Einführung in die digitale Bildverarbeitung

Die digitale Bildverarbeitung ist ein Prozess zum Ausführen von Bildverarbeitungsalgorithmen für digitale Bilder. Die digitale Bildverarbeitung umfasst die Verarbeitung von Bildern wie das Lesen, Analysieren und Manipulieren eines Bildes und die Durchführung von Vorgängen wie die Verbesserung der Informationsrepräsentation eines Bildes sowie die Verarbeitung der Bilddaten zur Speicherung, Übertragung und Repräsentation. Die digitale Bildverarbeitung wird in Projekten verwendet, die sich mit Klassifizierung, Merkmalsextraktion, Mustererkennung usw. befassen. Bei der digitalen Bildverarbeitung werden die folgenden Techniken verwendet: Bildbearbeitung, Bildwiederherstellung, Lineare Filterung, Pixelierung, Punktmerkmalsanpassung, Hauptkomponentenanalyse, Analyse unabhängiger Komponenten, etc.

Was ist ein Bild?

Ein Bild wird als eine zweidimensionale Funktion F (a, b) dargestellt, wobei a und b die räumlichen oder ebenen Koordinaten sind. Der Bereich von 'F' an jedem Punkt von (a, b) wird die Intensität des Bildes an diesem Punkt genannt. Wenn a, b und die Werte von f endlich sind, spricht man von einem digitalen Bild. Ein digitales Bild besteht aus Pixeln mit bestimmten Positionen und Werten. Der Pixelwert liegt zwischen 0 und 255.

Beispiel:

Die folgende Abbildung zeigt ein Bild und die entsprechenden Pixel eines Punkts

Bild und seine Pixel

Erläutern Sie die Bildverarbeitung

Bildverarbeitung ist eine Technik zur Verbesserung von Rohbildern, die unter Verwendung verschiedener Bildsensoren für verschiedene Anwendungen wie medizinische Bildgebung, Filmindustrie, intelligenter Transport usw. aufgenommen wurden. Um Bildverarbeitungstechniken anzuwenden, besteht der erste Schritt darin, das Bild in eine Bilddatei zu digitalisieren . Ferner müssen die Verfahren angewendet werden, um Bildteile neu anzuordnen, die Farbtrennung zu verbessern und die Qualität zu verbessern.

Beispiel: Medizinische Anwendungen verwenden Bildverarbeitungstechniken zur Bildverbesserung, in der Tomographie und bei Simulationsoperationen. Die Tomographie ist eine Methode für die Röntgenfotografie.

Arten von Bildern

  • Das Bild, das nur Zwei-Pixel-Elemente mit den Werten 1 und 0 enthält, wobei 1 für Weiß und 0 für Schwarz steht, wird als Binärbild oder Monochrom bezeichnet.
  • Das Bild, das nur aus der Schwarz-Weiß-Farbe besteht, wird Schwarz-Weiß-Bild genannt.
  • Es gibt ein "8-Bit-Farbformatbild" mit 256 verschiedenen Farbschattierungen, das üblicherweise als Graustufenbild bezeichnet wird. Dabei steht 0 für Schwarz, 127 für Grau und 255 für Weiß.
  • Ein weiteres ist das 16-Bit-Farbformat mit 65.536 verschiedenen Farben. In diesem Format unterscheidet sich die Farbverteilung vom Graustufenbild.

Ein 16-Bit-Format wird weiter in drei Formate unterteilt, die als RGB-Format abgekürzt werden: Rot, Grün und Blau.

Darstellung des Bildes

Das Bild wird als Array oder Matrix aus quadratischen Pixeln dargestellt, die in Zeilen und Spalten angeordnet sind. Matlab ist eine sehr gute Plattform zum Abrufen, Lesen und Verarbeiten von Bildern. Es hat auch eine Bildverarbeitungs-Toolbox. Es ist bekannt, dass das Bild in den folgenden Spalten und Zeilen dargestellt wird:

Diese Gleichung ist die Matrixdarstellung eines digitalen Bildes, in dem jedes Element als Pixel bezeichnet wird.

Beispiel: Um ein Bild zu lesen, müssen wir in MatLab den folgenden Befehl verwenden

i=imread('F:\image.jpg.webp');

Nach Ausführung dieses Befehls wird das Bild als dreidimensionales Array oder als Matrix in der Variablen I gespeichert (siehe Abbildung unten). Das Array hat eine Größe von 225X224X3. Es hat verschiedene Pixelwerte zwischen 0 und 255.

Array-Darstellung eines Bildes

Nach dem Anzeigen des Bildes mit dem folgenden Befehl:

show(i)

Wir können auch die Pixelwerte eines bestimmten Punktes sehen, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. Es zeigt die Position des spitzen Pixels als (X, Y) und die RGB-Werte, dh die Farbdetails von Rot, Grün und Blau.

Pixelposition und RGB-Werte

In MatLab können die verschiedenen Funktionen für Bilder ausgeführt werden, z. B. Lesen, Anzeigen, Ändern der Größe, Drehen, Schärfen, Hinzufügen von Rauschen, Entfernen von Rauschen, Filtern, Kantenerkennung, Eckenerkennung, Mapping und vieles mehr.

Phasen der Bildverarbeitung

  1. Akquisition: Unter Bildakquisition versteht man das Abrufen oder Abrufen eines Bildes mit beliebigen Bildsensoren. Die Hauptarbeit besteht in der Skalierung und Farbkonvertierung von RGB in Grau oder von Grau in RGB
  2. Bildverbesserung : Bei der Bildverbesserung wird die Qualität eines Bildes durch Schärfen oder Aufhellen des Bildes verbessert. Dies geschieht, um die Merkmale leicht zu identifizieren.
  3. Bildwiederherstellung: Bei der Bildwiederherstellung werden Bildstörungen oder Unschärfeeffekte behoben, um die Lesbarkeit zu verbessern.
  4. Multi-Resolution- und Wavelets-Verarbeitung: Mit diesen Techniken können Bilder in mehreren Graden dargestellt werden.
  5. Bildkomprimierung : Bei der Bildkomprimierung wird die Bildgröße oder -auflösung berücksichtigt. Es wird auf das Bild angewendet, um die Kosten für Speicherung und Übertragung zu reduzieren.
  6. Objekterkennung und -erkennung: Sie dient zum Erkennen und Erkennen des Bildes und zum Zuweisen der tatsächlichen Beschriftung durch Erkennen der Merkmale eines Bildes.

Anwendung der digitalen Bildverarbeitung

  • Die bekannteste und nützlichste Anwendung der Bildverarbeitung sind tiefe neuronale Netze. Die tiefen neuronalen Netze sind die Netze, die unter Verwendung von Bilddaten für verschiedene Zwecke trainiert und getestet werden können. In diesem ist das Rohbild allgemein verfügbar. Die Bilddaten müssen zunächst vorverarbeitet werden und können dann zu Trainingszwecken verwendet werden. P
  • Die Nachbearbeitung von Bildern umfasst das Reduzieren von Rauschen, das Entfernen von Unschärfeeffekten, den Intensitätsausgleich mithilfe von FFT und vieles mehr. Weitere Merkmale von Bilddaten müssen extrahiert werden, und unter Verwendung dieser Merkmale kann das Netzwerk trainiert werden. Dieses Netzwerk kann so trainiert werden, dass alle Arten von Daten wie Verkehr, Gesichter, Szenen usw. klassifiziert werden.
  • Das Ergebnis des Netzwerks hängt von der Art und Qualität der Bilddaten ab, die für das Training verwendet wurden. Es gibt viele Online-Netzwerke wie AleNet, GoogleNet, VGG usw., die auf verschiedene Arten von Bildern trainiert wurden.

Fazit

Dabei wurde nur der einleitende Teil der Bildverarbeitung besprochen. Die Bildverarbeitung ist im heutigen Szenario sehr umfangreich. Beispielsweise gibt es eine Vielzahl von Filtern, die auf das Bild angewendet werden können. Es gibt viele Techniken, die für verschiedene Zwecke auf das Bild angewendet werden können, z. B. Objekterkennung und -klassifizierung, Szenenlokalisierung, Gesichtserkennung, Mustererkennung usw.

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Dies ist eine Anleitung zur digitalen Bildverarbeitung. Hier diskutieren wir die Einführung, Was ist ein Bild, Bildtypen und die Anwendungen der digitalen Bildverarbeitung. Sie können auch unsere anderen verwandten Artikel durchgehen, um mehr zu erfahren.

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