Hvad er automatiseret billedbehandling?

Automatiseret billedbehandling er en metode, hvorpå billeder kan behandles ved hjælp af forudskrevet, computerbaserede algoritmer. De typer manipulationer, der kan opnås ved hjælp af automatiseret behandling af billeder, inkluderer billedsegmentering, billedfiltrering og billedredigering. Efterhånden som billeder bliver lettere at indsamle med teknologien inden for digital fotografering og digital billedbaseret dataindsamling, tempo automatiseret behandling og billedværktøjsudvikling tempo den teknologiske vækst, der er forbundet med billedakkumulering.

Mens mange automatiserede billedbehandlingsalgoritmer ikke er andet end en forudindspillet makro i et computerprogram, kan teknikker være meget mere komplicerede, herunder at gøre brug af tilknyttede metoder som sognindlæring og computerbaseret databaseret databaseret. Automatiseret billedbehandling er ofte forbundet med maskinlæring, da computere "undervises" i at søge visse billedfunktioner og behandle funktionerne i henhold til det skriftlige program. Da videnskabelige data ofte indsamles iForm for billeder, automatiseret billedbehandling er en nødvendig metode, hvormed forskere er i stand til hurtigt at behandle store mængder data.

Automatiseret billedbehandlingssoftware varierer i brugergrænseflade lethed og relative indlæringskurver fra datavisualisering og analyseprogrammer til mere ligetil billedredigeringssoftware. En mellemliggende bruger kan gøre brug af billedbehandling til at filtrere et sæt billeder som digitale fotos - for eksempel til konvertering af farver digitale billeder til et sæt sort / hvide billeder. Mere avancerede brugere eller dem, der er interesseret i automatiseret billedbehandling af hensyn til dataanalyse, kan bruge teknikker, der skaber en automatisk arbejdsgang til segmentbilleder, grev billedartifakter eller ændrer et billedhistogram.

Videnskabelig dataindsamling er stort set baseret på evnen til at foretage kvantitative vurderinger fra datakilder, der ofte er analoge in natur, subjektiv eller lettere målt i kvalitative målinger. Billedbehandlingsalgoritmer giver forskere mulighed for at kvantificere og sammenligne billeder direkte. Automatiseret billedbehandling øger antallet af billeder, som en videnskabsmand med rimelighed kan behandle, da en computer er i stand til at behandle billeder snarere end en videnskabsmand, der redigerer eller tager data fra billeder manuelt.

Begrænsninger af automatiseret billedbehandling inkluderer en manglende evne til at redegøre for billedvariationer eller outliers og det faktum, at computere ikke er i stand til at behandle billeder og give en subjektiv kritik af det endelige produkt. Mange billedredaktører er interesseret i at oprette kvalitetsbilleder med filtereffekter eller ved at fjerne uønsket information på billedet. For de fleste brugere betyder automatiseret billedbehandling at behandle et sæt billeder for at foretage en enkelt type ændringer igen og igen, hvilket giver en computer mulighed for at kontrollere arbejdsgangen. Computere er imidlertid ude af stand til at afgøre, hvad der er ønsket og hvad der ikke er, eller om WHhos “Ser godt ud.”