Обработка изображения: Недопустимое название — Викиучебник

Posted on by

Содержание

Предварительная обработка изображений (Preliminary image processing) — Моделирование и распознавание 2D/3D образов. (Modeling and recognition of 2D/3D images)

Предварительная обработка изображения — процесс улучшения качества изображения, ставящий целью получение на основе оригинала максимально точного и адаптированного для автоматического анализа изображения .

Среди дефектов цифрового изображения можно выделить следующие виды:

  • Цифровой шум
  • Цветовые дефекты (недостаточные или избыточные яркость и контраст, неправильный цветовой тон)
  • Размытость (расфокусировка)

Методы предварительной обработки изображений зависят от задач исследований и могут включать следующие виды работ:

Цифровой шум изображения — дефект изображения, вносимый фотосенсорами и электроникой устройств, которые их используют. Для его подавления используют следующие методы:

Линейное усреднение точек по соседям — самый простой вид алгоритмов удаления шума. Основная идея их в том чтобы брать среднее арифметическое значение точек в некоторой окрестности в качестве нового значения точки.

Физически такая фильтрация реализуется с помощью обхода пикселей изображения матрицей свертки, имеющей такой вид:

Пример:</a

div – это коэффициент нормирования, для того чтобы средняя интенсивность оставалась не изменой. Он равен сумме коэффициентов матрицы, в примере div = 6.

Размытие по Гауссу (разновидность линейного свертывания) реализуется с помощью обхода пикселей изображения матрицей свертки, имеющей такой вид:

Матрица 5×5 заполняется по нормальному (гауссовому закону). Ниже приведена та же матрица, где коэффициенты уже являются нормированными, так что div для этой матрицы равен одному.

От размера матрицы зависит сила размытия.

У верхнего левого пикселя не существует «соседей» слева и сверху, следовательно, нам не на что умножать коэффициенты матрицы!

Для решения этой проблемы требуется создание промежуточного изображения. Идея в том, чтобы создавать временное изображение с размерами

width + 2 • gap / 2, height + 2 • gap / 2,   где

width и height – ширина и высота фильтруемого изображения,

gap – размерность матрицы свертки.

В центр изображения копируется входная картинка, а края заполняются крайними пикселями изображения. Размытие применяется к промежуточному буферу, а потом из него извлекается результат.</a

Медианный фильтр представляет собой оконный фильтр, последовательно сканирующий изображение, и возвращающий на каждом шаге один из элементов, попавших в окно  фильтра.

Пиксели, которые «попадают» в окно, сортируются в порядке возрастания и выбирается  то значение, которое находится посредине отсортированного списка.

Медианный фильтр обычно используется для уменьшения шума или «сглаживания» изображения.

Для улучшения четкости

изображения используется следующий фильтр (div=1):

Морфологические преобразования

Морфологическая фильтрация используется для расширения (дилактации) или сужения (эрозии) элементов бинарного изображения.

Дилатация (морфологическое расширение) – свертка изображения или выделенной области изображения некоторым шаблоном. Шаблон может иметь произвольную форму и размер. При этом в нем выделяется единственная ведущая позиция (anchor), которая совмещается с текущим пикселем при вычислении свертки.

Бинарное изображение – упорядоченный набор (упорядоченного множества) черно-белых точек (пикселей). Максимум интенсивности пикселей изображения равен единице, а минимум – нулю.

Применение дилатации сводится к проходу шаблоном по всему изображению и применению оператора поиска локального максимума интенсивности пикселей изображения, которые накрываются шаблоном. Если максимум равен 1, то точка, в которой находится анкор шаблона будет белая. Такая операция вызывает рост светлых областей на изображении  На рисунке серым цветом отмечены пиксели, которые в результате применения дилатации будут белыми.

Эрозия (морфологическое сужение) – операция, обратная дилатации.

Действие эрозии подобно дилатации, разница лишь в том, что используется оператор поиска локального минимума. Если минимум равен 0, то точка, в которой находится анкор шаблона, будет черная.  На рисунке справа серым цветом отмечены пиксели, которые станут черными в результате эрозии.

Операция «Дилатация» – аналог логического «или», операция «Эрозия» – аналог логического «и».

Результат морфологических операций во многом определяется применяемым шаблоном (структурным элементом). Выбирая различный структурный элемент можно решать разные задачи обработки изображений:

Яркость представляет собой характеристику, определяющую то, на сколько сильно цвета пикселей отличаются от чёрного цвета. Например, если оцифрованная фотография сделана в солнечную погоду, то ее яркость будет значительной. С другой стороны, если фотография сделана вечером или ночью, то её яркость будет невелика.

Контраст представляет собой характеристику того, насколько большой разброс имеют цвета пикселей изображения. Чем больший разброс имеют значения цветов пикселей, тем больший контраст имеет изображение.

По аналогии с терминами математической статистики можно отметить, что

  • яркость 
    – среднее значение;
  • контраст  – среднеквадратичное отклонение от среднего значения.

Если яркость и контраст изображения никак не меняются в процессе преобразования, то функция имеет график, представленный на рис. а.  .

Если прямая сдвигается вверх (рис. б), яркость изображения увеличивается, а если прямая сдвигается вниз (рис. в) – уменьшается.

На следующем рисунке показано преобразования контраста. При увеличении контраста изображения (рис. а) наклон прямой увеличивается, при уменьшении контраста – уменьшается (рис. б).

Можно задавать различные преобразования яркости/контраста для каждого из компонентов модели RGB.

Коррекция контрастности изображения линейной растяжкой гистограммы

Гистограмма яркостей показывает, сколько пикселов N с близким значением яркости f  попадает в интервал от fi до f +∆fi.

Пусть, например, уровни некоторого изображения c оттенками серого занимают интервал от 6 до 158 со средним значением яркости 67 при возможном наибольшем интервале значений от 0 до 255.

Это изображение является малоконтрастным, превалирует темный оттенок. Возможным методом улучшения контраста может стать так называемая

линейная растяжка гистограммы (stretch), когда уровням исходного изображения, лежащим в интервале [fмин, fмакс], присваиваются новые значения с тем, чтобы охватить  весь   возможный интервал изменения  яркости,  в  данном случае [0, 255]. При этом контраст существенно увеличивается (см. рисунок). Преобразование  уровней яркости осуществляется по формуле:

                             

где fi – старое значение яркости  i-го пиксела, gi – новое значение, a, b – коэффициенты. Для рис.   fмин = 6,  fмакс = 158.

Выберем a и b таким образом, чтобы gмин = 0,  gмакс = 255. Из  (1) получаем: a = — 10,01; b = 1,67.

Еще более можно улучшить контраст, используя нормализацию гистограммы.  При  этом   на  весь максимальный  интервал  уровней   яркости [0,  255] растягивается не вся гистограмма, лежащая в пределах от fмин до fмакс, а её наиболее интенсивный участок. На следующем рисунке исключено 5% пикселов.

Целью выравнивания гистограммы (эту процедуру называют также линеаризацией и эквализацией – equalization) является такое преобразование,  чтобы,  в  идеале,  все  уровни  яркости    приобрели  бы   одинаковую частоту, а гистограмма яркостей отвечала бы равномерному закону распределения.

Пусть изображение имеет формат: N пикселов по горизонтали и M по вертикали, число уровней квантования яркости равно J. Общее число пикселов равно N ·M, на один уровень яркости попадает, в среднем, no = N ·M/J пикселов. Например, N = M = 512, J = 256. В этом случае no = 1024. Расстояние ∆f между дискретными уровнями яркости от

fi до fi+1 в гистограмме исходного изображения одинаковое, но на каждый уровень выпадает различное число пикселов. При эквализации гистограммы расстояние ∆gi между уровнями gi и gi+1 различно, но число пикселов на каждом уровне, в среднем, одинаковое и равно no. Алгоритм эквализации несложен. Пусть уровнями с малой яркостью обладает небольшое количество пикселов, как на следующем рисунке.

Например, уровень яркости 0 на исходном изображении имеют 188 пикселов, уровень 1 — 347 пикселов, уровень 2 — 544 пиксела. В сумме это 1079 пикселов, т.е. приблизительно no. Присвоим всем этим пикселам уровень 0. Пусть на исходном изображении число пикселов с уровнями яркости 3 и 4 в сумме приблизительно также равно no. Этим пикселам присваивается  уровень 1. С другой стороны, пусть число пикселов с уровнем 45 на исходном изображении составляет 3012, т.е. приблизительно 3no. Всем этим пикселам присваивается некоторый одинаковый уровень gi, не обязательно равный 45, а соседние два уровня остаются незаполненными. Рассмотренные процедуры выполняются для всех уровней яркости.

В каждом конкретном случае выбирают ту процедуру преобразования гистограмм,  которая приводит к наилучшему, с точки зрения пользователя, результату.

 

Автор: Николай Свирневский

(PDF) Быстрая обработка изображений на основе интегральных матриц изображений

Быстрая обработка изображений на основе интегральных матриц изображений

«Штучний інтелект» 3’2006 599

8М

Вычислительная сложность стандартной свёртки равна 25 умножениям и 24 сложениям

для ядра размером 55×, и 9 умножениям и 8 сложениям для ядра размером 33

.

Вычислительная сложность стандартной свёртки с усредняющей маской размером 33

равна восьми сложениям и одному делению, а для маски размером 55 × – двадцати

четырём сложениям и одному делению. Вычислительная сложность быстрой свёртки

для усредняющих масок размером 33

или 55

равна трём сложениям, двум

вычитаниям и одному делению на один пиксель изображения. Вычислительная

сложность быстрой свёртки для маски лапласиана размером 33

или 55 × равна трём

сложениям, трём вычитаниям и одному умножению на один пиксель изображения.

Вычислительная сложность быстрой свёртки для детектора горизонтальных линий

размером 33× или 55× равна пяти сложениям, пяти вычитаниям и одному умножению

на один пиксель изображения.

1.3. Быстрое вычисление локальных статистик

Среднее значение пикселей области изображения можно вычислить, используя три

сложения, два вычитания и одно деление. На основе интегральной матрицы изображения

можно быстро вычислять стандартное отклонение в любой прямоугольной области

изображения заранее заданного размера nm

. Сначала вычисляется интегральная

матрица изображения, затем, используя скользящее окошко размером nm ×, вычисляется

интегральная матрица стандартных отклонений:

),,(),1(),(

;)),(),((

1

)1,(),(

;0),1(

;0)1,(

,,

2

,

,

jisjiSTDIimjiSTDIim

jiSumjig

mn

jisjis

jSTDIim

is

nmnm

nm

nm

+−=

−+−=

=−

=−

(5)

где g – исходное изображение, m, n – размеры скользящего окошка, i, j – координаты

пикселя со значением g(i, j), Summ,n(i, j) – сумма значений пикселей в скользящем

окошке, STDIimm,n – интегральная матрица стандартных отклонений, s(i, j) – сумма

значений пикселей по столбцам. Количество арифметических операций для вычисления

одного элемента интегральной матрицы стандартных отклонений равно одному

сложению, одному вычитанию, одному умножению, одному делению, вычислению

одного квадратного корня и одному возведению в квадрат. Количество арифметических

операций для вычисления стандартного отклонения в области с размерами nm × равно

двум сложениям и двум вычитаниям.

1.4. Быстрое построение пирамиды изображений

Суммарная вычислительная сложность построения пирамиды изображений,

состоящей из L уровней, равна ∑=

L

ll

M

0

2

4

3сложениям и ∑=

L

ll

M

0

2

4

1делениям, где l –

вычисляемый уровень пирамиды, L – количество уровней, ll MM ×– размер

Промышленная обработка изображений | SICK

Промышленная обработка изображений | SICK

Решения для промышленной обработки изображений

Новые масштабы в сфере машинного зрения

Решения для промышленной обработки изображений идеально подходят для решения задач, связанных с автоматической инспекцией и измерением. Решения для управления робототехникой и обширное портфолио качественно новых 2D- и 3D-видеодатчиков компании SICK основаны на инновационных разработках, которые велись на протяжении десятилетий, и используются по всему миру для решения самых разных задач по измерению, локализации, инспекции и идентификации.

подробнее

Машинное зрение 2D

Высокоэффективная обработка изображения и простейшее управление

Оптимизируйте свою производительность с помощью решений в области машинного зрения 2D для проверки качества, точного позиционирования, точных измерений и идентификации. Наше разнообразное портфолио ориентировано на решение задач во всех отраслях. В то же время изделия можно запросто настроить в соответствии с вашими специфическими требованиями.

подробнее

Машинное зрение 3D

Интеллект машинного зрения во всех проявлениях

Откройте новое измерение для ваших решений по автоматизации и воспользуйтесь преимуществами большей гибкости и надежности. Наше новаторское портфолио в области машинного зрения 3D обеспечивает надежное обнаружение объектов и реальный контроль формы, а также точное определение размеров и позиционирование объектов независимо от того, находятся ли они в состоянии покоя или транспортируются с высокой скоростью.

подробнее

Наведение робота

Flexible Automation made Easy

Сделайте следующий шаг на пути к автоматизации производства и используйте систему технического зрения робота на всю мощность с применением простых в управлении 2D- и 3D-систем наведения роботов компании SICK. Мы делаем ваших роботов умными, оснащая их острым зрением и развитым интеллектом, чтобы они были готовы к решению текущих и будущих задач в сфере роботизированной автоматизации. На первом месте при этом стоят удобство для пользователя и высокая производительность.

подробнее

Индивидуальные решения с SICK AppSpace

Удобная для пользователя промышленная обработка изображений

Решения для промышленной обработки изображений делают ваши производственные процессы более эффективными и конкурентоспособными. Но всегда ли эти решения в точности соответствуют вашим спецификациям? На базе приложения SICK AppSpace мы предлагаем вам 2D- и 3D-видеодатчики, которые индивидуально адаптируются в соответствии с требованиями вашего производства.

подробнее

Success stories

Узнайте, как мы успешно решаем проблемы и задачи наших клиентов.

подробнее

Quick Filter Filter

Задачи

Категория продукции

Технология

Группа серии

Фильтровать по:

Группа серии

— SICK AppSpace Programmable Devices (5) SICK AppSpace SensorApps (11) Системы контроля качества (2) Системы наведения роботов (1) Машинное зрение 2D (12) Машинное зрение 3D (4)

Применить фильтр

Серия

— Color Inspection and Sorting (1) Dolly Positioning (1) Inspector (1) InspectorP Rack Fine Positioning (1) Intelligent Inspection (1) Label Checker (1) midiCam (1) Pallet Pocket Detection (1) picoCam (1) PLB (1) PLR (1) Presence Inspection (1) Quality Inspection (1) Ranger (1) Ruler (1) ScanningRuler (1) Visionary-B (1) Visionary-S (1) Visionary-T (1) midiCam2 (1) picoCam2 (1) Pinspector 2D (1) PLOC2D (1) 3D Belt Pick (1) IVC-3D (1) Pinspector 3D (1) Ranger3 (1) Lector61x (1) InspectorP62x (1) Lector62x (1) InspectorP63x (1) Lector63x (1) InspectorP64x (1) Lector64x (1) InspectorP65x (1) Lector65x (1) TriSpector1000 (1) TriSpectorP1000 (1)

Применить фильтр

Конфигурационное ПО

— API (C++) (1) API (Java) (1) IVC Studio (1) Ranger Studio (3) SICK AppManager (1) SICK AppStudio (5) SICK AppStudio (программирование) (1) SICK Vision Suite (2) SOPAS ET (9) Web GUI (конфигурация SensorApp) (1) Веб-интерфейс (2) Интерфейс Telegram (2) Интерфейс ПЛК (1) Через монитор (1) I2D Software Suite (2) Ranger3 Studio (1)

Применить фильтр

Интерфейс связи

— CAN (9) CANopen (2) Ethernet (26) PROFIBUS DP (5) PROFINET (10) USB (4) Инкрементный (1) Последовательный (14) EtherCAT® (3) EtherNet/IP™ (11)

Применить фильтр

Коммуникационный интерфейс, детальное описание

— TCP/IP (5) RS-232 (5) RS-422 (4)

Применить фильтр

Оптический фокус

— Динамическое управление фокусом (2) Программируемый автофокус (1) Регулируемый фокус (3) Регулируемый фокус (вручную) (7) Регулируемый фокус (электрически) (3) Фиксированный фокус (1)

Применить фильтр

Частота развертки/регенерации изображения

— 10 fps, в режиме Freerun (1) 19 fps (1) 24 fps, в режиме Freerun (2) 34,4 fps, в режиме триггера (1) 34,4 Hz, в режиме триггера (1) 35,6 fps, в режиме Freerun (2) 39 fps, в режиме Freerun (2) 40 fps (1) 40 Hz (2) 41 fps (1) 48 fps, в режиме триггера (2) 50 fps, в режиме Freerun (2) 50 Hz (2) 70 Hz (1) 79 fps, в режиме Freerun (2) 2,5 с на 3D-изображение (1) 1. 000 3D-профилей/с (1) 1.500 3D-профилей/с, полный кадр (1) 2.500 3D-профилей/с, полный кадр (1) 5.000 3D-профилей/с (3) 7.000 3D-профилей/с, полный кадр (1) 10.000 3D-профилей/с (1) 20.000 3D-профилей/с, в AOI (1) 35.000 3D-профилей/с (1) 46.000 3D-профилей/с, в AOI (1) 30 fps, до 9 850 000 3D-точек данных/с (1)

Применить фильтр

Разрешение датчика

— 384 px x 384 px (1) 512 px x 512 px (1) 640 px x 480 px (2) 752 px x 480 px (1) 756 px x 512 px (1) 1. 024 px x 512 px (1) 1.280 px x 960 px (1) 1.280 px x 1.024 px (2) 1.536 px x 512 px (2) 1536 x 832 пикселей (1) 1.600 px x 1.088 px (1) 1.600 px x 1.200 px (1) 2.048 px x 1.088 px (1) 2.048 px x 2.048 px (1) 2560 x 832 пикселей (1) 1.280 px x 1.024 px (1,3 Mpixel) (5) 1.280 px x 1.024 px (1,31 Mpixel) (2) 1.456 px x 1.088 px (1,58 Mpixel) (2) 1.600 px x 1.088 px (1,7 Mpixel) (2) 1.600 px x 1.200 px (1,9 Mpixel) (4) 1.600 px x 1.200 px (1,92 Mpixel) (2) 1.936 px x 1.216 px (2,35 Mpixel) (1) 2. 048 px x 1.088 px (2,1 Mpixel) (2) 2.048 px x 1.536 px (3,15 Mpixel) (2) 2.048 px x 2.048 px (4,19 Mpixel) (1) 2.048 px x 2.048 px (4,2 Mpixel) (4) 2.448 px x 2.048 px (5,01 Mpixel) (2) 4.096 px x 3.000 px (12,29 Mpixel) (1)

Применить фильтр

38 результатов:

Результаты 1 — 8 из 38

Моментальный 3D-снимок — принцип двух глаз для эффективного использования на улице

  • Данные о расстоянии: 250 × 496 пикселей и 2D-изображение: 544 × 828 пикселей
  • Большой диапазон температур от –40 °C до +75 °C
  • Прочный корпус: IP 69K для головки датчика
  • Решение 2-в-1: по восемь 3D и 2D-изображений в секунду
  • Интеллектуальная обработка изображений: классификация и определение местоположения объектов
  • Возможна запись активности последних часов

Ультракомпактные, промышленные потоковые камеры с высоким разрешением в соответствии со стандартом GigE-Vision

  • Ультракомпактный корпус
  • Power over Ethernet (PoE)
  • Широкодиапазонный источник напряжения 12 . .. 24 В пост. тока
  • Привинчиваемый интерфейс RJ45-GigE
  • Привинчиваемый штекерный соединитель Hirose для источник напряжения и цифровых входов и выходов
  • Цветные и монохромные варианты
  • Соединение для объективов C-Mount

Надёжные потоковые камеры с высоким разрешением в соответствии со стандартом GigE-Vision

  • Прочный корпус в соответствии со степенью защиты IP67
  • Power over Ethernet (PoE)
  • Широкодиапазонный источник напряжения 12 … 24 В пост. тока
  • Штекерный соединитель M12 для интерфейса GigE
  • Штекерный соединитель M12 для источник напряжения и цифровых входов и выходов
  • Цветные и монохромные варианты
  • Соединение для объективов C-Mount

Система наведения роботов для 3-мерной локализации деталей в грузозахватных приспособлениях

  • Точная и быстрая локализация деталей
  • Предварительно откалиброванное автономное устройство
  • Комбинированное 2- и 3-мерное измерение
  • Расчёт корректирующих значений для захвата робота
  • Пользовательский интерфейс на основе веб-сервера
  • Инструменты для лёгкой интеграции с роботом
  • Возможно сочетание нескольких устройств

Гибкое считывание кодов на движущейся ленте

  • Разрешение 2/4 Мп, высокая кадровая частота 40 Гц
  • Динамическая регулировка фокуса от объекта к объекту
  • Встроенная светодиодная подсветка повышенной мощности
  • Функциональные клавиши, лазерный целеуказатель, оптический и акустический сигнал обратной связи
  • Интеллектуальные, быстрые алгоритмы декодирования

Быстрое 3D-измерение и технология MultiScan для передовых промышленных решений

  • Быстрое 3D-измерение с высокой скоростью и качеством
  • Функция MultiScan для одновременного измерения 3D-формы, контраста, цвета и рассеяния
  • Разрешение датчиков до 1536 пикселей в формате 3D и 3072 пикселей при определении оттенков серого и цвета
  • Высокая гибкость конфигурации, рабочего расстояния и зоны обзора
  • Аппаратная 3D-калибровка
  • Интерфейс Gigabit Ethernet и CameraLink

Индивидуальные 3D| решения для гибкой автоматизации

  • 3D, 2D и контроль профиля движущихся деталей
  • Обработка изображений, освещение и анализ объединены в одном единственном устройстве
  • SICK AppSpace, программируемая 3D-камера
  • Полная гибкость для индивидуальных решений
  • SICK Algorithm API и HALCON
  • Откалиброванные на заводе 3D-данные
  • Веб интерфейс пользователя

Быстрое решение ваших требований по обеспечению качества

  • Инспекция с видеодатчиком 2D
  • Решает сложные задачи контроля качества
  • Инструментарий для контроля присутствия, измерения, калибровки и локализации
  • Быстрая адаптация и добавление инструментов SICK Nova
  • Разные поля зрения, разрешения, уровни эффективности защиты, оптика и подсветка
  • Простой пользовательский интерфейс, доступный через веб-браузер

Результаты 1 — 8 из 38

Краткий обзор

Что такое промышленная обработка изображений?

Решения для промышленной обработки изображений позволяют машинам «видеть», благодаря чему вместо ручного контроля или параллельно с ним можно использовать цифровые камеры и функции для цифровой обработки изображений. Эта технология предназначена для автоматизации производственных процессов во многих отраслях и сферах применения. Промышленная обработка изображений является центральной технологией для повышения качества продукции и для оптимизации производительности, затрат и пропускной способности.

Для каких случаев применения подходит машинное зрение 2D? Машинное зрение 2D — это идеальный вариант для тех случаев применения, где объекты и свойства различаются по цветам или за счет контраста. Кроме того, данная технология прекрасно подходит для проверки структур поверхности, образцов и кодов.Для каких случаев применения подходит машинное зрение 3D? Третье измерение, которое становится доступным благодаря машинному зрению 3D, позволяет получить дополнительную информацию об объеме, высоте, положении и фактической форме объекта. Данная технология также позволяет различать объекты одинакового цвета или с одинаковым рисунком, обеспечивая более высокую надежность решений.

Промышленная обработка изображений — особенности

Выдающаяся 3D-производительность 3D-камера Ranger3 задает стандарт для решений в области машинного зрения 3D и открывает новые возможности в области промышленной обработки изображений для машиностроителей и системных интеграторов в самых разных сферах промышленности.Несложная проверка качества Приложение SensorApp Presence Inspection позволяет обеспечить выполнение требуемых критериев качества и отсутствие нежелательных свойств. Приложение легко настраивается через веб-браузер и благодаря поддержке подключаемых модулей отличается исключительной адаптируемостью.Гибкая обработка материала PLR представляет систему наведения роботов для локализации стоек на грузовой таре. Благодаря уникальной комбинации технологий обработки 2D- и 3D-изображений система предлагает соответствующий уровень надежности и гибкости, который требуется для беспроблемной обработки материала.

SICK удовлетворит все ваши требования в области промышленной обработки изображений независимо от того, находитесь ли вы в поиске готовых к использованию решений или вам нужны специфические настройки.

Машинное зрение 2D

Видеодатчики 2D компании SICK очень просто настраиваются для самых разных случаев применения. Данные изделия отличаются особой гибкостью и имеют дополнительные программируемые функции, с помощью которых можно запросто решить даже самые сложные задачи. Комбинация с нашим обширным ассортиментом 2D-видеодатчиков открывает дальнейшие возможности, поэтому для каждой из ваших задач в области автоматизации в наличии имеется подходящий продукт.

Найдите свое решение в области машинного зрения 2D

Машинное зрение 3D

Портфолио компании SICK в области машинного зрения 3D охватывает обширный спектр систем: от высокопроизводительных высокоскоростных 3D-камер до удобно настраиваемых 3D-видеодатчиков для работы в автономном режиме. Благодаря использованию разных 3D-технологий всегда находится оптимальное решение для того или иного случая применения.

Найдите свое решение в области машинного зрения 3D

Наведение робота

Обширное портфолио систем наведения роботов компании SICK для решения специфических задач в области автоматизации предлагает разные системы: от высокопроизводительных 3D-камер с высоким разрешением до удобных в настройке автономных 2D-видеодатчиков. Благодаря гибкости и модульной структуре, которыми отличаются наши системы промышленной обработки изображений, возможно использование разных сочетаний технологии, основанной на использовании камеры, и алгоритмов локализации. Это позволяет найти оптимальное решение для любого случая применения.

Найдите свое решение для наведения роботов

Удобная для пользователя промышленная обработка изображений

Решения на базе SICK AppSpace помогут вам сделать огромный шаг навстречу будущему и «Индустрии 4. 0». Как? С помощью SICK AppSpace можно реализовать абсолютно новые и адаптивные решения в области автоматизации.

Найдите свое решение SICK AppSpace

Масштабируемые системы для промышленной обработки изображений

Sensor Integration Machine (SIM) открывает новые возможности для разных случаев применения. Данные с датчиков и камер SICK можно объединять, анализировать, архивировать и передавать.

Найти свою Sensor Integration Machine

Опыт компании SICK в области промышленной обработки изображений

Компания SICK предлагает обширный ассортимент услуг для промышленной обработки изображений:

  • Консультации и проектирование
  • Ввод в эксплуатацию и техобслуживание
  • Договоры на обслуживание
  • Техническая поддержка и обучение

Связаться

SICK Support Portal

SICK Lifetime Services

Вы ищете решения для идентификации?

Радиочастотная идентификация (RFID), лазерные сканеры штрихкодов и считыватели кода на основе камеры: для действительно эффективного решения задач по идентификации вам нужно больше, чем просто одна технология.

Узнайте больше

Success stories

Explore how we successfully solve the challenges and applications of our customers.

3D-локализация с помощью приложения Belt Picking SensorApp для решения задач по подъему и перемещению деталей

подробнее

Большой бросок — локализатор деталей SICK распознает выброшенные вперемешку детали

подробнее

Решения в области датчиков для робототехники — универсальные роботы и SICK на пути в будущее

подробнее

3D-система помощи водителю Visionary-B предотвращает аварии при движении задним ходом

подробнее

3D-инспекция на сталелитейном заводе: для Ranger3 нет «горячего железа»

подробнее

Стеклянная банка для повидла: требуется безвоздушное пространство

подробнее

Другие истории

YouTube: Решения для технического осмотра от компании SICK YouTube: Отличная 3D-производительность в маленьком корпусе Сенсорные решения для робототехники: сотрудничество на равных

Загрузки

Наверх

Пожалуйста, подождите. ..

Ваш запрос обрабатывается, это может занять несколько секунд.

Обработка изображений

Качественно обработанное изображение – это обязательный атрибут любого сайта. Веб-дизайнеры компании JUST имеют большой опыт в обработке изображений любой сложности, мы поможем создать изображения высокого качества, которые привлекут к вашему сайту большое количество потенциальных клиентов.

Зачем нужна обработка изображений?

Когда пользователь заходит на сайт первое, что он видит это графические элементы. Если такие элементы, в том числе изображения и фотографии, выглядят неаккуратно и некрасиво, то это вызывает визуальный дискомфорт и скорее всего человек сделает выбор в пользу другого ресурса.

Обработка изображений заключается не только в изменении размера и веса фотографии. Очень часто необходима художественная обработка изображения, ретушь, цветокоррекция, обтравка, удаление лишних элементов с фотографии. 

Обработка изображений для интернет-магазинов и каталогов

Для каталогов и интернет-магазинов изображения, а именно фотографии товаров, играют особую роль. Чем лучше потенциальный покупатель сможет рассмотреть фотографию товара, тем больше шанс, что он приобретет выбранную вещь именно на данном сайте.

Обработка изображений позволяет сделать товар более привлекательным, ярким и сочным. Лучше, если на одном сайте все фотографии будут обработаны в едином стиле это позволит улучшить эстетическое восприятие ресурса в целом. 

Технологии обработки изображения

Существует множество специальных программ для обработки изображений, самой известной и используемой считается PhotoShop. Он позволяет делать с изображением практически все что угодно. С его помощью можно не просто выровнять цвет и придать фото яркости, обрезать и повернуть, также, можно поменять фон, вырезать лишний элемент с фотографии или наоборот добавить недостающий, провести коррекцию, добавить или убрать тени и многое другое.

Сделать качественный снимок с помощью фотоаппарата практически невозможно, поэтому даже самые талантливые фотографы дополнительно обрабатывают свои изображения, чтобы добиться нужного эффекта и сделать снимки идеальными.

Чтобы получить бесплатную консультацию, уточнить стоимость и заказать обработку изображений, свяжитесь с менеджерами нашей компании.

Предварительная обработка изображений

Дата публикации Oct 10, 2018

В этой статье мы рассмотрим этапы предварительной обработки изображений, необходимые для обучения, проверки и тестирования любой модели AI-Computer Vision.

Одна из технологий CGI, используемая в этом удивительном фильме, называется обработкой изображений.

Это тема, в которой не хватает демократизированных учебных ресурсов онлайн. Мне потребовалось много времени на исследования, и, тем не менее, каждая найденная в Интернете информация не отвечает на наши самые важные вопросы, а именно:

  • Почему мы должны это делать?
  • Что он на самом деле делает за занавесом?
  • И последнее, но не менее важное: как мы можем сделать это сами?

После того, как я жаждал этой информации, чтобы я мог поделиться ею с вами, произошло чудо. Я был в нужном месте в нужное время; где я встретил этот очень умный и скромный факультет в моем университете (PU) которая обладает всеми знаниями об обработке изображений и предложила поделиться своими знаниями со мной. Я нашел недостающую часть головоломки, после этого я очень хотел изучить этоновое заклинаниечто вы делаете на изображениях, чтобы я мог создать эту статью и вернуть мою серию и проект в нужное русло. Я не мог стоять, зная, что есть другие люди, которые ищут эту информацию, и я ничего не делаю, чтобы помочь. Это вам!

«Используйте силу, чтобы помочь людям. Ибо нам дана сила не продвигать свои собственные цели, не делать великое шоу в мире, ни имя. Есть только одно использование силы, и оно служит людям ».Джордж Буш

Но прежде чем я поделюсь с вами тем, что я узнал, и плодами этого нового знания, почему бы нам сначала не начать отвечать на следующие вопросы …

Яркий пример использования обработки изображений!

Обработка изображенияделится на аналоговую обработку изображений и цифровую обработку изображений.

ЗаметкаВ целях пояснения я буду говорить только о цифровой обработке изображений, поскольку аналоговая обработка изображений выходит за рамки данной статьи. Но если я получу достаточно запросов в разделе комментариев ниже, я сделаю полное руководство по обработке изображений, обращаясь к каждой теме в нем.

Цифровая обработка изображенийявляется использование компьютерных алгоритмов для выполнения обработки изображений на цифровых изображениях. В качестве подполя цифровой обработки сигналов,цифровая обработка изображенийимеет много преимуществ переданалоговая обработка изображений, Это позволяет применять гораздо более широкий спектр алгоритмов к входным данным — целью цифровой обработки изображений является улучшение данных (характеристик) изображения путем подавления нежелательных искажений и / или улучшения некоторых важных функций изображения, чтобы нашAI-Computer Visionмодели могут извлечь выгоду из этих улучшенных данных для работы.

Как мы видим на изображении выше, мы можем использовать обработку изображения на неподвижном изображении, чтобы исправить эти искажения.

Изображение — это не что иное, как двумерный массив чисел (или пикселей) в диапазоне от 0 до 255. Он определяется математической функцией f (x, y), где x и y — две координаты по горизонтали и вертикали.

Значение f (x, y) в любой точке дает значение пикселя в этой точке изображения.

Я представляю вам все знания, которые я получил от этого удивительного факультета без фильтров всечерное и белое.

Время кодировать большое !!!

Для нашего варианта использования (модель сегментации) мы использовали набор данных из CamVid, состоящий из 701 изображения…

Эточасть, где начинается все самое интересноеесли вы не знаете, программирование, пожалуйста, приготовьтесь, потому что мы собираемся увидеть некоторыекод Pythonи я не говорю огигантская змея, Python очень прост, легок, он похож на чтение английского языка программирования. Я знаю, что вы легко поймете, если нет, просто прочитайте мои комментарии, чтобы понять, что делает блок кода.

Если вы хотите научиться быть задирой и применить предварительную обработку изображений к своему набору данных, следуйте моим указаниям. Шаги, которые необходимо предпринять:

  • Читать изображение
  • Изменить размер изображения
  • Удалить шум (Denoise)
  • сегментация
  • Морфология (сглаживание краев)

Заметка: Этап сегментации полезен только для проблем сегментации, если ваша проблема с AI -Computer Vision не включает сегментирование, просто пропустите этот шаг.

Читайте изображения.

чтение

На этом этапе мы сохраняем путь к нашему набору данных изображений в переменную, затем создаем функцию для загрузки папок, содержащих изображения, в массивы.

Но сначала нам нужно импортировать библиотеки, которые мы собираемся использовать для этого урока.

import os
import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import cv2
# defining global variable path
image_path = "Path to your dataset"
''function to load folder into arrays and 
then it returns that same array'''
def loadImages(path):
# Put files into lists and return them as one list of size 4
image_files = sorted([os.path.join(path, 'train', file)
for file in os.listdir(path + "/train") if      file.endswith('.png')])
return image_files

Так же, мы сохранили папку, содержащуютренировочные образыотCamvid Datasetв массив image_files

Изменить размер изображения

Изменение размера

На этом этапе, чтобы визуализировать изменения, мы собираемся создать две функции для отображения изображений, первая из которых отображает одно изображение, а вторая — для двух изображений. После этого мы создаем функцию обработки, которая просто получает изображения в качестве параметра.

Почему мы изменяем размер нашего изображения на этапе предварительной обработки?

Некоторые изображения, снятые камерой и переданные по нашему алгоритму ИИ, различаются по размеру, поэтому мы должны установить базовый размер для всех изображений, поступающих в наши алгоритмы ИИ.

# Display one image
def display_one(a, title1 = "Original"):
plt.imshow(a), plt.title(title1)
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()# Display two images
def display(a, b, title1 = "Original", title2 = "Edited"):
plt.subplot(121), plt.imshow(a), plt.title(title1)
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(b), plt.title(title2)
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()# Preprocessing
def processing(data):
# loading image
# Getting 3 images to work with 
img = [cv2.imread(i, cv2.IMREAD_UNCHANGED) for i in data[:3]]    print('Original size',img[0].shape)
# --------------------------------
# setting dim of the resize
height = 220
width = 220
dim = (width, height)
res_img = []
for i in range(len(img)):
res = cv2.resize(img[i], dim, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
res_img.append(res)
# Checcking the size
print("RESIZED", res_img[1].shape)
# Visualizing one of the images in the array
original = res_img[1]
display_one(original)

Исходный размер (360, 480, 3) — (ширина, высота, № каналов RGB)

Изменение размера (220, 220, 3)

Вывод кода выше

Удалить шум (Denoise).

Телевизионный шум

Тем не менее, внутри функции Processing () мы добавляем этот код, чтобы сгладить наше изображение и удалить нежелательные шумы. Мы делаем это с помощьюразмытие по Гауссу,

Гауссово размытие(также известный какGaussianсглаживание) является результатомнечеткостьизображение отGaussianфункция. Это широко используемый эффект в графическом программном обеспечении, обычно для уменьшенияшум изображения, Визуальным эффектом этой техники размытия является плавное размытие, напоминающее эффект просмотраобразчерез полупрозрачный экран, заметно отличающийся отбокеэффект, создаваемый не в фокусе объективом или тенью объекта при обычном освещении. Гауссово сглаживание также используется в качестве стадии предварительной обработки вкомпьютерное зрениеалгоритмы для улучшения структуры изображения в разных масштабах.

# ----------------------------------
# Remove noise
# Gaussian
no_noise = []
for i in range(len(res_img)):
blur = cv2. GaussianBlur(res_img[i], (5, 5), 0)
no_noise.append(blur)
image = no_noise[1]
display(original, image, 'Original', 'Blured')
#---------------------------------
Вывод кода выше

Сегментация и морфология.

Пример сегментации

Тем не менее, внутри функции Processing () мы добавляем этот код.

На этом этапе мы шаг за шагом мы собираемся сегментировать изображение, отделяя фон от объектов переднего плана, и мы собираемся еще больше улучшить нашу сегментацию с большим удалением шума.

# Segmentation
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# Displaying segmented images
display(original, thresh, 'Original', 'Segmented')
Вывод кода выше

Мы видим, что изображение выше нуждается в дальнейшем улучшении, поэтому мы применяем еще одно размытие для улучшения внешнего вида с помощью следующего кода:

# Further noise removal
kernel = np. ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
# sure background area
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)
# Finding sure foreground area
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)
# Finding unknown region
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)
#Displaying segmented back ground
display(original, sure_bg, 'Original', 'Segmented Background')
ХОРОШО!!! Теперь этот вывод намного лучше.

Теперь мы разделяем различные объекты на изображении маркерами.

# Marker labelling
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
# Add one to all labels so that sure background is not 0, but 1
markers = markers + 1
# Now, mark the region of unknown with zero
markers[unknown == 255] = 0
markers = cv2.watershed(image, markers)
image[markers == -1] = [255, 0, 0]
# Displaying markers on the image
display(image, markers, 'Original', 'Marked')
Окончательный вывод
def main():
# calling global variable
global image_path    '''The var Dataset is a list with all images in the folder '''              dataset = loadImages(image_path)
print("List of files the first 3 in the folder:\n",dataset[:3])
print("--------------------------------")
# sending all the images to pre-processing
pro = processing(dataset)
main()

Там это наш конечный результат, он не идеален, но это шаг в правильном направлении.

Набор данных доступен для скачиванияВот,

Если вы нажмете на ссылки, вы сможете увидеть полный код, работающий в реальном времени, и получить лучшее понимание, нажмите здесь дляColabилиGithub,

Теперь вы знаете, как выполнять предварительную обработку изображения и создавать метки сегментации, разделяющие различные объекты на изображении. Вы применяете эти методы к любой проблеме Computer Vision.

«Революция — это не яблоко, которое падает, когда оно созрело. Вы должны заставить это упасть. ”-Че Гевара

Вы можете сделать это тоже, начните с проверки этого Colab, тестирования с различными изображениями и практики. Я верю в тебя!

Спасибо за чтение. Если у вас есть какие-либо мысли, комментарии или критика, пожалуйста, прокомментируйте ниже.

Если вам это нравится и относится к этому, пожалуйста, дайте мневзрыв аплодисментов👏 👏 (+50) иПоделиться этимс друзьями.

Предстоит еще много всего … Я собираюсь сделать ряд тем, связанных с проектом, над которым я работаю.

Следуйте за мной, если вы хотите присоединиться ко мне в этом приключении в джунглях данных. : D

Оригинальная статья

Обработка изображения в режиме Допечатная обработка

Обработка изображения в режиме Допечатная обработка

При печати фотографий иногда возникает ситуация, когда контуры объектов на бумаге выглядят нечеткими, хотя на экране монитора они казались безупречными. Чтобы этого не произошло, следует предварительно обработать изображение. Используйте режим Допечатная обработка для увеличения резкости границ и контрастности всего изображения перед печатью.

Кроме подготовки изображения к печати, режим можно использовать для улучшения фотографий, например, перед тем как выкладывать их в сети.


Исходное изображение
Результат

Чтобы обработать изображение в данном режиме, необходимо выполнить следующую последовательность действий:

  • Шаг 1. После выбора режима в закладке До появится область предварительного просмотра.

    Область предварительного просмотра — это квадрат с контуром в виде «бегущей» пунктирной линии, в котором отображается результат обработки изображения с учетом изменения настроек. Этот квадрат можно просто перетащить (щелкнув и удерживая левую кнопку мыши) или нарисовать заново (двойной щелчок левой кнопкой мыши) в любой части изображения, анализируя тем самым разные участки фотографии.

    Щёлкнув и удерживая левую кнопку мыши внутри окна предварительного просмотра, можно сравнить исходное изображение с результатом обработки в области предварительного просмотра.

  • Шаг 2. Отрегулировать значения параметров коррекции:

    Блок параметров Резкость позволяет сделать изображение более резким, детали на нем более отчетливыми.

      Радиус (1-100). Параметр определяет ширину зоны увеличения контраста вдоль границ объектов. Значительное увеличение параметра может привести к появлению ореолов.

      Степень усиления (0-100). Параметр регулирует степень усиления контраста вдоль границ объектов. При увеличении параметра изображение становится более четким. Зависит от параметра Радиус.

    Блок параметров Контрастность используется для усиления контраста изображения, за счет еще большего осветления светлых участков и затемнения темных.

      В темном (-50..100). Параметр усиливает тени на изображении. При его увеличении темные участки становятся еще темнее, при уменьшении светлеют.

      В светлом (-50..100). При перемещении движка вправо от 0 светлые участки изображения становятся еще светлее. При перемещении влево увеличивается количество серых тонов.

  • Шаг 3. Для обработки изображения полностью нужно нажать кнопку .

 

Enhancer v. 17.1 — Попробовать бесплатно   

Facebook

Twitter

Вконтакте

Pinterest

Система обработки изображений | TRUMPF

Конфигурация  
Доступные системы TruLaser Station 5005, TruLaser Cell 3000 TruMark Station 5000, TruMark Station 7000
Доступные лазеры TruDiode, TruDisk, TruFiber, TruPulse TruMark серии 3000/5000, TruMicro Mark 2000
Доступные опции Basic, Detect, Project
Adjust (TruLaser Cell 3000)		 Adjust, Detect, Trace, Trace Pro
Доступные фокусные расстояния 150 / 200 мм (FocusLine Professional)
150 / 200 / 250 мм (WeldLine Modular)
150 / 200 / 250 / 300 мм (обрабатывающая оптика D50)
200 / 300 мм (обрабатывающая оптика D70)
90 / 135 / 160 / 264 мм (ПФУ 20-2)
255 / 345 / 450 мм (ПФУ 33-2)
255 / 450 мм (ПФУ 3D-2)		 160 / 163 / 254 мм (TruMark)
160 мм (TruMicro Mark)
Освещение Светодиод, λ = 625 нм Светодиод, λ = 850 нм
Параметры  
Наименьший читаемый размер модуля DMC — 30 мкм
Поддерживаемые коды — 4-state, BC412, Codabar, Code 30, Code 93, Code 128, EAN 8, EAN 13, EAN 4, GS1-128, GS1 Databar, Industrial 2/5, Interleaved 2/5, UPC-A, UPC-E, Data Matrix, QR, Aztec, PDF417, Maxicode, OCR/OCV
Тип. время обработки изображения 80 мс — 150 мс 200 мс
Тип. точность поиска рабочего расстояния ± 50 мкм с f = 150 мм (TruLaser Cell 3000) ± 150 мкм (TruMark)
± 50 мкм (TruMicro Mark)
Тип. точность распознавания положения ± 20 мкм в центре изображения ± 20 мкм в центре изображения

Основы обработки цифровых изображений — GeeksforGeeks

Цифровая обработка изображений — это обработка цифрового изображения с помощью цифрового компьютера. Мы также можем сказать, что это использование компьютерных алгоритмов для получения улучшенного изображения или для извлечения некоторой полезной информации.

Обработка изображений в основном включает следующие этапы:

1. Импорт изображения с помощью инструментов получения изображений;
2. Анализ и обработка изображения;
3.Вывод, в результате которого может быть изменено изображение или отчет, основанный на анализе этого изображения.

Что такое изображение?

Изображение определяется как двумерная функция F (x, y) , где x и y — пространственные координаты, а амплитуда F в любой паре координат (x, y) называется интенсивность этого изображения в этой точке. Когда значения x, y и амплитуды F конечны, мы называем это цифровым изображением .
Другими словами, изображение может быть определено двумерным массивом, специально упорядоченным по строкам и столбцам.Цифровое изображение
состоит из конечного числа элементов, каждый из которых имеет определенное значение в определенном месте. Эти элементы называются элементами изображения , элементами изображения и пикселями . Наиболее широко используется Пиксель для обозначения элементов цифрового изображения.

Типы изображения

  1. ДВОИЧНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ — Бинарное изображение, как следует из названия, содержит только два пиксельных элемента, то есть 0 и 1, где 0 относится к черному, а 1 относится к белому.Это изображение также известно как «Монохромное».
  2. ЧЕРНО-БЕЛОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ — Изображение, состоящее только из черного и белого цветов, называется ЧЕРНО-БЕЛОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ.
  3. 8-битный ЦВЕТНЫЙ ФОРМАТ — это самый известный формат изображения. Он имеет 256 различных оттенков цветов и широко известен как изображение в градациях серого. В этом формате 0 означает черный, 255 — белый, а 127 — серый.
  4. 16-битный ЦВЕТНЫЙ ФОРМАТ — это формат цветного изображения.В нем 65 536 различных цветов. Он также известен как High Color Format. В этом формате распределение цветов отличается от изображения в градациях серого.

16-битный формат фактически разделен на три следующих формата: красный, зеленый и синий. Этот знаменитый формат RGB.

Изображение как матрица

Как мы знаем, изображения представлены в строках и столбцах. У нас есть следующий синтаксис, в котором представлены изображения:


Правая часть этого уравнения по определению является цифровым изображением.Каждый элемент этой матрицы называется элементом изображения, элементом изображения или пикселем.



ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ В MATLAB:



В MATLAB начальный индекс равен 1 вместо 0. Следовательно, f (1,1) = f (0,0).
и далее два представления изображения идентичны, за исключением смещения начала координат.
В MATLAB матрицы хранятся в переменной, то есть X, x, input_image и так далее. Переменные должны быть буквенными, как и в других языках программирования.

ЭТАПОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ:

1. ПРИОБРЕТЕНИЕ — Это может быть так же просто, как получение изображения в цифровой форме. Основная работа включает:
a) Масштабирование
b) Преобразование цвета (RGB в серый или наоборот)
2. УЛУЧШЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ — Это один из самых простых и наиболее привлекательных в области обработки изображений, он также используется для извлечения некоторые скрытые детали на изображении и это субъективно.
3. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ — Это также касается обращения к изображению, но оно является объективным (восстановление основано на математической или вероятностной модели или ухудшении качества изображения).
4. ОБРАБОТКА ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ — Это касается псевдоцветных и полноцветных цветовых моделей обработки изображений, применимых к цифровой обработке изображений.
5. ВЕЙВЛЕТЫ И ОБРАБОТКА МНОГО РАЗРЕШЕНИЯ — Это основа для представления изображений в различной степени.
6. СЖАТИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ — Это включает в себя разработку некоторых функций для выполнения этой операции. В основном это касается размера или разрешения изображения.
7. МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА — Он имеет дело с инструментами для извлечения компонентов изображения, которые полезны при представлении и описании формы.
8. ПРОЦЕДУРА СЕГМЕНТАЦИИ — Включает в себя разбиение изображения на составные части или объекты. Автономная сегментация — самая сложная задача в обработке изображений.
9. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ОПИСАНИЕ -Это следует за выходом этапа сегментации, выбор представления — только часть решения для преобразования исходных данных в обработанные данные.
10. ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ -Это процесс, который присваивает метку объекту на основе его дескриптора.

ПЕРЕКРЫТИЕ ПОЛЯ С ОБРАБОТКОЙ ИЗОБРАЖЕНИЯ


Согласно блоку 1 , если входное изображение является изображением, а мы получаем изображение как выходное, то это называется цифровой обработкой изображения.
В соответствии с блоком 2 , если ввод — это изображение, а на выходе мы получаем какую-то информацию или описание, то это называется компьютерным зрением.
Согласно блоку 3 , если ввод — это какое-то описание или код, а на выходе мы получаем изображение, то это называется компьютерной графикой.
Согласно блоку 4 , если ввод — это описание или некоторые ключевые слова или некоторый код, и мы получаем описание или некоторые ключевые слова в качестве вывода, то это называется искусственным интеллектом

ССЫЛКИ

Цифровая обработка изображений (Рафаэль Гонсалес)

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Получите все важные концепции теории CS для собеседований SDE с курсом CS Theory Course по приемлемой для студентов цене и будьте готовы к работе в отрасли.

Обработка изображений: превращение цифровых данных в полезную информацию | визуализация | Справочник по фотонике

Цифровая визуализация предоставляет средства для улучшения интересующих функций, уменьшая при этом детали, не относящиеся к данному приложению, а затем извлекает полезную информацию о сцене из улучшенного изображения.

Уильям Сильвер, Cognex Corp.


Изображения можно получать разными способами: фотоаппаратами, рентгеновскими аппаратами, электронными микроскопами, радаром и ультразвуком. Они используются в индустрии развлечений, медицине, науке и бизнесе; в целях безопасности; и военными и правительством. В каждом случае цель состоит в том, чтобы человек или машина-наблюдатель извлек полезную информацию о сцене (рисунок 1).
Рис. 1. Цифровая обработка изображений используется для проверки правильности установки шин на автомобили в GM.

Часто необработанное изображение не может использоваться напрямую и требует обработки, которая называется улучшением изображения. Обработка наблюдателем для извлечения информации называется анализом изображения. Улучшение и анализ различаются по их результатам, изображениям и информации о сцене, а также по стоящим задачам и используемым методам.

Улучшение изображения производилось химическими, оптическими и электронными средствами, тогда как анализ проводился в основном людьми и электронными средствами.

Цифровая обработка изображений — это подмножество электронной области, где изображение преобразуется в массив небольших целых чисел, называемых пикселями. Пиксели представляют физическую величину, такую ​​как яркость сцены, которая хранится в цифровой памяти и обрабатывается компьютером или другим цифровым оборудованием. Цифровая обработка изображений в качестве усовершенствования для людей-наблюдателей или для автономного анализа предлагает преимущества в стоимости, скорости и гибкости, а в условиях быстро падающей цены и повышения производительности персональных компьютеров она стала доминирующим методом.

Задача

Изображение не является прямым измерением свойств физических объектов.Скорее, это сложное взаимодействие нескольких физических процессов: интенсивности и распределения освещающего излучения, физики взаимодействия излучения с веществом, составляющим сцену, геометрии проецирования отраженного или прошедшего излучения из трех измерений в пространство. два измерения плоскости изображения и электронные характеристики датчика. В отличие от написания компилятора, для которого существует алгоритм, поддерживаемый формальной теорией, для перевода высокоуровневого компьютерного языка на машинный язык, не существует ни алгоритма, ни сопоставимой теории для извлечения интересующей информации сцены, такой как положение или качество изображения.

Эту задачу часто недооценивают из-за кажущейся легкости, с которой человеческая зрительная система извлекает информацию из сцен. Человеческое зрение сложнее всего, что мы можем спроектировать, и останется таковым в обозримом будущем. Таким образом, следует проявлять осторожность, чтобы не оценивать сложность приложения для обработки цифровых изображений на основе того, как оно выглядит для людей.

Возможно, первым руководящим принципом должно быть то, что люди лучше рассуждают, а машины лучше измеряют.Таким образом, определение точного положения и размера автомобильной детали на конвейере, например, хорошо подходит для цифровой обработки изображений, тогда как сортировка яблок или древесины является более сложной задачей. Таким образом, улучшение изображения, которое требует большого количества числовых вычислений, но мало оценки, хорошо подходит для цифровой обработки.

Если извлечь полезную информацию из изображения, которое выглядит как суп, недостаточно, проблема еще больше усложняется из-за ограничений по времени. Мало кто из пользователей заботится о том, требуется ли на обновление электронной таблицы 300 мс, а не 200, но большинство промышленных приложений работают в пределах, налагаемых временем машинного цикла.Существует также множество приложений, таких как улучшение ультразвукового изображения, мониторинг трафика и стабилизация видеокамеры, которые требуют обработки видеопотока в реальном времени.

Чтобы конкретизировать проблему скорости, рассмотрите возможность поиска рисунка на изображении с помощью простого метода изучения всех возможных положений рисунка на изображении и определения того, какое положение наиболее похоже на рисунок. Если шаблон имеет размер 125 × 125 пикселей, а изображение — 640 × 480, имеется 516 × 356 = 183 696 позиций и 15 625 пар пикселей для анализа в каждой позиции, всего около 2.87 миллиардов пар пикселей. Если для анализа каждой пары пикселей требуется 5 арифметических операций, а работа должна выполняться за 10 мс, потребуется компьютер, способный выполнять около 1,4 триллиона операций в секунду, что более чем в 100 раз превышает возможности настольных ПК по состоянию на 2003 год. довольно типично для промышленных требований. А теперь представьте, что узор также может вращаться на 360 °!

Вдобавок ко всему, многие приложения для обработки цифровых изображений ограничены жесткими требованиями к стоимости. Это навлекает на инженера страшное тройное проклятие: необходимость конструировать что-то одновременно хорошее, быстрое и дешевое.

Аппаратное обеспечение

Освещение — Все приложения для обработки изображений начинаются с освещения, как правило, со света. В некоторых случаях необходимо использовать рассеянный свет, но, как правило, освещение предназначено для конкретного применения. Битва часто выигрывается или проигрывается прямо здесь — никакое программное обеспечение не может восстановить информацию, которой нет в результате плохого освещения.

Обычно можно выбрать интенсивность, направление, спектр (цвет), а также постоянное или стробированное освещение.Интенсивность выбрать проще всего и наименее важно; любой достойный алгоритм обработки изображений должен быть невосприимчив к значительным изменениям контрастности, хотя приложения, требующие фотометрической точности, потребуют контроля и калибровки интенсивности.

Направление сложнее и важнее. Возможные варианты варьируются от точечных источников на одном полюсе до освещения неба (равная интенсивность со всех сторон) на другом. Между ними находятся различные расширенные источники, такие как линейные огни и кольцевые фонари.

Часто цель состоит в том, чтобы добиться единообразного внешнего вида. Как правило, матовые поверхности лучше подходят для точечных источников, а блестящие, зеркально отражающие поверхности лучше подходят для диффузных, протяженных источников. Конструкция, которая позволяет управлять направлением с помощью компьютера (обычно путем включения и выключения светодиодов), часто бывает идеальной.

Цвет подсветки может использоваться как форма улучшения изображения. Его основная ценность в том, что он дешев и не увеличивает время обработки.

Для высокоскоростного получения изображений быстро движущихся или вибрирующих объектов может потребоваться стробоскоп.Большинство камер имеют электронный затвор, который предпочтительнее для съемки с низкой или средней скоростью, но по мере того, как время экспозиции становится короче, количество необходимого света увеличивается по сравнению с тем, что разумно подавать непрерывно.

Камера — Для наших целей камера — это любое устройство, которое преобразует образец излучаемой энергии в цифровое изображение, хранящееся в оперативной памяти. В прошлом эта операция была разделена на две части: преобразование энергии в электрический сигнал (считающееся функцией камеры) и преобразование и сохранение сигнала в цифровой форме, выполняемые дигитайзером.Различие становится размытым, и вскоре камеры будут передавать данные напрямую в память компьютера через интерфейсы USB, Ethernet или IEEE-1394.

Технология камеры и характеристики получаемых изображений определяются почти исключительно приложениями с максимальным объемом, которыми до недавнего времени было бытовое телевидение. Таким образом, большинство камер видимого света, используемых для цифровой обработки изображений, имеют характеристики разрешения и скорости, которые были установлены стандартами телевещания почти полвека назад.

Сегодня типичная монохромная камера видимого света имеет разрешение 640 × 480 пикселей, выдает от 30 до 60 кадров в секунду (fps) и поддерживает электронный затвор и быстрый сброс (возможность возврата к началу кадра в любой момент). время, чтобы избежать ожидания перед началом получения изображения). Он основан на сенсорной технологии устройства с зарядовой связью (CCD), которая обеспечивает хорошее качество изображения, но является дорогостоящим по сравнению с большинством микросхем с аналогичным количеством транзисторов.

Доступны устройства со значительно более высоким разрешением и скоростью, но зачастую они непомерно дороги.Альтернативой является камера с линейной разверткой, которая использует одномерный датчик и полагается на движение сцены для создания изображения.

Впервые ситуация меняется по мере увеличения объема мультимедийных приложений для персональных компьютеров. Первыми пострадали мониторы, которые в течение некоторого времени предлагали скорость и разрешение выше, чем у вещания. Можно ожидать, что за камерами последуют высокоскоростные устройства с высоким разрешением, основанные на технологии потребительских цифровых фотоаппаратов, и сверхнизкие по стоимости устройства с более низким разрешением, связанные с развлечениями, интернет-конференциями и приложениями перцептивного пользовательского интерфейса.

Недорогие устройства могут иметь большее влияние. Они основаны на новой технологии сенсоров на основе дополнительных металлооксидных полупроводников (CMOS), в которых используется тот же процесс, что и в большинстве компьютерных микросхем, и поэтому они являются недорогими из-за большего объема процесса. Качество изображения еще не дотягивает до стандартов CCD, но оно наверняка изменится по мере развития технологий.

Хотя монохромные изображения почти полностью исчезли в потребительских приложениях, они по-прежнему составляют большую часть в цифровой обработке изображений из-за стоимости камеры и нагрузки на обработку данных.Цветные камеры бывают двух видов: устройства с одним датчиком, которые чередуют красные, зеленые и синие (RGB) пиксели по некоторому шаблону, и гораздо более качественные, но более дорогие устройства с отдельными датчиками для каждого цвета.

Монохромные пиксели обычно 8-битные (256 уровней серого), хотя иногда используются 10- и 12-битные устройства. Однако видеосигналы обычно зашумлены, и требуется тщательная инженерия, чтобы получить более восьми полезных битов из сигнала. Кроме того, надежные алгоритмы анализа изображений не полагаются на фотометрическую точность, поэтому, если приложение не требует точных измерений яркости сцены, обычно мало или совсем нет преимуществ сверх 8 бит.Широкий динамический диапазон более полезен, чем фотометрическая точность, но обычно лучше всего достигается с помощью логарифмического отклика, чем путем увеличения числа битов.

Цветные пиксели — это 3-вектора (это факт физиологии человека, а не физики). Для представления цвета обычно используются несколько представлений, называемых цветовыми пространствами. Самым простым в создании является пространство RGB, хотя оттенок, интенсивность и насыщенность (HIS) могут быть более полезными для анализа изображения. Для камер с одним сенсором более низкого качества иногда используются параметры яркости, цветности 1 и цветности 2 (YCC).

Action — До конца 1990-х годов вычислительная нагрузка при обработке цифровых изображений возлагалась на специализированное оборудование, которое состояло из сменных плат для объединительных плат PCI и / или VME, содержащих одну или несколько специализированных интегральных схем.

С тех пор поставщики перешли от специализированного оборудования к чисто программным решениям из-за появления процессоров цифровых сигналов (DSP) и центральных процессоров общего назначения, которые достигают отметки в 1 миллиард операций в секунду или выше.Из них наиболее значимой была разработка процессоров MMX корпорацией Intel.

MMX, хотя и не единственная используемая технология, настолько широко доступна (она была включена во все Intel-tel-совместимые ПК, выпущенные с 1997 года), что она де-факто стандарт программного обеспечения для обработки цифровых изображений. Вызов ПК для доминирования — это более новые ЦСП, которые, хотя и не такие быстрые, но намного дешевле. Эти DSP встраиваются в очень недорогие и простые в использовании датчики машинного зрения, которые являются гораздо лучшим выбором практически для любого приложения, не требующего ПК по другим причинам.

Полная мощность новых процессоров обычно доступна только опытным программистам на ассемблере, и вряд ли это изменится в обозримом будущем. Поставщики компиляторов и разработчики компьютеров могут утверждать обратное, но непосредственный опыт высокопроизводительной обработки цифровых изображений неизменно показывает, что это так. Для критичных по времени приложений пользователям следует обращаться к специалистам.

Алгоритмы

Обсуждение алгоритмов цифровой обработки изображений можно разделить на улучшение изображения и анализ изображения.Это различие полезно, хотя и не всегда четко.

Алгоритмы улучшения изображения часто создают измененные изображения, предназначенные для последующего анализа людьми или машинами. Их поведение на выходе и скорость выполнения легко охарактеризовать, а основные алгоритмы обычно находятся в открытом доступе.

Анализ изображений, напротив, дает меньшую по количеству, но более точную информацию, чем изображение, такую ​​как положение и ориентация объекта. Во многих случаях результатом является решение принять / отклонить — наименьшее количество информации, но, возможно, самое высокое уточнение. Характеристики вывода и скорость выполнения трудно, а иногда и невозможно охарактеризовать. Алгоритмы анализа изображений часто являются наиболее важной интеллектуальной собственностью поставщика.

Это подтверждается примером человеческого опыта. Представьте себе фокусировку объектива, что является актом улучшения изображения. Легко охарактеризовать то, что произойдет — картинка станет четче — и прикинуть, сколько на это уйдет времени — пара секунд. Результаты будут довольно последовательными от человека к человеку, и нет большого секрета в том, как это делается.

А теперь представьте, что вам показывают изображение определенного автомобиля, и вас просят найти его на стоянке и сообщить номер его места. Это анализ изображений. Если партия почти пуста, результаты и необходимое время согласованы и легко поддаются описанию. Однако, если партия заполнена, невозможно сказать, сколько времени это займет и будет ли представлен правильный ответ, поскольку многие автомобили похожи друг на друга. По существу невозможно характеризовать количество выходных пространств как функцию входного распределения измерений яркости сцены.Результаты могут сильно отличаться от человека к человеку, и индивидуальные методы могут иметь большое влияние на результат.

Сложность описания поведения автоматизированного анализа изображений приводит к уровню риска, который намного выше, чем у более типичных и рискованных проектов разработки программного обеспечения. Лучшие способы управления риском — это полагаться на опытных профессиональных разработчиков, разделить риск между поставщиками и их клиентами и эмпирически охарактеризовать производительность с помощью большой базы данных сохраненных изображений.

Улучшение изображения — Таблица 1 показывает классификацию распространенных алгоритмов улучшения цифрового изображения. Данная классификация полезна, но не является полной и уникальной. Алгоритмы в целом делятся на два класса — точечные преобразования и операции соседства.

ТАБЛИЦА 1.
АЛГОРИТМЫ УЛУЧШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Преобразование точек
Районный отдел
• Отображение пикселей • Линейная фильтрация • Нелинейная фильтрация
Регулировка усиления / смещения Сглаживание Средний фильтр
Спецификация гистограммы Заточка Морфология
Порог • Обнаружение границ • Передискретизация
• Преобразование цветового пространства Пирамиды разрешений
• Усреднение по времени Преобразование координат

Точечные преобразования создают выходные изображения, в которых каждый пиксель является некоторой функцией соответствующего входного пикселя. Функция одинакова для каждого пикселя и часто выводится из глобальной статистики изображения. При операциях соседства каждый выходной пиксель является функцией набора соответствующих входных пикселей. Этот набор называется окрестностью, потому что обычно это некоторая область, окружающая соответствующий центральный пиксель; например, квартал 3 × 3. Преобразования

точек выполняются быстро, но ограничиваются глобальными преобразованиями, такими как регулировка общей контрастности изображения. Операции соседства могут реализовывать фильтрацию частоты и формы и другие сложные улучшения, но они выполняются медленнее, потому что окрестности необходимо повторно вычислять для каждого выходного пикселя.

Отображение пикселей точечных преобразований включают в себя большой набор улучшений, которые полезны для пикселей со скалярным значением, таких как монохромные изображения. Часто они реализуются одной программной процедурой или аппаратным модулем, использующим таблицу поиска. Таблицы поиска работают быстро и могут быть запрограммированы для любой функции, предлагая максимальную универсальность при разумной скорости. MMX и аналогичные процессоры, однако, могут выполнять множество функций намного быстрее при прямом вычислении, чем при просмотре таблиц, за счет увеличения сложности программного обеспечения.

Карты пикселей наиболее полезны, когда функция вычисляется на основе глобальной статистики изображения. Можно обработать изображение, чтобы получить желаемое усиление и смещение, например, на основе среднего и стандартного отклонения или, альтернативно, минимума и максимума входного сигнала.

Гистограмма спецификации является мощной точкой-пиксел отображения преобразования, в котором входное изображение обрабатывается так, что он имеет такое же распределение значений пикселей в качестве некоторого эталонного изображения. Карта пикселей для спецификации гистограммы легко вычисляется из гистограмм входных и эталонных изображений.Это полезное усовершенствование перед этапом анализа, целью которого является своего рода сравнение входных данных и справочных данных.

Пороговое значение — это широко используемое расширение, целью которого является разделение изображения на объект и фон. Пороговое значение вычисляется выше (или ниже) пикселей, которые считаются «объектом», и ниже (или выше), которые считаются «фоном». Иногда два порога используются для указания диапазона значений, соответствующих пикселям объекта. Пороговые значения могут быть фиксированными, но их лучше всего рассчитывать на основе статистики изображений.Установление пороговых значений также можно выполнить с помощью операций соседства. Во всех случаях результатом является двоичное изображение; представлены только черный и белый, без оттенков серого.

Пороговая обработка имеет долгую, но неоднозначную историю обработки цифровых изображений. Вплоть до середины 1980-х годов установление пороговых значений было почти универсальным первым шагом в анализе изображений из-за высокой стоимости оборудования, необходимого для обработки оттенков серого. По мере снижения затрат на оборудование и разработки новых сложных алгоритмов установление пороговых значений стало менее важным.

Когда пороговое значение работает, оно может быть весьма эффективным, поскольку оно напрямую определяет объекты на фоне и устраняет несущественные вариации затенения. К сожалению, в большинстве приложений затенение сцены таково, что объекты не могут быть отделены от фона никаким порогом, и, даже когда в принципе существует подходящее пороговое значение, его, как известно, трудно найти автоматически. Кроме того, установка пороговых значений уничтожает полезную информацию о затенении и применяет практически бесконечное усиление к шуму при пороговом значении, что приводит к значительной потере устойчивости и точности.

Учитывая производительность современных процессоров и алгоритмов анализа изображений в градациях серого, лучше избегать использования пороговых значений и алгоритмов анализа изображений, которые зависят от пороговых значений.

Преобразование цветового пространства используется для преобразования, например, пространства RGB, предоставленного камерой, в пространство HIS, необходимое для алгоритма анализа изображения. Точное преобразование цветового пространства требует больших вычислительных ресурсов и часто грубые приближения используются в критических по времени приложениях. Они могут быть довольно эффективными, но перед выбором алгоритма рекомендуется понять компромисс между скоростью и точностью.

Усреднение по времени — наиболее эффективный метод обработки изображений с низкой контрастностью. Пиксельные карты для увеличения усиления изображения имеют ограниченную полезность, поскольку они одинаково влияют на сигнал и шум. Операции по соседству могут уменьшить шум, но за счет некоторой потери точности изображения. Единственный способ уменьшить шум, не влияя на сигнал, — усреднить несколько изображений с течением времени. Амплитуда некоррелированного шума ослабляется квадратным корнем из числа усредненных изображений. Когда усреднение по времени сочетается с пиксельной картой с усилением усиления, можно обрабатывать сцены с очень низким контрастом.Основным недостатком усреднения по времени является время, необходимое для получения нескольких изображений с камеры.

Линейные фильтры являются наиболее понятными из операций соседства из-за широко развитой математической основы теории сигналов, восходящей 200 лет назад к Фурье. Линейные фильтры усиливают или ослабляют выбранные пространственные частоты, могут достигать таких эффектов, как сглаживание и повышение резкости, и обычно составляют основу алгоритмов передискретизации и определения границ.

Линейные фильтры могут быть определены с помощью операции свертки, где выходные пиксели получаются путем умножения каждого соседнего пикселя на соответствующий элемент набора значений аналогичной формы, называемого ядром, и последующего суммирования этих произведений.


Рис. 2. Изображение можно улучшить, чтобы уменьшить шум или подчеркнуть границы.

На рис. 2а показано довольно зашумленное изображение креста внутри круга. Свертка со сглаживающим (низкочастотным) ядром на рисунке 2b дает рисунок 2c.В этом примере окрестность составляет 25 пикселей, расположенных в квадрате 5 × 5. Обратите внимание, как был ослаблен высокочастотный шум, но за счет некоторой потери резкости краев. Также обратите внимание, что сумма элементов ядра равна 1.0 для единичного усиления.

Сглаживающее ядро ​​на рис. 2b является двумерным гауссовским приближением. Двухмерный гауссовский фильтр — одна из наиболее важных функций, используемых для линейной фильтрации. Его частотная характеристика также является гауссовой, что обеспечивает четко определенную полосу пропускания и отсутствие звона. Ядра, которые приблизительно соответствуют разнице двух гауссиан разного размера, образуют отличные полосовые фильтры и фильтры высоких частот.

Рисунок 2d иллюстрирует эффект полосового фильтра, основанный на различии гауссовой аппроксимации с использованием ядра 10 × 10. Обратите внимание, что как высокочастотный шум, так и однородные низкочастотные области были ослаблены, оставив только среднечастотные составляющие краев.

Линейные фильтры могут быть реализованы путем прямой свертки или в частотной области с использованием быстрого преобразования Фурье (БПФ). Хотя частотная фильтрация теоретически более эффективна, на практике почти всегда предпочтительнее прямая свертка.Свертка с использованием небольших целых чисел и последовательной адресацией памяти лучше подходит для цифрового оборудования, чем БПФ. Его также проще реализовать, и у него нет проблем с граничными условиями.

Обнаружение границ имеет обширную историю и литературу, которая варьируется от простого обнаружения границ до сложных алгоритмов, которые можно было бы более правильно рассматривать при анализе изображений. Мы несколько произвольно рассматриваем обнаружение границ при улучшении изображения, потому что цель состоит в том, чтобы подчеркнуть интересующие особенности — границы — и ослабить все остальное.

Затенение, создаваемое объектом на изображении, является одним из наименее надежных свойств объекта, поскольку затенение представляет собой сложную комбинацию освещения, свойств поверхности, геометрии проекции и характеристик датчика. С другой стороны, неоднородности изображения напрямую соответствуют неоднородностям поверхности объекта (например, краям), поскольку другие факторы, как правило, не являются прерывистыми. Разрывы изображения согласованы геометрически или по форме, даже если они не согласованы фотометрически (рис. 3).Таким образом, выявление и локализация неоднородностей, что является целью обнаружения границ, является одной из важнейших задач обработки цифровых изображений.


Рис. 3. Разрывы изображения обычно соответствуют физическим характеристикам объекта, затенение часто ненадежно.

Границы обычно определяются как точки, в которых скорость изменения яркости изображения находится на локальном максимуме; то есть на пиках первой производной или, что то же самое, при переходах через нуль второй производной.На дискретной сетке эти точки можно оценить только с помощью линейных фильтров, предназначенных для оценки первой или второй производной. Различие гауссианы на рисунке 2d, например, заключается в оценке второй производной, а границы отображаются как переходы через нуль, которые возникают в точках резких переходов от черного к белому на рисунке.

На рисунке 2e показан результат оценки первой производной, часто называемой оператором градиента, примененный к бесшумной версии рисунка 2a. Оператор градиента состоит из пары линейных фильтров, предназначенных для оценки первой производной по горизонтали и вертикали, которая дает компоненты вектора градиента.На рисунке показана величина градиента с границами, определенными для локальных пиков магнитуд.

Детекторы грубых границ просто маркируют пиксели изображения, которые соответствуют пикам величины градиента или пересечениям нуля второй производной. Сложные детекторы границ создают организованные цепочки граничных точек с субпиксельным положением и ориентацией границы с точностью до нескольких градусов в каждой точке. Лучшие коммерчески доступные детекторы границы также имеют пространственно-частотную характеристику в широком диапазоне и работают с высокой скоростью.

Нелинейные фильтры , предназначенные для пропускания или блокировки желаемых форм, а не пространственных частот, полезны для улучшения цифрового изображения. Первый, который мы рассматриваем, — это медианный фильтр, выход которого в каждом пикселе является медианным значением соответствующей входной окрестности. Грубо говоря, эффект медианного фильтра состоит в том, чтобы ослабить элементы изображения, меньшие по размеру, чем окружение, и передать элементы изображения, превышающие его.

На рис. 2f показано влияние медианного фильтра 3 × 3 на зашумленное изображение на рис. 2а.Обратите внимание, что шум, который часто приводит к деталям размером менее 3 × 3 пикселей, сильно ослабляется. Однако, в отличие от линейного сглаживающего фильтра на рис. 2c, нет значительной потери резкости краев, поскольку все крестики и круги намного больше, чем окрестности. Таким образом, медианный фильтр часто превосходит линейные фильтры для уменьшения шума. Однако одним из основных недостатков медианного фильтра является то, что с ним вычисления обходятся дороже, чем с линейными фильтрами, и неравенство ухудшается по мере увеличения размера окрестности.

Морфология относится к широкому классу фильтров нелинейной формы. Как и в случае с линейными фильтрами, операция определяется матрицей элементов, применяемых к окрестностям входного изображения, но вместо суммы произведений вычисляется минимум или максимум сумм. Эти операции называются эрозией и расширением, а матрицу элементов обычно называют зондом, а не ядром.

Эрозия с последующим расширением с использованием того же зонда называется открытием, а расширение с последующей эрозией называется закрытием.

Четыре основные морфологические операции имеют множество применений, одно из которых показано на рисунке 4. На этом рисунке входное изображение слева открывается с помощью круглого зонда и прямоугольного зонда, в результате чего появляются изображения, показанные справа. Представьте, что зонд — это кисть, на выходе которой будет все, что кисть может нарисовать, когда она помещена в любое место на входе, куда она поместится (т.е. полностью на черном, без белого изображения). Обратите внимание, как операция открытия с соответствующими датчиками может проходить одни формы и блокировать другие.


Рис. 4. Операция «открытия» морфологии действует как фильтр формы, поведение которого контролируется датчиком.

Для простоты пример на рисунке 4 иллюстрирует открытие как двоичную (черный / белый) операцию, но, как правило, четыре определены на изображениях уровня серого, а концепция подгонки датчика определяется на 2-D поверхностях. в 3-м пространстве.

Цифровая передискретизация относится к процессу оценки изображения, которое могло бы появиться, если бы непрерывное распределение энергии, падающей на датчик, было дискретизировано по-другому.Другая выборка, возможно, с другим разрешением или ориентацией, часто бывает полезна.

Одна из наиболее важных форм цифровой передискретизации — получение серии изображений с последовательно более грубым разрешением, называемое пирамидой разрешения. Обычно каждое изображение в серии имеет половину разрешения предыдущего в каждом измерении (1/4 числа пикселей), но часто предпочтительнее другие варианты. Разрешение уменьшается за счет комбинации фильтрации нижних частот и субдискретизации (выбор каждого n -го пикселей).

Пирамида разрешений является основой многих алгоритмов анализа изображений, которые следуют стратегии от грубого к точному. Изображения с грубым разрешением позволяют быстро извлекать грубую информацию, не отвлекаясь и не сбиваясь с толку мелкими и часто несущественными деталями. Алгоритм переходит к изображениям с более высоким разрешением, чтобы локализовать и уточнить эту информацию.

Другой важный класс алгоритмов передискретизации — это преобразования координат, которые могут сдвигать на количество субпикселей, вращать и изменять размер изображений, а также преобразовывать между декартовым и полярным представлениями.Значения выходных пикселей интерполируются из окрестности входных значений. Три распространенных метода: ближайший сосед, который является самым быстрым; билинейная интерполяция, которая более точна, но медленнее и страдает некоторой потерей высокочастотных компонентов; и кубическая свертка, которая очень точна, но самая медленная.

Анализ изображений

Сказать, что фундаментальной проблемой анализа изображений является распознавание образов, целью которого является распознавание образов изображений, соответствующих физическим объектам в сцене, и определение их позы (положение), будет лишь небольшим упрощением. , ориентация, размер и т. д.). Часто результатов распознавания образов бывает достаточно; например, система наведения робота передает роботу позу объекта. В других случаях этап распознавания образов необходим, чтобы найти объект, чтобы его можно было проверить на наличие дефектов или правильной сборки.

Распознавание образов затруднено, потому что конкретный объект может дать начало множеству изображений в зависимости от всех факторов, обсужденных ранее. Кроме того, в сцене могут присутствовать похожие на вид объекты, которые необходимо игнорировать, а целевые значения скорости и стоимости могут быть серьезными.

Blob-анализ — один из первых методов, широко используемых для распознавания промышленных образов. Предпосылка проста: каким-либо образом классифицируйте пиксели изображения как объект или фон, объедините классифицированные пиксели для создания дискретных объектов, используя правила связности соседства, и вычислите различные моменты связанных объектов, чтобы определить положение объекта (первые моменты), размер (0 момент ), и ориентация (главная ось инерции, основанная на 2 моментах и ).

К преимуществам анализа больших двоичных объектов относятся высокая скорость, субпиксельная точность (в тех случаях, когда изображение не подвержено ухудшению качества), а также способность выдерживать и измерять вариации ориентации и размера. К недостаткам относятся неспособность переносить касание или перекрытие объектов, низкая производительность при различных формах деградации изображения, неспособность определить ориентацию определенных форм и плохую способность различать похожие на вид объекты.

Возможно, самая серьезная проблема, однако, заключается в том, что единственный надежный метод, который когда-либо был найден, чтобы отделить объект от фона, — это расположить объекты полностью ярче или темнее фона. Это требование настолько сильно ограничило круг потенциальных приложений, что вскоре были разработаны другие методы распознавания образов.

Нормализованная корреляция (NC) была доминирующим методом распознавания образов в промышленности с конца 1980-х годов. Это член класса алгоритмов, известных как сопоставление с шаблоном, который начинается с этапа обучения, на котором сохраняется изображение объекта, который нужно найти (шаблон). Во время выполнения шаблон сравнивается с подмножествами изображения аналогичного размера по диапазону позиций, при этом позиция наибольшего совпадения принимается как позиция объекта.Для проверки можно использовать степень соответствия (числовое значение), а также сравнение отдельных пикселей между шаблоном и изображением в позиции наилучшего соответствия.

NC — это функция сопоставления шкалы серого, которая не использует пороговые значения и игнорирует изменение общей яркости и контрастности рисунка. Он идеально подходит для использования в алгоритмах сопоставления шаблонов.

Сопоставление шаблонов ЧПУ преодолевает многие ограничения анализа больших двоичных объектов: оно допускает касание или перекрытие объектов, оно хорошо работает при различных формах ухудшения качества изображения, а его значение сопоставления полезно в некоторых приложениях проверки.Наиболее важно то, что объекты не нужно отделять от фона по яркости, что позволяет использовать гораздо более широкий спектр приложений.

К сожалению, NC отказывается от некоторых значительных преимуществ анализа больших двоичных объектов, в частности от способности выдерживать и измерять изменения в ориентации и размере. NC допускает небольшие отклонения, обычно несколько градусов и несколько процентов (в зависимости от конкретного шаблона), но даже в этом небольшом диапазоне ориентации и размера точность результатов быстро падает.

Эти ограничения были частично преодолены с помощью методов передискретизации, которые расширяют ЧПУ за счет вращения и масштабирования шаблонов для измерения ориентации и размера. Однако эти методы были дорогими, и к тому времени, когда стоимость и производительность компьютера сделали их практичными, их заменили гораздо более совершенные геометрические методы.

Преобразование Хафа распознает параметрически определенные кривые, такие как линии и дуги, а также общие шаблоны. Он начинается с этапа обнаружения края, что делает его более устойчивым к локальным и нелинейным изменениям затенения, чем NC.При использовании для поиска параметризованных кривых преобразование Хафа весьма эффективно; для общих шаблонов NC может иметь преимущество в скорости и точности, если он может обрабатывать вариации затенения.

Сопоставление геометрического образца (GPM) заменило сопоставление с шаблоном ЧПУ в качестве метода выбора для промышленных приложений распознавания образов, требующих высокой точности или устойчивости к большим изменениям затенения, ориентации или размера. Методы шаблонов страдают от фундаментальных ограничений, налагаемых сеточной природой самого шаблона. Перевод, поворот и изменение размеров сеток на нецелочисленные значения требует повторной выборки, которая требует много времени и имеет ограниченную точность. Это ограничивает точность позы, которую можно достичь с помощью распознавания образов на основе шаблонов. Кроме того, пиксельные сетки представляют собой узоры с оттенками серого, что часто ненадежно.

GPM позволяет избежать этих ограничений, представляя объект в виде геометрической формы, не зависящей от затенения и дискретной сетки. Сложное обнаружение границ используется для превращения пиксельной сетки, созданной камерой, в концептуально реалистичное геометрическое описание, которое можно переводить, вращать и изменять размер быстро и без потери точности.В сочетании с расширенным обучением образов и высокоскоростными модулями сопоставления с высокой точностью результат является действительно универсальным методом распознавания образов и проверки.

Хорошо спроектированная система GPM должна быть такой же простой в обучении, как сопоставление шаблонов ЧПУ, но при этом обеспечивать независимость вращения, размера и затенения. Он должен быть надежным в условиях низкой контрастности, шума, плохой фокусировки, а также отсутствующих или неожиданных функций.

Время распознавания образов зависит от приложения, что типично для методов анализа изображений.Например, для обнаружения шаблона размером 150 × 150 пикселей в поле зрения 500 × 500 с неопределенностью ориентации 360 ° может потребоваться менее 20 мс на ПК, работающих в диапазоне 2 ГГц. Однако всегда проверяйте скорость для конкретного приложения, поскольку время может значительно отличаться за пределы любого указанного диапазона.

GPM обеспечивает гораздо более высокую точность позы, чем любой метод, основанный на шаблоне, на порядок лучше при изменении ориентации и размера. В таблице 2 показано, что может быть достигнуто на практике, когда образцы достаточно близки по форме к тренировочному образу и не слишком деградированы.Точность часто выше для более крупных образцов; пример таблицы 2 предполагает шаблон в диапазоне 150 × 150 пикселей.

ТАБЛИЦА 2.
ТОЧНОСТЬ СОГЛАСОВАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

Перевод ± 0,025 пикселя
Вращение ± 0.02 градуса
Размер ± 0,03 процента
150 x 150 пикселей

Как и все методы распознавания образов, точность GPM сильно зависит от приложения. Точность нельзя указать заранее, ее необходимо измерить на реальных образцах. Кроме того, общеизвестно, что точность GPM трудно измерить, потому что чрезвычайно трудно узнать истинное положение и ориентацию объекта с достаточно высокой точностью.Если важна высокая точность, настоятельно рекомендуется работать с опытным поставщиком.

GPM также может предоставить подробные данные о различиях между обученным шаблоном и исследуемым объектом. Эти разные данные также не зависят от поворота, размера и затенения.

Собираем все вместе

Часто полная система цифровой обработки изображений сочетает в себе многие из вышеперечисленных методов улучшения и анализа изображений. В следующем примере цель состоит в том, чтобы проверить объекты путем поиска различий в затенении между объектом и предварительно обученным, бездефектным примером, называемым золотым шаблоном.

Простое вычитание шаблона из изображения и поиск различий на практике не работает, потому что изменение шкалы серого из-за обычных и приемлемых условий может быть столь же большим, как из-за дефектов. Это особенно верно по краям, где небольшое или субпиксельное несовмещение шаблона и изображения может привести к большим отклонениям в шкале серого. Изменения освещенности и отражательной способности поверхности также могут вызвать различия, которые не являются дефектами, как и шум.

Практический метод сравнения шаблонов для проверки использует комбинацию шагов улучшения и анализа, чтобы отличить дефекты вариации затенения от дефектов, возникающих в обычных условиях:

  • Шаг распознавания образов (например, GPM) определяет относительное положение шаблона и изображение;
  • Шаг цифровой передискретизации использует позу для точного совмещения шаблона с изображением;
  • Шаг сопоставления пикселей с использованием спецификации гистограммы компенсирует изменения освещенности и отражательной способности поверхности;
  • Вычисляется абсолютная разница шаблона и изображения;
  • Порог используется для отметки пикселей, которые могут соответствовать дефектам. Каждый пиксель имеет отдельный порог, при этом пиксели по краям имеют более высокий порог, поскольку их шкала серого более неопределенная;
  • Шаг анализа или морфологии blob используется для определения тех кластеров отмеченных пикселей, которые соответствуют истинным дефектам.
Дополнительная литература

Цифровая обработка изображений — это обширная область, в которой имеется обширная литература. Это введение может лишь суммировать некоторые из наиболее важных широко используемых методов и может иметь тенденцию к промышленному применению.Мы проигнорировали сжатие изображений, 3-D реконструкцию, движение, текстуру и многие другие важные темы.

Для дальнейшего чтения предлагается следующее. Баллард и Браун дают отличный обзор поля, в то время как другие дают более подробную техническую глубину.

Ballard, D.H., and C.M. Браун (1982). Компьютерное зрение . Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J.

Horn, B.K.P. (1986). Зрение робота . MIT Press, Кембридж, Массачусетс

Пратт, В.К. (1991). Цифровая обработка изображений , 2-е изд. John Wiley & Sons, Нью-Йорк, Нью-Йорк,

Розенфельд А. и А.К. Как (1982). Цифровая обработка изображений , тт. 1 и 2, 2-е изд., Academic Press, Орландо, Флорида


Что такое цифровая обработка изображений (DIP) Учебное пособие

Что такое цифровая обработка изображений (DIP)

Это манипулирование цифровыми данными с помощью компьютерного оборудования и программного обеспечения для создания цифровых карт, на которых определенная информация выделена и выделена.

Автор: Venkat

Происхождение цифрового изображения

Первое применение цифрового изображения было в газетной индустрии, когда изображения были впервые отправлены по подводному кабелю между Лондоном и Нью-Йорком.

Передача изображения по кабелю в 1921 году сократила время, необходимое для транспортировки изображения через Атлантику на срок более недели до менее 3 часов.

Цели ДИП
  • Улучшение графической информации для интерпретации человеком
  • Обработка данных изображения для хранения, передачи и представления для восприятия автономной машиной.

Также читайте: Введение в предварительную обработку изображений | Что такое предварительная обработка изображений?

Что такое изображение?

Изображение — это пространственное представление двухмерной или трехмерной сцены.

Это массив или матричный пиксель (элементы изображения), расположенный в столбцы и строки.

Изображение также представляет собой двумерный массив, специально упорядоченный по строкам и столбцам. Цифровое изображение состоит из элементов изображения, элементов изображения и пикселей.Пиксель наиболее широко используется для обозначения элементов цифрового изображения.

Изображение как матрица

Цифровое изображение в оттенках серого представляется в компьютере в виде матрицы пикселей. Каждый пиксель такого изображения представлен одним элементом матрицы — целым числом из набора. Числовые значения в представлении пикселей равномерно изменяются от нуля (черные пиксели) до 255 (белые пиксели).

Когда дело доходит до двоичного или логического изображения, которое состоит только из двух цветов, т. Е. Черного и белого, матрица представляет черный цвет как 0 и белый цвет как 1.

Типы изображений
  • Двоичное изображение — Двоичное изображение содержит только два пиксельных элемента 0 и 1.

Здесь 0 означает черный цвет, а 1 — белый. Это также известно как монохромный.

  • Черно-белое изображение — Изображение содержит черно-белый цвет.
  • 8-битный формат цвета — Он имеет 256 различных оттенков цветов и известен как изображение в градациях серого.В этом формате 0 означает черный, 255 — белый, а 127 — серый.
  • 16-битный формат цвета — он имеет разные цвета и известен как формат высокого цвета. Распределение цвета отличается от изображения в оттенках серого.

Примечание : 16-битный формат фактически разделен на три дополнительных формата: красный, зеленый и синий. Этот знаменитый формат RGB.

Фазы обработки изображений

Ниже приведены основные этапы обработки цифровых изображений:

  1. Получение изображения — Получение изображения включает предварительную обработку, такую ​​как масштабирование и т. Д.Это может быть так же просто, как получить изображение, которое уже находится в цифровой форме.
  2. Улучшение изображения — Как правило, методы улучшения выявляют детали, которые затемняются, и выделяют определенные интересующие особенности изображения, такие как изменение яркости и контрастности и т. Д.
  3. Восстановление изображения — Восстановление изображения — это область, которая также имеет дело с улучшением внешнего вида изображения. Восстановление изображения является объективным в том смысле, что методы восстановления обычно основываются на математических или вероятностных моделях деградации изображения.
  4. Обработка цветных изображений — Обработка цветных изображений — это область, которая приобретает все большее значение из-за значительного увеличения использования цифровых изображений в Интернете. Это может включать моделирование и обработку цвета в цифровой области и т. Д. С другой стороны, улучшение субъективно.
  5. Вейвлеты и обработка с несколькими разрешениями — Основа для представления изображений с различной степенью разрешения обеспечивается с помощью вейвлетов. Изображения подразделяются на более мелкие области для сжатия данных и для пирамидального представления.
  6. Сжатие — Методы сжатия сокращают объем памяти, необходимый для сохранения изображения, или полосу пропускания для его передачи. Сжатие данных особенно важно для использования через Интернет.
  7. Морфологическая обработка — Морфологическая обработка извлекает компоненты изображения, которые полезны для представления и описания формы.
  8. Сегментация — Процедуры сегментации разделяют изображение на составные части или объекты.Вообще, автономная сегментация — одна из самых сложных задач обработки цифровых изображений. Жесткая процедура сегментации значительно продвигает этот процесс к успешному решению проблем визуализации, которые требуют индивидуальной идентификации объектов.
  9. Представление и описание — Представление и описание почти всегда следуют за результатом этапа сегментации, который обычно представляет собой необработанные данные пикселей, которые составляют либо границу области, либо все точки в самой области.Описание имеет дело с извлечением атрибутов, которые приводят к некоторой количественной информации, представляющей интерес, или являются основными для дифференциации одного класса объектов от другого.
  10. Распознавание объекта — Распознавание — это процесс, который присваивает объекту метку, например «яблоко», на основе его дескрипторов.

Технологический поток DIP

Приложения DIP
  • Область медицины
  • Дистанционное зондирование
  • Зрение машины / робота
  • Обработка видео
  • Распознавание образов

Пример: Возьмите срез МРТ сердца собаки и найдите границы между тканями.

  • Изображение с уровнями серого, представляющими активность тканей.
  • Используйте подходящий фильтр, чтобы выделить края.

Также читайте: Что такое распознавание изображений и как оно используется?

Необходимость обработки изображений в медицине
  • Сопряжение аналоговых выходов датчиков, таких как эндоскоп, с дигитайзерами и системами обработки изображений
  • Изменение диапазона плотности черно-белых изображений
  • Коррекция цвета и манипуляции с цветами в цветном изображении
  • Обнаружение контура и вычисление площади ячеек в биометрическое изображение
  • Восстановление и сглаживание изображений
  • Преобразование 3D-изображений в 2D-изображения
  • Масштабирование изображений
  • Удаление артефактов с изображения
  • Легко для врачей увидеть внутреннюю часть человеческого тела.

Компоненты обработки изображений
—
Получение изображения: это первый процесс. Подразумевает масштабирование изображений.
—
Улучшение изображения: управление изображениями.
—
Восстановление изображения: улучшает внешний вид изображения.

Применение DIP в исследованиях
—
Обработка документов и проверка подписи
—
Биометрическое приложение
—
Проверка / идентификация отпечатков пальцев
—
Распознавание объекта
—
Распознавание целей — Министерство обороны (армия, флот и авиация)
-Интерпретация аэрофотосъемки — Google Maps пример
-Мониторинг трафика
-Обнаружение лица
-Распознавание лиц
-Морфинг
—
Рак кожи и груди
—
Распознавание человеческой деятельности
—
Распознавание мимики

На этом мы подошли к концу блога о цифровой обработке изображений. Надеемся, вам понравилось. Если вы хотите узнать больше о таких концепциях, присоединяйтесь к бесплатным онлайн-курсам Great Learning Academy.

1

методов распознавания и обработки изображений | by Adoriasoft

https://goo.gl/6bTF0H

Технология распознавания изображений имеет большой потенциал для широкого внедрения в различных отраслях промышленности. На самом деле это технология не будущего, а уже наше настоящее. Такие корпорации и стартапы, как Tesla, Google, Uber, Adobe Systems и т. Д., Активно используют распознавание изображений.Чтобы доказать, что технологии идут по всему миру, давайте посмотрим на недавнюю статистику. По прогнозам исследователей, к 2021 году мировой рынок распознавания изображений достигнет 38,92 миллиарда долларов. Это весьма неплохая цифра! Поэтому неудивительно, что все больше и больше так называемых имиджевых приложений, использующих распознавание изображений, появляются для различных целей и для различных сфер бизнеса.

Что сегодня помогает расширению технологии распознавания изображений? Это инструменты с открытым исходным кодом, которые упрощают программирование и делают вычисления более доступными. Фреймворки и библиотеки с открытым исходным кодом сегодня позволяют компаниям экспоненциально извлекать выгоду из технологии распознавания изображений. Например, такие массивные открытые базы данных, как Pascal VOC и ImageNet, предоставляют доступ к миллионам помеченных изображений. Фактически, они помогают компаниям и стартапам в области имидж-технологий разрабатывать и улучшать свои собственные приложения и алгоритмы машинного обучения. Для распознавания изображений в реальном времени профессиональные разработчики также используют кроссплатформенную библиотеку с открытым исходным кодом под названием OpenCV. Он считается первой точкой обращения и наиболее авторитетным ресурсом для профессионалов в области распознавания изображений.Еще один отличный набор библиотек для компьютерного зрения включает OpenNN, VXL и многие другие.

Но прежде чем перейти к более подробному рассмотрению распознавания и обработки изображений, следует упомянуть, что изображения могут использоваться по-разному. В мобильных устройствах, веб-приложениях и при разработке программного обеспечения изображения служат по множеству причин, в том числе:

  • Распознавание объектов
  • Распознавание образов
  • Обнаружение дубликатов (точное или частичное)
  • Поиск изображения по фрагментам
  • Обработка изображений камерой
  • Улучшение мобильных apps UX
  • Дополненная реальность

Возможные применения изображений, технологии imagetech и, в частности, технологии распознавания изображений безграничны.С развитием технологий появляются новые возможности для бизнеса и стартапов в каждой нише. Таким образом, анализ изображений выходит на совершенно новый уровень благодаря решениям с открытым исходным кодом и инструментам глубокого обучения.

Распознавание изображений или компьютерное зрение — это техническая дисциплина, которая занимается поиском способов автоматизации всей работы, которую может выполнять человеческая зрительная система. TensorFlow от Google, DeepFace от Facebook, Project Oxford от Microsoft — отличные примеры систем распознавания изображений с глубоким обучением.С другой стороны, размещенные API, такие как Google Cloud Vision, Clarifai, Imagga, позволяют предприятиям сэкономить деньги на дорогостоящих командах разработчиков компьютерного зрения.

Преимущества упомянутых сервисов с открытым кодом многочисленны. Они выполняют вычисления по распознаванию изображений в облаке, делая ваши бизнес-операции в области имидж-технологий более эффективными и намного дешевле. Кроме того, штатные разработчики вашей компании могут без проблем интегрировать свои API в ваши приложения. Более того, эти открытые API-интерфейсы разработчики могут использовать даже для того, чтобы начать новый бизнес в области распознавания изображений.

Обычно обработка изображения состоит из нескольких этапов: импорт изображения, анализ, обработка и вывод изображения. Есть два метода обработки изображений: цифровой и аналоговый. В частности, эта статья посвящена цифровой обработке изображений и ее методам.

Компьютерные алгоритмы играют решающую роль в обработке цифровых изображений. Разработчики используют несколько алгоритмов для решения различных задач, включая обнаружение цифрового изображения, анализ, реконструкцию, восстановление, сжатие данных изображения, улучшение изображения, оценку изображения и спектральную оценку изображения.

Основные методы обработки цифровых изображений:

  • Редактирование изображений , что в основном означает изменение цифровых изображений с помощью графических программных средств.
  • Восстановление изображения , который относится к оценке чистого исходного изображения из полученного поврежденного изображения, чтобы восстановить потерянную информацию.
  • Анализ независимых компонентов , который разделяет многомерный сигнал в расчетах на аддитивные подкомпоненты.
  • Анизотропная диффузия , часто известная как диффузия Перона-Малика, позволяет уменьшить шум изображения без удаления важных частей изображения.
  • Линейная фильтрация . Это еще один метод обработки цифровых изображений, который относится к обработке изменяющихся во времени входных сигналов и созданию выходных сигналов, которые подчиняются ограничению линейности.
  • Нейронные сети — вычислительные модели, широко используемые в машинном обучении для решения различных задач.
  • Pixelation , который часто относится к преобразованию печатных изображений в оцифрованные (например, GIF).
  • Анализ основных компонентов , метод обработки цифровых изображений, который можно использовать для выделения признаков.
  • Partial Differential Equations , который также имеет дело с изображениями, эффективно уменьшающими шум.
  • Скрытые марковские модели , метод, используемый для анализа изображений в двух измерениях.
  • Вейвлеты , что означает математическую функцию, используемую при сжатии изображения.
  • Самоорганизующиеся карты , метод обработки цифровых изображений для классификации изображений по нескольким классам.

На протяжении многих лет Adoriasoft реализовала методы обработки изображений в нескольких проектах, включая веб-приложения электронной коммерции и мобильные приложения для своих клиентов. Для одного из его основных клиентов мы создали инструмент распознавания объектов под названием Object Mask. Приложение, разработанное на Delphi, создает маску объекта. Таким образом, пользователи веб-сайтов электронной коммерции и приложений мобильной коммерции могут видеть все релевантные товары при поиске похожих товаров.Кроме того, наши клиенты могут максимально эффективно использовать технологию, лежащую в основе приложения, и получать выгоду от повторяющихся покупок своих клиентов.

Говоря о других проектах по обработке и распознаванию изображений, Adoriasoft также разработал Duplicate Photo Cleaner для другого своего клиента. Технология, реализованная в программном обеспечении, сравнивает все изображения в системе ПК или Mac пользователя и находит повторяющиеся изображения. В соответствии с установленным вручную порогом дублирования (до 100%) приложение может находить точные или частично дублированные изображения.Используя функцию сравнения оттенков серого, пользователи могут находить дубликаты фотографий среди своей коллекции черно-белых фотографий.

Adoriasoft обладает обширным опытом работы с изображениями и обработкой визуальных данных с использованием лучших библиотек, инструментов и фреймворков. Таким образом, наша команда разработчиков и UX-дизайнеров хорошо разбирается, но не ограничивается:

  • , работающих со всеми распространенными форматами изображений, включая файлы RAW, TIFF, HD Photo, а также поля XMP и EXIF;
  • манипулирование слоями PSD, а также все виды обработки изображений, такие как поворот, обрезка, автоматическая обрезка, настройка перспективы, отражение, масштабирование, изменение размера;
  • применение нескольких эффектов изображения и фильтров;
  • получение изображений и видео с камер, сканеров, портативных устройств, совместимых с WIA и Twain;
  • с использованием всех известных типов выбора и средств настройки цвета;
  • обнаружение перекоса и края;
  • удаление эффекта красных глаз и хромакея;
    • ,
  • преобразование цветовых диапазонов и многое другое.

Если вы ищете высококвалифицированного партнера по разработке мобильных приложений, который также хорошо разбирается в технологиях распознавания и обработки изображений, обратитесь в Adoriasoft. Свяжитесь с нами сегодня, и мы бесплатно проконсультируем и оценим ваш проект!

Обработка изображений с Python

Обработка изображений с помощью Python

Этот урок находится на ранней стадии разработки (альфа-версия)

Примечание. Этот сайт не является официальным уроком Data Carpentry.Урок находится в стадии разработки для использования в Приложения цифрового изображения и зрения в науке (DIVAS) Летний семинар по обработке изображений, который сейчас становится официальным уроком Data Carpentry.

В этом уроке показано, как использовать Python и skimage для базовой обработки изображений.

Предварительные требования

В этом уроке предполагается, что у вас есть практические знания Python и вы уже знакомы с оболочкой Bash. Эти требования могут быть выполнены: Python и оболочка Bash.

Если вы не уверены, достаточно ли у вас опыта для участия в этом семинаре, прочтите этот подробный список, в котором приведены все функции, операторы и другие концепции, которые вам понадобятся быть знакомым с.

График

Настройка Скачать файлы, необходимые для урока
00:00 1.Вступление На какие научные вопросы мы можем ответить с помощью обработки изображений / компьютерного зрения?
Что такое морфометрические проблемы?
Что такое колориметрические проблемы?
00:05 2. Основы изображения Как изображения представлены в цифровом формате?
00:55 3.Представление изображения в skimage Как цифровые изображения хранятся в Python с библиотекой компьютерного зрения skimage?
02:35 4. Рисование и побитовые операции Как мы можем рисовать на беглых изображениях и использовать побитовые операции и маски для выбора определенных частей изображения?
03:55 5.Создание гистограмм Как мы можем создать гистограммы оттенков серого и цветовые гистограммы, чтобы понять распределение значений цвета в изображении?
05:20 6. Размытые изображения Как мы можем применить к изображению фильтр размытия нижних частот?
06:10 7.Пороговое значение Как мы можем использовать пороговую обработку для создания двоичного изображения?
07:45 8. Обнаружение края Как мы можем автоматически определять края объектов на изображении?
08:50 9.Анализ связанных компонентов Как выделить отдельные объекты из изображения и описать эти объекты количественно.
08:50 10. Проблемы Какие вопросы?
09:20 Отделка

Фактическое расписание может незначительно отличаться в зависимости от тем и упражнений, выбранных инструктором.

Использование темы Carpentries — Последнее создание сайта: 2020-08-03 19:54:43 +0000.

Журнал обработки изображений в реальном времени

Несмотря на то, что существует множество журналов, посвященных обработке изображений, Journal of Real-Time Image Processing (JRTIP) является единственным, который посвящен исключительно аспектам обработки изображений и видео в реальном времени.

Часто бывает, что алгоритм обработки изображений разработан и доказан теоретически обоснованным, предположительно с учетом конкретного приложения, но его практические приложения и подробные шаги, методология и анализ компромиссов, необходимые для достижения его в реальном времени производительность никогда полностью не исследуется. Таким образом, JRTIP предназначен для преодоления разрыва между теорией и практикой обработки изображений и видео, обслуживая более широкое сообщество исследователей, практикующих инженеров и промышленных специалистов, которые занимаются проектированием, внедрением или использованием систем обработки изображений и видео в реальном времени.

Аспект реального времени имеет решающее значение для многих реальных устройств или продуктов, таких как мобильные телефоны, цифровые фото / видео / камеры сотовых телефонов, портативные медиаплееры, персональные цифровые помощники, телевидение высокой четкости, системы видеонаблюдения, промышленные системы визуального контроля, медицинские устройства визуализации, интеллектуальные роботы с функцией зрения, системы спектральной визуализации и многие другие встроенные системы обработки изображений или видео.

В журнале рассматриваются следующие темы:

  • Алгоритмы обработки изображений и видео в реальном времени
  • Встроенные системы обработки изображений / видео в реальном времени
  • Аппаратные средства и архитектура обработки изображений и видео в реальном времени, включая FPGA, DSP, GPU, Реализации GPP, ASIC, System-on-Chip (SoC) и System-in-a-Package (SiP)
  • Оптимизация программного обеспечения в реальном времени и соответствующие парадигмы проектирования для обработки изображений / видео
  • Аппаратное / программное обеспечение реального времени совместно -проектирование для обработки изображений и видео
  • Приложения для обработки изображений и видео в реальном времени, включая цифровые камеры, мобильные телефоны и интеллектуальные камеры, машинное зрение, промышленный контроль, наблюдение и безопасность, сжатие изображений и видео для передачи, а также для хранения и поиска баз данных , биомедицинская визуализация, спектральная визуализация и т. д.

Редакционная коллегия состоит из специальной группы экспертов из академических кругов и промышленности, которые сыграли важную роль в продвижении области обработки изображений и видео в реальном времени. Главные редакторы и более половины членов совета имеют большой опыт работы в этой области. Они привносят несколько лет опыта из своего предыдущего участия в журнале Real-Time Imaging (RTI), который предшествовал публикации JRTIP статей по обработке изображений и видео в реальном времени.

ОБЪЯВЛЕНИЕ: Начиная с 1 января 2020 года, ограничение на 12 страниц, включая ссылки и биографические данные (страницы в две колонки в соответствии с форматом журнала ), будет применяться ко всем поданным рукописям.Следует отметить, что рукописи , не соответствующие этому пределу страниц, и журнал в формате двойной колонки будут возвращены авторам и не будут помещены в конвейер рецензирования. Вы можете найти дополнительную информацию, включая шаблон LaTeX, в разделе «Инструкции для авторов».

  • JRTIP устраняет разрыв между теорией и практикой обработки изображений.
  • Охватывает системы и алгоритмы обработки изображений в реальном времени для промышленной, медицинской, бытовой электроники, портативных и встраиваемых устройств.
  • Представляет практичные, недорогие архитектуры реального времени для систем обработки изображений, а также инструменты для моделирования и моделирования. для алгоритмов обработки изображений в реальном времени и их реализаций.

Новые вопросы по обработке изображений — Stack overflow на русском

Все, что связано с обработкой цифровых изображений, то есть теория и методы, используемые для извлечения информации из цифровых изображений или управления ею.

Изображение не может быть преобразовано в ошибку с плавающей запятой?

Я пытаюсь определить лицо и вернуть изображение соответствующих ориентиров после выравнивания лица. это мой код: def getIthFrame (себя, я): img = self.data.get_data (я) raw_img = Изображение ….

спросил 6 часов назад

Классификация отпечатков пальцев на основе ядер и дельт

Я работаю над классификацией отпечатков пальцев. Я умею определять особые точки (дельты и ядра). Как я могу классифицировать входное изображение по типам на основе количества и положения файлов…

спросил 6 часов назад

Как получить общее количество рыб на видео

Сообщество Stack Overflow Мне дали эту проблему с кодированием, и я не знаю, что делать дальше — мои навыки решения еще не очень высоки. Мне дали видео, состоящее из таких кадров и я …

спросил 7 часов назад

Как удалить фон с изображений товаров?

У меня много изображений продуктов.Все они на простом фоне. Пример: Я использую скрипт magicwand для очистки фона: ./magicwand 1,1 -t 35 -r снаружи -c white source.jpg out.png …

спросил 9 часов назад

Саймон

94711 золотой знак1010 серебряных знаков2626 бронзовых знаков

Неправильное изображение с билинейной интерполяцией

Я использую билинейную интерполяцию для изменения размера изображения.Функция билинейной интерполяции и изменения размера выглядит следующим образом: def bl_resize (original_img, new_h, new_w): old_h, old_w, c = . ..

задан 13 часов назад

Как использовать функцию нормализации gocv

У меня проблемы с функцией gocv. Нормализовать. что в документации идет так. func Normalize (src Mat, dst * Mat, alpha float64, beta float64, typ NormType) Я звоню по своему коду…

спросил 19 часов назад


.

No related posts.

0
Обработка

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *