هوش مصنوعی و ایده‌های کسب‌و‌کار
۳۵۷۰ نفر
۲ساعت
۳۰۰,۰۰۰ تومان
خرید دوره
منو
منو
پردازش تصویر پروسه‌ای است که در آن دستکاری و تجزیه و تحلیل اطلاعات بصری انجام می‌شود و هدف از این کار بهبود تصویر، تبدیل یا استخراج داده‌های معنی‌دار از آن است که در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، امنیت و کشاورزی کاربرد دارد. Image processing یک حوزه میان رشته‌ای بین علوم کامپیوتر، ریاضیات و مهندسی است. در این مقاله قصد داریم مفهوم پردازش تصویر را بررسی کنیم و همچنین تکنیک‌های اساسی، کاربردهای متنوع و تأثیر عمیق آن بر صنایع مختلف را ببینیم.
بهتر است ابتدا بررسی کنیم که دقیقا چه چیزی یک تصویر را تشکیل می‌دهد؟ یک تصویر با ابعاد آن (ارتفاع و عرض) بر اساس تعداد پیکسل‌ها نشان داده می‌شود. به عنوان مثال، اگر ابعاد یک تصویر ۵۰۰ در ۴۰۰ (عرض x ارتفاع) باشد، تعداد کل پیکسل‌های تصویر ۲۰۰۰۰۰ است.
در واقع یک تصویر به عنوان یک تابع دو بعدی تعریف می‌شود، F(x,y)، که در آن x و y همان عرض و ارتفاع هستند. در تصویر هر F دارای روشنایی یا رنگ خاصی است و این روشنایی یا رنگ همان چیزی است که ما آن را شدت تصویر در آن نقطه می‌نامیم.
حالا اگر فقط تعداد محدودی نقطه در این شبکه داشته باشیم و روشنایی هر نقطه نیز به مقادیر خاصی محدود شود، با یک تصویر دیجیتالی سروکار داریم. به عبارت ساده‌تر، یک تصویر دیجیتال مانند موزاییکی است که از مربع‌های (پیکسل‌ها) ریز تشکیل شده است و هر مربع رنگ یا سایه خاص خود را دارد.
یک فرمت ۱۶ بیتی در واقع به سه فرمت دیگر تقسیم می‌شود که عبارتند از قرمز، سبز و آبی.
تصاویر در سطرها و ستون‌ها نیز نشان داده میشوند، شکل زیر ماتریسی است که تصاویر در آن نمایش داده میشوند:
سمت راست این معادله بر اساس تعریف تصویر دیجیتال است. هر عنصر این ماتریس همان عنصر تصویر یا پیکسل نامیده می‌شود.
در MATLAB شاخص شروع به جای ۰ از ۱ است. بنابراین، f(1,1) = f(0,0). در متلب، ماتریس‌ها در یک متغیر مانند X,x,input_image ذخیره میشوند و متغیرها باید مانند سایر زبان‌های برنامه‌نویسی یک حرف باشند.
پردازش تصویر (Image processing) به معنای دستکاری یک تصویر برای بهبود جذابیت زیبایی شناختی یا استخراج اطلاعات ارزشمند از آن است. این پروسه یک نوع پردازش سیگنال است که در آن ورودی یک تصویر است، مانند عکس یا فریم ویدیو و خروجی می‌تواند یک تصویر یا مجموعه‌ای از اطلاعات مرتبط با تصویر باشد.
این فناوری در طیف وسیعی از زمینه‌ها کاربرد دارد. به عنوان مثال در پزشکی از آن برای پردازش تصاویری مانند اشعه ایکس و اسکن MRI برای ارائه تشخیص‌های دقیق استفاده می‌شود. در حوزه عکاسی و طراحی گرافیک نیز پردازش تصویر امکان افزایش کیفیت و جلوه‌های تصویر را فراهم می‌کند. در نظارت و امنیت، پردازش تصویر به تشخیص چهره و تشخیص حرکت کمک می‌کند. حتی در استفاده روزمره، تلفن‌های هوشمند نیز از پردازش تصویر برای عملکردهای مختلفی مانند تشخیص چهره، عکس‌های پانوراما و برنامه‌های فیلتر استفاده می‌کنند.
ماهیت پردازش تصویر در توانایی آن برای تبدیل یک تصویر به شکل دیجیتال و انجام عملیات بر روی آن برای به دست آوردن یک تصویر پیشرفته یا استخراج برخی اطلاعات مفید است. این فقط در مورد بهبود زیبایی شناسی یک تصویر نیست، بلکه در مورد استخراج بینش‌های ارزشمند است. پیشرفت‌ها در این زمینه به طور مداوم در حال رشد هستند و از تکنیک‌های پیچیده از حوزه بینایی کامپیوتر، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بهره می‌برند و آن را به حوزه‌ی محوری تحقیق و کاربرد در دنیای دیجیتالی ما تبدیل می‌کنند.
پنج نوع اصلی پردازش تصویر وجود دارد:
برای اینکه وارد پروسه پردازش تصویر بشویم به ابزارهایی داریم که در ادامه تک تک این ابزارها را همراه با نحوه استفاده از آنها توضیح می‌دهیم:
۱. کامپیوتر: بسته به نیاز می‌توان از یک کامپیوتر معمولی تا یک ابر کامپیوتر قوی استفاده کرد. گاهی اوقات، رایانه‌های ویژه‌ای ساخته میشوند تا وظایف پیچیده‌ی پردازش تصویر را با کارایی بیشتری انجام دهند.
۲. سخت افزار تخصصی: ابزارهایی مانند دیجیتایزر (digitizers) و اجزایی که می‌توانند عملیات‌های محاسباتی و منطقی روی تصاویر را به سرعت انجام دهند.
۳. ذخیره‌سازی با ظرفیت بالا: پردازش تصویر به فضای ذخیره سازی زیادی نیاز دارد. سه نوع اصلی از فضای دخیره‌سازی را برای این کار می‌توان استفاده کرد:
۴. سنسورهای دوربین: دوربین‌ها چشم‌های سیستم هستند که نور را گرفته و آن را به سیگنال‌های الکتریکی تبدیل می‌کنند. در این سنسورها دو بخش وجود دارد:
۵. نمایش تصویر: در این بخش تصاویر پردازش شده نشان داده میشوند.
۶. نرم افزار: برنامه‌های ویژه‌ای که برای کارهای مختلف پردازش تصویر استفاده می‌شود.
۷. دستگاه‌های کپی: دستگاه‌هایی مانند چاپگرها و ضبط‌کننده‌های فیلم که برای ایجاد کپی‌های فیزیکی از تصاویر استفاده میشوند.
۸. شبکه‌سازی: برای ارسال تصاویر از طریق شبکه‌ها استفاده می‌شود. در این شبکه‌ها داشتن پهنای باند مناسب به دلیل حجم زیادی از داده‌های درگیر در پردازش تصویر، یک عامل کلیدی است.
پردازش تصویر با پایتون معمولا شامل استفاده از کتابخانه‌هایی است که ابزارها و توابعی را برای تسهیل دستکاری و تجزیه و تحلیل تصاویر فراهم می‌کنند. محبوب‌ترین کتابخانه‌ها برای پردازش تصویر در پایتون OpenCV، PIL (کتابخانه تصویربرداری پایتون)، SciPy و its fork, Pillow هستند. پایتون به طور گسترده در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند MRI، سی تی اسکن و اشعه ایکس استفاده می‌شود. در ادامه مراحل پردازش تصویر با پایتون را آورده‌ایم:
ابتدا باید کتابخانه ها را نصب کنید. می‌توانید OpenCV را با استفاده از pip نصب کنید:
pip install opencv-python
برای نصب Pillow از کد زیر استفاده کنید:
pip install Pillow
تصویری که می‌خواهید پردازش کنید را بارگذاری کنید. اگر از OpenCV استفاده می‌کنید، کد زیر را وارد کنید:
import cv2
image = cv2.imread(‘image.jpg’)
برای Pillow کد زیر را وارد کنید:
from PIL import Image
image = Image.open(‘image.jpg’)
مهم‌ترین بخش پروسه در این قسمت اتفاق می‌افتد که در آن می‌توانید عملیات‌های مختلفی را برای پردازش تصویر اعمال کنید، مانند:
به عنوان مثال، تبدیل یک تصویر به مقیاس خاکستری در OpenCV می‌تواند به صورت زیر انجام شود:
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
و برای Pillow:
gray_image = image.convert(‘L’)
پس از پردازش، حالا باید تصویر را نمایش دهید. در OpenCV می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:
cv2.imshow(‘image’, image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
و برای Pillow:
image.show()
در نهایت، باید تصویر پردازش شده را در یک فایل ذخیره کنید. از کد زیر استفاده کنید:
cv2.imwrite(‘processed_image.jpg’, image)
و برای Pillow:
image.save(‘processed_image.jpg’)
پردازش تصویر در هوش مصنوعی (Image processing in AI) عبارت است از استفاده از الگوریتم‌هایی برای تفسیر و دستکاری داده‌های بصری که یک زیرشاخه‌ای از بینایی کامپیوتر است و در آن هدف این است که ماشین‌ها را قادر به درک و تجزیه و تحلیل تصاویر یا فیلم‌ها در سطح بالایی کنند. پردازش تصویر در هوش مصنوعی فقط درک محتوای یک تصویر نیست بلکه در مورد شناخت الگوها، استنتاج، و درک زمینه تصاویر نیز هست.
با ظهور محاسبات قدرتمند و الگوریتم‌های پیشرفته، به‌ویژه در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، پردازش تصویر پیچیده‌تر شده است و امکان تفسیر ظریف و تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های بصری را بصورت دقیق‌تری فراهم می‌کند. پردازش تصویر یک رشته پویا است که دانش علوم کامپیوتر، ریاضیات، فیزیک و علوم شناختی را برای انجام محاسبات پیچیده مربوط به درک بصری و اتوماسیون ترکیب می‌کند.
پردازش تصویر در هوش مصنوعی در زمینه‌هایی از جمله وسایل نقلیه خودران، سیستم‌های تشخیص چهره، تشخیص پزشکی و بسیاری موارد دیگر کاربرد دارد. پیشرفت‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه در یادگیری عمیق، قابلیت‌های پردازش تصویر را به‌طور قابل‌توجهی افزایش داده و آن را دقیق‌تر، کارآمدتر و قابل اعتمادتر کرده است.
پردازش تصویر یک فناوری قدرتمند با طیف گسترده‌ای از کاربردها در زمینه‌های مختلف است. در ادامه برخی از کاربردهای کلیدی image processing را آورده‌ایم:
پردازش تصویر در پزشکی و بهداشتی بسیار کاربردی است و در کارهایی مانند تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، نظارت بر سلامت بافت‌ها و برنامه‌ریزی استراتژی‌های درمانی استفاده می‌شود. همچنین تکنیک‌هایی مانند ام آر آی، سی تی اسکن و اشعه ایکس به پردازش تصویر برای ارائه تصاویر واضح و دقیق از داخل بدن متکی هستند.
به عنوان مثال MRI یک فناوری تصویربرداری غیر تهاجمی است که با کمک پردازش تصویر، تصاویر آناتومیکی با جزئیات سه بعدی را بدون استفاده از تشعشعات مخرب تولید می‌کند. در MRI، یک میدان مغناطیسی قدرتمند، پالس‌های فرکانس رادیویی و یک کامپیوتر برای تولید تصاویر دقیق از اندام‌ها، بافت‌های نرم، استخوان و تقریباً تمام ساختارهای داخلی بدن استفاده می‌شود. تصاویر دقیق به پزشکان اجازه می‌دهد تا قسمت‌هایی از بدن و بیماری‌های خاصی را که ممکن است با روش‌های تصویربرداری دیگر مانند اشعه ایکس، اولتراسوند یا توموگرافی کامپیوتری (سی‌تی اسکن) به اندازه کافی ارزیابی نشوند، ارزیابی کنند.
MRI به ویژه برای تصویربرداری از مغز و نخاع، مفاصل و بافت‌های نرم مفید است و تصاویر واضحی از بافت‌هایی که توسط بافت استخوانی احاطه شده‌اند؛ ارائه می‌دهد، بنابراین تصاویر دقیق‌تری را در مقایسه با سی‌تی اسکن ارائه می‌دهد. به همین دلیل به ابزاری حیاتی در تشخیص زودهنگام و درمان بیماری‌های مختلف تبدیل شده است و نتایج پزشکی را برای بیماران بی‌شماری بهبود می‌بخشد.
سیستم‌های پردازش تصویر ویدئویی (VIPS) برای مدیریت و نظارت بر ترافیک استفاده میشوند. این سیستم‌ها با گرفتن، انتقال و پردازش تصاویر ویدئویی، می‌توانند زمان ورود یا خروج وسایل نقلیه به مناطق خاص را شناسایی کنند، پلاک‌ها را تشخیص دهند، انواع خودروها را دسته بندی کنند و سرعت را در بزرگراه‌ها اندازه‌گیری کنند.
در تصاویر ماهواره‌ای و عکاسی هوایی، از پردازش تصویر برای تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به سطح زمین استفاده می‌شود. این امر برای نظارت بر محیط زیست، مدیریت منابع و برنامه‌ریزی شهری بسیار مهم است.
پردازش تصویر در پروسه تولید و شناسایی عیوب و اطمینان از کیفیت محصولات موثر است و برای کارهایی مانند بررسی عیوب در خطوط مونتاژ و تأیید صحت برچسب‌های محصول استفاده می‌شود.
پردازش تصویر در سیستم‌های امنیتی برای تشخیص چهره، شناسایی پلاک و نظارت بر فعالیت‌ها در مناطق و شرایط حساس می‌تواند بسیار کمک‌کننده باشد.
اکتشافات فضایی و مطالعات جهان نیز به شدت به پردازش تصویر برای تفسیر داده‌های دریافتی از تلسکوپ‌ها و کاوشگرهای فضایی متکی است.
پردازش تصویر در کشاورزی برای نظارت بر سلامت محصول، کیفیت خاک و توزیع منابع استفاده می‌شود و می‌تواند به افزایش کیفیت محصولات و مدیریت کارآمد منابع کمک کند.
تشخیص کاراکتر نوری (OCR) یک برنامه پردازش تصویر است که در آن متن چاپ شده به متن کدگذاری شده توسط ماشین تبدیل می‌شود و برای دیجیتالی کردن اسناد چاپی، ورود خودکار داده‌ها و خدمات تبدیل متن به گفتار استفاده می‌شود.
در فیلم‌ها و بازی‌های ویدیویی، از پردازش تصویر برای جلوه‌های ویژه، مدل‌سازی سه‌بعدی و ساختن صحنه‌های واقعیت مجازی استفاده می‌شود.
برای تعمیر تصاویر آسیب دیده یا ناقص با پر کردن قسمت‌های از دست رفته می‌توان از پردازش تصویر کمک گرفت. در این پروسه از مجموعه‌های بزرگی از تصاویر موجود استفاده می‌شود تا سیستم آموزش ببیند که چگونه عکس‌های قدیمی یا خراب را بازیابی کند.
پردازش تصویر دیجیتال یا دستکاری تصاویر دیجیتال با استفاده از کامپیوتر، مزایای بی‌شماری در زمینه‌های مختلف، از تصویربرداری پزشکی گرفته تا عکاسی ماهواره‌ای، دارد. در ادامه برخی از مزایای کلیدی این تکنولوژی را آورده‌ایم:
پردازش تصویر دیجیتال امکان افزایش کیفیت تصویر و بازیابی تصاویر تخریب شده را فراهم می‌کند.
پردازش را می‌توان به صورت خودکار و با سرعت و دقت بالا انجام داد، که به ویژه در زمینه‌هایی که نیاز به پردازش سریع دارند، مانند تشخیص‌های پزشکی یا وسایل نقلیه خودران، بسیار سودمند است.
الگوریتم‌های پیچیده را می‌توان بر روی تصاویر اعمال کرد و اطلاعات مفیدی را استخراج کرد که به راحتی برای چشم انسان قابل مشاهده نیست.
پردازش تصویر دیجیتال امکان ارزیابی غیر مخرب تصاویر را فراهم می‌کند، به این معنی که داده‌های تصویر اصلی در طول پردازش تحت تاثیر هیچ عاملی قرار نمی‌گیرند و به میزان قابل توجهی مورد اعتماد هستند.
تصاویر دیجیتال را می‌توان برای ذخیره سازی و انتقال با حفظ کیفیت تصاویر استفاده کرد. این ویژگی برای پایگاه‌های داده بزرگ در زمینه‌هایی مانند پزشکی و مطالعه از دور بسیار مهم است.
تصاویر دیجیتال را می‌توان به صورت کمی تجزیه و تحلیل کرد تا الگوها و اندازه گیری‌های معنی دار را استخراج کنند. در زمینه‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی برای تشخیص تومور یا در هواشناسی برای تشخیص الگوی تغییرات آب و هوایی این ویژگی کاربرد دارد.
در حالی که پردازش تصویر دیجیتال طیف گسترده ای از مزایا را دارد، با معایب یا چالش‌های خاصی نیز همراه است. در ادامه به برخی از معایب پردازش تصویر دیجیتال اشاره می‌کنیم:
برخی از الگوریتم‌های پردازش تصویر دیجیتال از نظر محاسباتی فشرده هستند و به منابع محاسباتی قابل توجه و کامپیوترهای بسیار قوی نیاز دارند. سرمایه‌گذاری اولیه برای راه اندازی سیستم‌های پردازش تصویر دیجیتال نیز ممکن است زیاد باشد؛ مانند هزینه‌های سخت‌افزار، نرم‌افزار و آموزش پرسنل برای کار با سیستم‌های پیشرفته.
برخی از الگوریتم‌های پیچیده پردازش تصویر دیجیتال ممکن است نتایجی را ایجاد کنند که تفسیر آنها برای انسان دشوار است و برای توسعه، درک و پیاده‌سازی مؤثر آنها به دانش و تخصص نیاز است.
کیفیت خروجی الگوریتم‌های پردازش تصویر دیجیتال به شدت به کیفیت تصاویر ورودی بستگی دارد. تصاویر ورودی با کیفیت پایین می‌توانند خروجی با کیفیت پایینی داشته باشند.
الگوریتم‌های پردازش تصویر دیجیتال دارای محدودیت‌هایی هستند، مانند دشواری تشخیص اشیاء در صحنه‌های بهم ریخته یا کم نور، یا ناتوانی در تشخیص اشیاء با تغییر شکل یا انسداد قابل توجه.
عملکرد بسیاری از الگوریتم‌های پردازش تصویر دیجیتال به کیفیت داده‌های آموزشی مورد استفاده برای توسعه الگوریتم‌ها بستگی دارد. داده‌های آموزشی با کیفیت پایین می‌تواند منجر به عملکرد ضعیف الگوریتم شود.
اگر به حوزه Image Processing و کاربردهای آن علاقه دارید، می‌توانید آموزش‌هایی را دریافت کرده و به عنوان متخصص وارد بازار کار شوید. آکادمی همراه یک دوره آموزشی تحت عنوان دوره پردازش تصویر و ویدئو برگزار کرده است که شما با شرکت در آن با اصول اولیه، مانند پیکسل‌ها، وضوح تصویر، انواع مختلف فایل‌های تصویری، نحوه نمایش رنگ‌ها و… آشنا می‌شوید.
سپس، وارد حوزه‌های پیشرفته‌تر Image Processing می‌شوید، مانند تغییر اندازه، شکل و بافت تصویر، برش آن به قطعات کوچکتر، ترکیب چند تصویر در یک تصویر، نمایش تصاویر به صورت لایه‌ای منظم، و کوچکتر کردن فایل‌های تصویری بدون افت کیفیت. برای ورود به این دوره کافیست تا حدودی با پایتون آشنایی داشته باشید. اگر دوست دارید در مورد این دوره آموزشی بیشتر بدانید روی لینک «دوره پردازش تصویر و ویدئو» کلیک کنید.
پردازش تصویر روشی برای انجام عملیات بر روی تصاویر به منظور بهبود آنها و استخراج اطلاعات مفید یا تبدیل آنها به فرمت مطلوب‌تر است. در پروسه پردازش تصویر دستکاری و تجزیه و تحلیل اطلاعات بصری انجام می‌شود. در واقع تصاویر به شکل دیجیتال تبدیل شده و با استفاده از الگوریتم‌های کامپیوتری پردازش میشوند. با ورود هوش مصنوعی به حوزه پردازش تصویر نیز امکان تفسیرهای دقیق‌تر و محاسبات پیچیده‌تر فراهم شده است. کاربردهای پردازش تصویر نیز گسترده است و در زمینه‌های مختلفی از جمله تصویربرداری پزشکی، سنجش از راه دور، وسایل نقلیه خودران، تشخیص چهره و… کاربرد دارد.
منابع:
آکادمی همراه اول با هدف تربیت، توسعه و توانمندسازی نیروی انسانی در اکوسیستم دیجیتال در تابستان ۹۹ آغاز به کار کرده است. آکادمی به پشتوانه‌ی تجربه‌ی آموزش و توسعه‌ی نیروی انسانی همراه‌اول می‌کوشد نیازهای آموزشی عمومی، تخصصی و شکاف میان تحصیلات آکادمیک و فضای کار بابرگزاری مسیرهای شغلی از جمله هوش مصنوعی، تحلیل گر داده ، کارشناس محصول و … پوشش دهد.
