Hvad er billedbehandlingsalgoritmer?

Billedbehandlingsalgoritmer bruger computeralgoritmer til at manipulere hardware og software til at producere større kontrol over billedbehandling end nogensinde var muligt med analog billedbehandling. De er skrevet på flere sprog og bruger forskellige algoritmer alt efter hvad deres anvendelse og formål er. Billedbehandling dækker mere end kun behandlingen af ​​billeder taget med et digitalt kamera, så algoritmerne i brug er udviklet til behandling af magnetisk resonansbillede (MRI) og computertomografi (CT) scanninger, satellitbilledbehandling, mikroskopi og forensisk analyse, robotik og mere. Algoritmer til billedbehandling falder i flere kategorier, såsom filtrering, vindinger, morfologiske operationer og kantdetektion. Disse funktioner har udvidet billedbehandling enormt siden 1980'erne, da spredning af computerhardware er blevet mulig, fordi hardware er blevet mere overkommelig for den gennemsnitlige virksomhed eller husholdning.

Ved personlig og professionel drift af digitalkameraer udgør sofistikerede algoritmer, hvad det optagne billede mangler ved hjælp af interpolering af farve. Dette gøres ved at undersøge de tilstødende pixels og dem længere tilbage i billedet for at forhindre, at falsk farve, kendt som farvealiasering, vises i billedet, hvilket forårsager en nedbrydning fra det fotograferede billeders virkelighed. Digital behandling af fotografiet muliggør reduktion i støj og signalforvrængning på digitale billeder, og algoritmerne kan behandle to-dimensionelle, tredimensionelle og firedimensionelle billeder til formater, der let kan lagres og manipuleres.

Optiske tegngenkendelsesalgoritmer bruges af overvågningsteam og retshåndhævende personale til at læse nummerplader fra lukkede kredsløbskamerasystemer eller vejmonterede kameraer. Disse algoritmer skal være indviklede nok til at foretage justeringer for hastigheden på det køretøj, der jages, vejrforhold og synsvinkler for at gøre nummerpladerne let læsbare. Billedbehandlingsalgoritmer bruges også i udviklingen af ​​neurale netværk og bølger ved anvendelse af optiske tegngenkendelsesalgoritmer, der bruges i software til genkendelse af håndskrift. Disse billedgenkendelsesalgoritmer fortolker håndskrevne noter, diagrammer, fotografier og ligninger og behandler dem til kontekstuelle oversættelser til opbevaring og transmission mellem forskellige hardwareenheder.

I medicinen er billedbehandlingsalgoritmer fortsat finjusteret og udvidet til at bruge både lineære og kurvealgoritmer sammen med afstandstransformationsformuleringer for at opnå større detaljer sammen med geometriske korrektioner for at tilvejebringe trofaste scannebilleder fra positomtomografi og MRI'er. I kriminalteknik og mikroskopi har enkle og komplekse deconvolution-algoritmer gjort det muligt for mikroskopister at reducere sløring og udføre tro billedopløsning. I digital mammografi bruges adskillige billedbehandlingsalgoritmer til brug for i kombination at give et klart billede af hver læsion, læsionens kanter og densitet og til tydeligere at definere eventuelle tumorer, der er tydelige. Disse medicinske applikationer er fortsat udviklet, men leverer stadig mere ægte billeder til diagnoser og prognoser, som det medicinske samfund har behov for.