Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например, видео.
История Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография. Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Обработка изображений выполняется также с помощью программных средств компьютерной математики, например, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica и др. Для этого в них используются как базовые средства, так и пакеты расширения Image Processing.
Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимо и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Некоторые из этих одномерных методов значительно усложняются с переходом к двухмерному сигналу. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и ротационная инвариантность, которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора. Обработку изображений разделяют на обработку в пространственной области (преобразование яркости, гамма коррекция и т. д.) и частотной (преобразование Фурье, и т. д.). Преобразование Фурье дискретной функции (изображения) пространственных координат является периодическим по пространственным частотам с периодом 2pi.
Обработка изображений для воспроизведения
Типичные задачи Геометрические преобразования, такие как вращение и масштабирование. Цветовая коррекция: изменение яркости и контраста, квантование цвета, преобразование в другое цветовое пространство. Сравнение двух и более изображений. Как частный случай — нахождение корреляции между изображением и образцом, например, в детекторе банкнот. Комбинирование изображений различными способами. Интерполяция и сглаживание. Разделение изображения на области (сегментация изображений), например, для упрощения передачи каналами связи. Редактирование и ретуширование. Расширение динамического диапазона путём комбинирования изображений с разной экспозицией (HDR). Компенсация потери резкости, например, путём нерезкого маскирования.
Обработка изображений в прикладных и научных целях
Типичные задачи Распознавание текста Обработка спутниковых снимков Машинное зрение Обработка данных для выделения различных характеристик Обработка изображений в медицине Идентификация личности (по лицу, радужке, дактилоскопическим данным) Автоматическое управление автомобилями Определение формы интересующего нас объекта Определение перемещения объекта Наложение фильтров Обработка изображений в целях охраны (камеры видеонаблюдения)
См. также Редактирование изображений Алгоритм сбалансированного порогового отсечения гистограммы
Примечания
Литература Потапов А. А., Пахомов А. А., Никитин С. А., Гуляев Ю. В., Новейшие методы обработки изображений. — M.: Физматлит, 2008. — 496 с. ISBN 978-5-9221-0841-6 К. Айсманн, У. Палмер, Ретуширование и обработка изображений в Photoshop, 3-е издание. M: Вильямс, 2008. — 560 с. ISBN 978-5-8459-1078-3 Степаненко О. С., Сканеры и сканирование. Краткое руководство. — M.: Диалектика, 2005. — 288 с. ISBN 5-8459-0617-2 Д. В. Иванов, А. А. Хропов, Е. П. Кузьмин, А. С. Карпов, В. С. Лемпицкий, Алгоритмические основы растровой графики, 2007. Учебное пособие. Дьяконов В. П., MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/ Работа с изображениями и видеопотоками. — M.: СОЛОН-Пресс, 2010. — 400 с. ISBN 5-98003-205-2 Гонсалес Р., Вудс Р., Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005, 2006. — 1072 с. ISBN 5-94836-028-8 Слюсар В. И. Методы передачи изображений сверхвысокой четкости. //Первая миля. Last mile. — 2019, № 2. — С. 46 — 61.
Ссылки Ident Smart Studio (экспертная система предметно-независимого распознавания образов)
* Категория:Фотография Категория:Распознавание образов Категория:Области применения статистики