이미지 처리 알고리즘이란 무엇입니까?

이미지 처리 알고리즘은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 하드웨어 및 소프트웨어를 조작하여 아날로그 이미지 처리에서 가능했던 것보다 이미지 처리를보다 효과적으로 제어합니다. 그것들은 여러 언어로 작성되었으며 사용법과 목적에 따라 다른 알고리즘을 사용합니다. 이미지 처리는 디지털 카메라로 촬영 한 이미지의 처리 이상을 다루므로 사용되는 알고리즘은 자기 공명 영상 (MRI) 및 컴퓨터 단층 촬영 (CT) 스캔, 위성 이미지 처리, 현미경 및 법의학 분석, 로봇 공학을 위해 개발됩니다. 그리고 더. 이미지 처리 알고리즘은 필터링, 컨볼 루션, 형태학 연산 및 에지 감지와 같은 여러 범주로 분류됩니다. 이러한 기능은 1980 년대 이후로 컴퓨터 하드웨어 확산이 가능 해짐에 따라 이미지 처리가 엄청나게 확대되었습니다. 하드웨어는 일반 비즈니스 나 가정에보다 저렴 해 졌기 때문입니다.

개인 및 전문 디지털 카메라 작동에서 정교한 알고리즘은 색상 보간을 통해 캡처 된 이미지의 부족을 보완합니다. 이미지에 인접한 픽셀과 이미지의 뒤쪽에있는 픽셀을 검사하여 색상 앨리어싱 (color aliasing)으로 알려진 잘못된 색상이 이미지에 나타나지 않도록하여 촬영 된 이미지의 실제 성능이 저하됩니다. 사진의 디지털 처리를 통해 디지털 이미지의 노이즈 및 신호 왜곡을 줄일 수 있으며 알고리즘은 2 차원, 3 차원 및 4 차원 이미지를 쉽게 저장하고 조작 할 수있는 형식으로 처리 할 수 ​​있습니다.

광학 문자 인식 알고리즘은 감시 팀과 법 집행 요원이 폐쇄 회로 카메라 시스템 또는 도로 장착 카메라에서 번호판을 읽는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 체 이싱되는 차량의 속도, 기상 조건 및 화각을 조정하여 번호판 문자를 쉽게 읽을 수 있도록 복잡해야합니다. 이미지 처리 알고리즘은 필기 인식 소프트웨어에 사용되는 광학 문자 인식 알고리즘을 사용하여 신경망 및 웨이블릿의 개발에도 사용됩니다. 이 이미지 인식 알고리즘은 필기 메모, 다이어그램, 사진 및 방정식을 해석하여 다양한 하드웨어 장치 간 저장 및 전송을위한 상황 별 번역으로 처리합니다.

의학에서 이미지 처리 알고리즘은 거리 변환 공식과 함께 선형 및 곡선 알고리즘을 모두 사용하도록 자세하게 조정되고 확장되어 포지트론 단층 촬영 및 MRI의 충실한 스캔 이미지를 제공하는 기하학적 보정과 함께 세부 사항을 달성합니다. 법의학 및 현미경에서, 단순하고 복잡한 디컨 볼 루션 알고리즘을 통해 미세 학자는 흐림을 줄이고 충실한 이미지 해상도를 수행 할 수있었습니다. 디지털 유방 조영술에서, 각 병변, 병변의 가장자리 및 밀도에 대한 명확한 그림을 제공하고 명백한 종양을보다 명확하게 정의하기 위해 여러 이미지 처리 알고리즘이 조합되어 사용됩니다. 이러한 의료 응용 프로그램은 계속 개발되어 왔지만 의료 커뮤니티가 필요로하는 진단 및 예후 정보를 위해 더욱 이미지를 전달하고 있습니다.