自動画像処理とは何ですか？

自動画像処理は、事前に作成されたコンピューターベースのアルゴリズムを使用して画像を処理できる方法です。 画像の自動処理を使用して実現できる操作の種類には、画像の分割、画像のフィルタリング、画像の編集が含まれます。 デジタル写真およびデジタル画像ベースのデータ収集の技術により画像の収集が容易になるにつれて、自動処理および画像ツールの開発は、画像の蓄積に関連する技術の成長を加速させます。

多くの自動化された画像処理アルゴリズムはコンピュータープログラムにあらかじめ記録されたマクロに過ぎませんが、機械学習やコンピューターベースのデータ処理などの関連する方法を使用するなど、技術ははるかに複雑になる可能性があります。 コンピューターは特定の画像機能を検索し、記述されたプログラムに従って機能を処理するように「教えられる」ため、自動画像処理は機械学習に関連付けられることがよくあります。 科学データは画像の形で収集されることが多いため、自動画像処理は、科学者が大量のデータを迅速に処理するために必要な方法です。

自動化された画像処理ソフトウェアは、ユーザーインターフェイスの使いやすさと、データの視覚化と分析プログラムからより簡単な画像編集ソフトウェアまでの相対的な学習曲線を提供します。 中間ユーザーは、画像処理を使用して、デジタル写真などの一連の画像をフィルター処理します。たとえば、カラーのデジタル画像を一連の白黒写真に変換する場合です。 より高度なユーザー、またはデータ分析のために自動画像処理に関心のあるユーザーは、自動ワークフローを作成して画像のセグメント化、画像アーチファクトのカウント、または画像ヒストグラムの変更を行うテクニックを使用できます。

科学データの収集は、データソースから定量的評価を行う能力に大きく基づいています。データソースは、多くの場合、本質的にアナログであるか、主観的であるか、定性測定でより簡単に測定されます。 画像処理アルゴリズムにより、科学者は画像を直接定量化および比較できます。 自動化された画像処理は、科学者が手動で画像を編集したりデータを取得したりするのではなく、コンピューターが画像を処理できるため、科学者が合理的に処理できる画像の数を増やします。

自動化された画像処理の制限には、画像のばらつきや外れ値を考慮できないこと、コンピューターが画像を処理できず、最終製品を主観的に批判することができないという事実が含まれます。 多くの画像編集者は、フィルター効果を使用して高品質の画像を作成するか、画像内の不要な情報を削除することに関心があります。 ほとんどのユーザーにとって、自動化された画像処理とは、一連の画像を処理して単一のタイプの変更を何度も繰り返し、コンピューターがワークフローを制御できるようにすることです。 しかし、コンピューターは、何が望まれていて何が望まれていないか、または「見栄えが良い」ものについて判断することができません。