Увод у дигиталну обраду слика
Дигитална обрада слике је процес извођења алгоритама за обраду слике на дигиталним сликама. Дигитална обрада слике садржи обраду слика као што су читање, анализа и манипулација сликом и извођење било које врсте операција на истој као што је побољшање информационе репрезентације слике, обрада података слике за складиштење, пренос и представљање. Дигитална обрада слике користи се у пројектима који се баве класификацијом, екстракцијом значајки, препознавањем узорака итд. Технике које се користе у дигиталној обради слике су уређивање слика, обнављање слике, линеарно филтрирање, пикселација, подударање значајки тачака, анализа главних компоненти, анализа независних компоненти итд.
Шта је слика?
Слика је представљена као функција Ф (а, б) која је дводимензионална где су а и б просторне или равне координате. Распон 'Ф' у било којој тачки (а, б) назива се интензитетом слике у тој тачки. Ако су а, б и вредности ф коначне, каже се да је слика дигитална слика. Дигитална слика састоји се од пиксела који имају одређене локације и вредности. Вредност пиксела се кретала од 0 до 255.
Пример:
На слици испод приказана је слика и одговарајући пиксели неке тачке
Слика и њени пиксели
Објасните обраду слике
Обрада слике је дефинисана као техника за побољшање необрађених слика снимљених помоћу различитих сензора вида за разне апликације као што су медицинско снимање, филмска индустрија, интелигентни транспорт итд. Да бисте применили технике обраде слике, први корак је дигитализација слике у датотеку слике . Даље, методе се морају применити на преуређивање делова слике, ради побољшања одвајања боја и побољшања квалитета.
Пример: Медицинска примена користи технике обраде слике за побољшање слике, у томографији и у симулацијским операцијама. Томографија је метода која се користи за рендгенску фотографију.
Врсте слика
- Слика која садржи само елементе са два пиксела који су 1 и 0, при чему 1 представља белу, а 0 представља црну боју назива се бинарном сликом или једнобојном.
- Слика која се састоји од једине црне и беле боје назива се црно-бела слика.
- Постоји '8-битна слика у формату боја' која садржи 256 различитих нијанси боја и обично се назива Граисцале Имаге. У овом случају, 0 представља црну боју, 127 означава сиве, а 255 беле боје.
- Други је '16 -битни формат боја 'који садржи 65.536 различитих боја. У овом формату, дистрибуција боја се разликује од слике у сивим тоновима.
16-битни формат даље је подељен у три формата који су црвени, зелени и плави скраћени као РГБ формат.
Репрезентација слике
Слика је представљена као низ или матрица квадратних пиксела распоређених у редове и ступце. Матлаб је веома добра платформа за преузимање, читање и обраду слика. Такође има и алатку за обраду слика. Познато је да је слика изложена у облику ступаца и редова, као што је приказано у наставку:
Ова једначина представља низ дигиталних слика у којима се сваки елемент назива пиксела.
Пример: Да бисмо прочитали слику, морамо да користимо следећу наредбу у МатЛабу
i=imread('F:\image.jpg.webp');
Након извршења ове наредбе слика ће бити сачувана у променљивој И као тродимензионални низ или матрица као што је приказано на доњој слици. Низ има величину 225Кс224Кс3. Има различите вредности пиксела у распону од 0 до 255.
Арраи репрезентација слике
Након приказивања слике помоћу следеће команде:
show(i)
Такође можемо видети вредности пиксела одређене тачке као што је приказано на доњој слици. Приказује положај зашиљеног пиксела као (Кс, И) и вредности РГБ који су детаљи боје у црвеној, зеленој и плавој боји.
Положај пиксела и РГБ вредности
У МатЛаб-у се различите функције могу изводити на сликама као што су читање, приказивање, промена величине, ротирање, оштрење, додавање буке, уклањање буке, филтрација, детекција ивица, откривање углова, мапирање и још много тога.
Фазе обраде слике
- Аквизиција: Аквизиција слике се дефинише као преузимање или дохватање слике помоћу било које врсте сензора вида. Главни рад укључује скалирање и претворбу боја која је РГБ у сива или сива у РГБ
- Унапређење слике: Побољшање слике значи побољшање квалитета слике оштрином или осветљењем слике. То се ради како би се лако препознале његове карактеристике.
- Обнављање слике: Обнављање слике бави се уклањањем шума или ефектом замућења са слике да би се побољшала њена читљивост.
- Вишеструка резолуција и обрада таласа: Помоћу ових техника слике се могу представити у неколико степени.
- Компресија слике: Компресија слике бави се величином или резолуцијом слике. На слику се примењује како би се смањили трошкови складиштења и преноса.
- Детекција и препознавање објекта: То је за детекцију и препознавање слике и додељивање њеног стварног налепнице откривањем карактеристика слике.
Примена дигиталне обраде слике
- Најпознатија и најкориснија апликација за обраду слике су дубоке неуронске мреже. Дубоке неуронске мреже су мреже које се могу обучити и тестирати у различите сврхе користећи сликовне податке. У овоме је сирова слика опћенито доступна. Подаци о сликама морају бити претходно обрађени, а затим се могу користити у сврхе тренинга. П
- поновна обрада слике укључује смањење шума, уклањање ефекта замућења, изједначавање интензитета помоћу ФФТ и још много тога. Даљње карактеристике сликовних података морају се издвојити и помоћу њих се може обучити мрежа. Ова мрежа се може обучити за класификацију било које врсте података као што су саобраћај, лица, сцене итд.
- Резултат мреже зависи од врсте и квалитета сликовних података који су кориштени за обуку. Постоји много мрежа доступних на мрежи, као што су АлеНет, ГооглеНет, ВГГ, итд., Које су обучаване о различитим врстама слика.
Закључак
У овоме је разматран само уводни део обраде слике. Обрада слике је у данашњем сценарију веома обимна. На пример, постоје различити филтри који се могу применити на слику. Постоје многе технике које се могу применити на слику у различите сврхе, попут детекције и класификације објеката, локализације сцене, препознавања лица, препознавања узорака итд.
Препоручени чланци
Ово је водич за дигиталну обраду слика. Овде смо расправљали о Уводу, шта је слика, Врсте слика и примени дигиталне обраде слика. Можете и да прођете кроз остале сродне чланке да бисте сазнали више -
- Библиотеке машинског учења
- Софтвер за дигитални потпис
- Шта је обрада података?
- МАТЛАБ верзија
- Како имплементирати боју у Матлаб?