이미지 처리 알고리즘이란 무엇입니까?

이미지 처리 알고리즘은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 하드웨어 및 소프트웨어를 조작하여 아날로그 이미지 처리를 통해 가능했던 것보다 이미지 처리를 더 잘 제어 할 수 있습니다. 그것들은 여러 언어로 작성되었으며 사용과 목적에 따라 다른 알고리즘을 사용합니다. 이미지 처리는 디지털 카메라로 촬영 한 이미지 처리 이상의 것을 다루므로 사용중인 알고리즘은 자기 공명 영상 (MRI) 및 컴퓨터 단층 촬영 (CT) 스캔, 위성 이미지 처리, 현미경 및 법의학 분석, 로봇 공학 등의 처리를 위해 개발되었습니다. 이미지 처리를위한 알고리즘은 필터링, 컨볼 루션, 형태 작용 및 에지 감지와 같은 여러 범주로 분류됩니다. 이러한 기능은 1980 년대 이후 컴퓨터 하드웨어 확산이 가능해짐에 따라 이미지 처리가 엄청나게 확대되었습니다.L 및 전문 디지털 카메라 작동, 정교한 알고리즘은 색상 보간을 통해 캡처 된 이미지가 부족한 것을 보완합니다. 이것은 인접한 픽셀과 이미지의 컬러 별칭으로 알려진 잘못된 색상을 이미지에 나타나는 것을 유지하기 위해 이미지의 픽셀과 이미지에 등장하여 촬영 된 이미지의 현실에서 저하를 일으키는 픽셀을 검사함으로써 수행됩니다. 사진의 디지털 처리는 디지털 이미지의 소음 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 직원이 폐쇄 회로 카메라 시스템 또는 도로 장착 카메라에서 번호판을 읽기 위해 사용합니다. 이 알고리즘은 SPEE를 조정할 수있을 정도로 복잡해야합니다.차량의 D는 쫓기고, 날씨 조건 및 시야 각도는 번호판 문자를 쉽게 읽을 수있게합니다. 이미지 처리 알고리즘은 필기 인식 소프트웨어에 사용되는 광학 문자 인식 알고리즘을 사용하여 신경망 및 웨이블릿 개발에도 사용됩니다. 이 이미지 인식 알고리즘은 필기 노트, 다이어그램, 사진 및 방정식을 해석하여 다양한 하드웨어 장치 간의 저장 및 전송을 위해 상황에 맞는 번역으로 처리합니다.

의학에서

의학에서 이미지 처리 알고리즘은 미세 조정되고 거리 변환 공식과 함께 선형 및 곡선 알고리즘을 모두 사용하여 더 자세한 세부 사항을 달성하여 지오메트리 수정을 달성하여 Positron 단층 촬영 및 MRI의 충실한 스캔 이미지를 제공합니다. 법의학 및 현미경에서 단순하고 복잡한 디컨 볼 루션 알고리즘을 통해 현미경 학자는 흐릿함을 줄이고 충실한 이미지 해상도를 수행 할 수있었습니다. diGital 유방 조영술, 몇 가지 이미지 처리 알고리즘을 결합하여 사용하여 각 병변, 병변의 가장자리 및 밀도를 명확하게 제공하고 명백한 종양을보다 명확하게 정의합니다. 이러한 의료 응용 프로그램은 계속 개발되었지만 의료계가 도움이 필요한 진단 및 예후 정보에 대한 최적의 이미지를 전달하고 있습니다.