, когда специалист в предметной области не уверен в конкретном результате сегментации изображения.

Читайте также:
Применение глубокого обучения для классификации типов рака кожи

Генеративная состязательная сеть

Генеративные состязательные сети (GAN) должны решать одну из самых больших проблем, с которыми нейронные сети сталкиваются в наши дни: состязательные изображения.

Состязательные изображения известны тем, что вызывают массовые сбои в нейронных сетях.Например, нейронную сеть можно обмануть, если вы добавите к исходному изображению слой визуального шума под названием perturbation . И хотя разница почти незаметна для человеческого мозга, компьютерные алгоритмы не могут правильно классифицировать состязательные изображения (см. Рисунок 9).

Рисунок 9. Пример неправильной классификации состязательных изображений

Изображение предоставлено: OpenAI

GAN - это двойные сети, которые включают в себя две сети - генератор и дискриминатор, которые противопоставляются друг другу.Генератор отвечает за создание новых данных, а дискриминатор должен оценивать подлинность этих данных.

Plus, в отличие от других нейронных сетей, GAN можно научить создавать новые данные, такие как изображения, музыку и прозу.

Заключение

С помощью алгоритмов глубокого обучения и нейронных сетей можно научить машины видеть и интерпретировать изображения так, как это требуется для конкретной задачи. Прогресс во внедрении обработки изображений на основе AI впечатляет и открывает широкий спектр возможностей в областях от медицины и сельского хозяйства до розничной торговли и правоохранительных органов.

Специалисты Apriorit из группы искусственного интеллекта чрезвычайно интересуются искусственным интеллектом и машинным обучением, поэтому мы следим за последними улучшениями в обработке изображений на основе искусственного интеллекта и используем эти знания при работе над нашими проектами искусственного интеллекта.

Мы разрабатываем решения для искусственного интеллекта и глубокого обучения на основе последних исследований в области обработки изображений и с использованием таких фреймворков, как Keras, TensorFlow и PyTorch. Когда окончательная модель искусственного интеллекта готова и заказчик доволен результатами, мы помогаем ему интегрировать ее в любую платформу, от настольных и мобильных до Интернета, облака и Интернета вещей.

Свяжитесь с нами, и мы с радостью поможем вам реализовать функцию обработки изображений в вашем текущем веб-приложении или создать с нуля индивидуальное решение на основе ИИ для любой платформы.

janko / image_processing: Оболочка высокоуровневой обработки изображений для libvips и ImageMagick / GraphicsMagick

Предоставляет вспомогательные средства обработки изображений более высокого уровня, которые обычно необходимы при загрузке изображений.

Этот гем может обрабатывать изображения с помощью ImageMagick / GraphicsMagick или Библиотеки libvips.ImageMagick - хороший выбор по умолчанию, особенно если вы мигрируют из другого драгоценного камня или библиотеки, использующей ImageMagick. Libvips - это новая библиотека, которая может очень быстро обрабатывать изображения (часто в несколько раз быстрее, чем ImageMagick).

Гол

Цель этого проекта - создать один драгоценный камень, содержащий все вспомогательные методы, необходимые для изменения размера и обработки изображений.

В настоящее время существующие драгоценные камни вложений (например, скрепка, CarrierWave, Refile, Dragonfly, ActiveStorage и другие) реализуют собственный пользовательский образ вспомогательные методы. Но почему? Это не очень СУХОЕ, не так ли?

Давайте будем честными. Обработка изображений - это мрачное, загадочное искусство. Итак, мы хотим объедините каждую отличную идею из всех этих отдельных драгоценных камней в одну потрясающую библиотека, которая постоянно обновляется с учетом передового опыта как изменять размер и обрабатывать изображения.

Установка

  1. Установите ImageMagick и / или libvips:
 $ brew установить imagemagick vips 
  1. Добавьте драгоценный камень в свой Gemfile:
 драгоценный камень "image_processing", "~> 1.0 "

Использование

Обработка осуществляется через ImageProcessing :: Vips или ImageProcessing :: MiniMagick модулей. Оба модуля имеют одинаковые цепочный API для определения конвейера обработки:

 требуется "image_processing / mini_magick"

обработано = ImageProcessing :: MiniMagick
  . исходный файл)
  .resize_to_limit (400, 400)
  .convert ("png")
  .вызов

обработано # => #  

Это позволяет легко переходить при создании нескольких производных:

 требуется "image_processing / vips"

pipeline = ImageProcessing :: Vips
  .исходный файл)
  .convert ("png")

large = pipeline.resize_to_limit! (800, 800)
medium = pipeline.resize_to_limit! (500, 500)
small = pipeline.resize_to_limit! (300, 300) 

Обработка выполняется при вызове #call или при вызове метода обработки на ура (! ).

 обработано = ImageProcessing :: MiniMagick
  .convert ("png")
  .resize_to_limit (400, 400)
  .call (изображение)

# ИЛИ ЖЕ

обработано = ImageProcessing :: MiniMagick
  .source (image) # объявить исходное изображение
  .convert ("png")
  .resize_to_limit (400, 400)
  .вызов

# ИЛИ ЖЕ

обработано = ImageProcessing :: MiniMagick
  .source (изображение)
  .convert ("png")
  . resize_to_limit! (400, 400) # метод взрыва 

Вы можете проверить параметры конвейера в любой момент перед его выполнением:

 pipeline = ImageProcessing :: MiniMagick
  .source (изображение)
  .loader (страница: 1)
  .convert ("png")
  .resize_to_limit (400, 400)
  .полоска

pipeline.options
# => {: source => # ,
#: loader => {: page => 1},
#: saver => {},
#: format => "png",
#: operations => [[: resize_to_limit, [400, 400]], [: strip, []]],
#: processor_class => ImageProcessing :: MiniMagick :: Processor} 

Исходный объект должен отвечать на #path или быть строкой, именем пути или объект Vips :: Image / MiniMagick :: Tool .Обратите внимание, что обработанный файл всегда сохраняется в новом месте, обработка на месте не поддерживается.

 ImageProcessing :: Vips.source (File.open ("source.jpg"))
ImageProcessing :: Vips.source ("source.jpg")
ImageProcessing :: Vips.source (Pathname.new ("source. jpg"))
ImageProcessing :: Vips.source (Vips :: Image.new_from_file ("source.jpg")) 

Когда #call вызывается без параметров, результатом обработки является Tempfile объект. Вы можете сохранить результат обработки в определенном месте, передача : назначение в #call или передача save: false для получения необработанного Vips :: Image / MiniMagick :: Tool объект.

 pipeline = ImageProcessing :: Vips.source (изображение)

pipeline.call # => # 
pipeline.call (save: false) # => # 
pipeline.call (пункт назначения: "/ путь / к / назначению") 

Вы можете продолжить чтение документации API для конкретных модулей:

См. wiki для дополнительных руководств по типичным сценариям. Вики является общедоступным для редактирования, поэтому вам рекомендуется добавлять свои собственные руководства.

Приборы

Вы можете зарегистрировать блок #instrumenter для данного конвейера, который будет выполнение конвейера, позволяющее записывать показатели производительности.

 pipeline = ImageProcessing :: Vips.instrumenter do | ** опции и обработка |
  options [: source] # => # <Файл: ...>
  options [: loader] # => {fail: true}
  параметры [: saver] # => {качество: 85}
  параметры [: формат] # => "png"
  options [: operations] # => [[: resize_to_limit, 500, 500], [: flip, [: horizontal]]]
  options [: processor] # => ImageProcessing :: Vips :: Processor

  ActiveSupport :: Notifications.instrument ("process.image_processing", ** параметры) делать
    обработка.call # вызывает конвейер
  конец
конец

трубопровод
  .source (изображение)
  .loader (ошибка: правда)
  .saver (качество: 85)
  .convert ("png")
  .resize_to_limit (500, 500)
  .flip (: горизонтальный)
  .call # звонит приборщику 

Содействующие

Наш тестовый набор требует, чтобы были установлены библиотеки imagemagick и libvips .

  $ brew установить imagemagick vips
  

После этого вы можете запускать тесты с

  $ bundle exec rake test
  

Обратная связь

Мы будем рады вашим отзывам! Что бы вы хотели добавить в image_processing? Как мы можем улучшить этот камень? Откройте вопрос и дайте нам знать!

Кредиты

Функциональность ImageProcessing :: MiniMagick была извлечена из refile-mini_magick.

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *