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.

تصویر چیست؟

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.

هوش مصنوعی و ایده‌های کسب‌و‌کار

 ۳۵۹۹ نفر  ۲ساعت

---

۳۰۰,۰۰۰ تومان

خرید دوره

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.

انواع تصویر

1. تصویر باینری: تصویر باینری همانطور که از نامش پیداست، فقط شامل دو عنصر پیکسلی است، یعنی ۰ و ۱، که در آن ۰ به سیاه و ۱ اشاره به سفید دارد. این تصویر با نام تک رنگ نیز شناخته می‌شود.
2. تصویر سیاه و سفید: تصویری که فقط از رنگ سیاه و سفید تشکیل شده باشد، تصویر سیاه و سفید نامیده می‌شود.
3. فرمت رنگی ۸ بیتی: معروف‌ترین فرمت تصویر است که دارای ۲۵۶ سایه مختلف رنگ در آن است و معمولاً به عنوان تصویر در مقیاس خاکستری (Grayscale) شناخته می‌شود. در این قالب ۰ مخفف سیاه و ۲۵۵ مخفف سفید و ۱۲۷ مخفف خاکستری است.
4. فرمت رنگی ۱۶ بیتی: فرمت این تصویر رنگی است و دارای ۶۵۵۳۶ رنگ مختلف است که به فرمت رنگ بالا نیز معروف است. در این فرمت توزیع رنگ به اندازه تصویر Grayscale نیست.

یک فرمت ۱۶ بیتی در واقع به سه فرمت دیگر تقسیم می‌شود که عبارتند از قرمز، سبز و آبی.

تصویر به عنوان ماتریس

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.

نمایش تصویر دیجیتال در متلب

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 چیست؟

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.

مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

 ۱۶۲۱ نفر  ۹ساعت

---

۵۰۰,۰۰۰ تومان

خرید دوره

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.

انواع پردازش تصویر

پنج نوع اصلی پردازش تصویر وجود دارد:

1. تجسم (Visualization): یافتن اشیایی که در تصویر قابل مشاهده نیستند.
2. تشخیص (Recognition): تشخیص اشیاء در تصویر
3. برجسته کردن و بازیابی (Sharpening and restoration): یک تصویر پیشرفته از روی تصویر اصلی ایجاد می‌شود.
4. تشخیص الگو (Pattern recognition): الگوهای مختلف اطراف اشیاء در تصویر، اندازه گیری و الگوبرداری می‌شوند.
5. بازیابی (Retrieval): جستجوی تصاویر از یک پایگاه داده بزرگ‌تر از تصاویر دیجیتال که مشابه تصویر اصلی است.

اجزای تشکیل‌دهنده پروسه پردازش تصویر

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:

• فضای کوتاه مدت برای استفاده فوری
• فضای آنلاین برای دسترسی سریع‌تر
• فضای بایگانی شده برای استفاده طولانی مدت و غیر مکرر

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: 

• سنسوری که نور جسم را تشخیص می‌دهد.
• دیجیتایزری که آن را به تصویر دیجیتال تبدیل می‌کند.

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.

مراحل پردازش تصویر

1. دریافت کردن (Acquisition): مرحله اول مربوط به دریافت تصویر به شکل دیجیتال است که پس از دریافت تغییرات مورد نیاز روی آن اعمال می‌شود.  این تغییرات می‌تواند تنظیم اندازه یا تغییر رنگ (مثلا تغییر به مقیاس خاکستری) باشد که در ادامه توضیح خواهیم داد.
2. بهبود تصویر (Image Enhancement): در این مرحله، هدف بهبود تصویر از نظر بصری است که با نمایش بهتر جزئیات پنهان، تصویر را بهتر جلوه می‌دهد.
3. بازیابی تصویر (Image Restoration): شبیه به مرحله بهبود است، اما علمی‌تر انجام می‌شود و از مدل‌ها یا فرمول‌هایی برای اصلاح تصویر استفاده می‌کند، مانند حذف تاری یا نویز.
4. پردازش تصویر رنگی (Color Image Processing): این مرحله مختص تصاویر رنگی است که شامل تغییر رنگ‌ها یا استفاده از مدل‌های رنگی خاص برای پردازش تصویر می‌شود.
5. موج‌ها و پردازش با وضوح چندگانه (Wavelets and Multi-Resolution Processing): در این مرحله تجزیه تصویر به سطوح مختلف و با جزئیات انجام می‌شود.
6. فشرده‌سازی تصویر (Image Compression): در این مرحله، اندازه یا وضوح فایل تصویر کاهش می‌یابد تا ذخیره یا انتقال آن آسان‌تر شود.
7. پردازش مورفولوژیکی (Morphological Processing): به بررسی و پردازش شکل و ساختار اشیاء در تصویر تمرکز دارد.
8. تقسیم‌بندی (Segmentation): تقسیم تصویر به قسمت‌ها یا اشیاء مختلف انجام می‌شود که یک کار چالش‌برانگیز و سخت است.
9. بازنمایی و توصیف (Representation & Description): پس از تقسیم‌بندی، نوبت انتخاب راهی برای توصیف بخش‌های مختلف تصویر به شیوه‌ای مفید است و داده‌های خام را به چیزی معنادارتر تبدیل می‌کند.
10. تشخیص و تشخیص اشیاء (Object Detection and Recognition): در این مرحله شناسایی و برچسب‌گذاری اشیاء مختلف در تصویر بر اساس ویژگی‌های آن‌ها انجام می‌شود.

پردازش تصویر با پایتون

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:

۱. کتابخانه‌های لازم را نصب کنید

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

۲. خواندن تصویر

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’)

۳. پردازش تصویر

مهم‌ترین بخش پروسه در این قسمت اتفاق می‌افتد که در آن می‌توانید عملیات‌های مختلفی را برای پردازش تصویر اعمال کنید، مانند:

• تبدیل تصویر: تبدیل تصاویر از یک فضای رنگی به فضای دیگر (به عنوان مثال، RGB به Grayscale).
• بهبود تصویر: تنظیم ویژگی‌های تصویر مانند کنتراست، روشنایی و وضوح.
• فیلتر کردن: استفاده از فیلترها برای تار کردن، واضح کردن یا تشخیص لبه‌های تصویر.
• تغییر اندازه تصویر: تغییر اندازه، برش، چرخش یا چرخاندن تصاویر.
• عملیات مورفولوژیکی: فرسایش، اتساع، باز شدن و بسته شدن.
• تشخیص ویژگی: شناسایی و علامت گذاری ویژگی‌هایی مانند لبه‌ها، گوشه‌ها یا اشکال خاص.

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’)

۴. نمایش تصویر

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()

۵. ذخیره تصویر پردازش شده

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 چیست؟

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. 

برنامه نویسی پایتون

 ۲۱۷۱ نفر  ۱۲ساعت

---

۵۰۰,۰۰۰ تومان

خرید دوره

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.

کاربردهای پردازش تصویر

پردازش تصویر یک فناوری قدرتمند با طیف گسترده‌ای از کاربردها در زمینه‌های مختلف است. در ادامه برخی از کاربردهای کلیدی image processing را آورده‌ایم:

۱. تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی 

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.

۲. کنترل ترافیک

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.

۳. مطالعه از دور

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.

۴. بازرسی خودکار و کنترل کیفیت

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.

۵. امنیت و نظارت

پردازش تصویر در سیستم‌های امنیتی برای تشخیص چهره، شناسایی پلاک و نظارت بر فعالیت‌ها در مناطق و شرایط حساس می‌تواند بسیار کمک‌کننده باشد.

۶. نجوم

اکتشافات فضایی و مطالعات جهان نیز به شدت به پردازش تصویر برای تفسیر داده‌های دریافتی از تلسکوپ‌ها و کاوشگرهای فضایی متکی است.

۷. کشاورزی

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.

۸. پردازش اسناد

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.

۹. سرگرمی

در فیلم‌ها و بازی‌های ویدیویی، از پردازش تصویر برای جلوه‌های ویژه، مدل‌سازی سه‌بعدی و ساختن صحنه‌های واقعیت مجازی استفاده می‌شود.

۱۰. بازسازی تصویر

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.

مزایای پردازش تصویر

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:

۱. بهبود و بازیابی

پردازش تصویر دیجیتال امکان افزایش کیفیت تصویر و بازیابی تصاویر تخریب شده را فراهم می‌کند.

۲. سرعت و کارایی بالا

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.

۳. کاربرد الگوریتم پیچیده

الگوریتم‌های پیچیده را می‌توان بر روی تصاویر اعمال کرد و اطلاعات مفیدی را استخراج کرد که به راحتی برای چشم انسان قابل مشاهده نیست.

۴. ارزیابی قابل اعتماد

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.

۵. ذخیره‌سازی و انتقال داده‌ها

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.

۶. تجزیه و تحلیل کمی

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.

معایب پردازش تصویر دیجیتال

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:

۱. هزینه محاسباتی بالا

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.

۲. تفسیرپذیری محدود

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.

۳. وابستگی به کیفیت ورودی

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.

۴. محدودیت‌ الگوریتم‌ها

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.

۵. وابستگی به داده‌های آموزشی خوب

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.

آیا به یادگیری حوزه پردازش تصویر و ویدئو علاقه دارید؟

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.

جمع‌بندی

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: