자동 이미지 처리 란 무엇입니까?

자동 이미지 처리는 미리 작성된 컴퓨터 기반 알고리즘을 사용하여 이미지를 처리 ​​할 수있는 방법입니다. 이미지의 자동 처리를 사용하여 수행 할 수있는 조작 유형에는 이미지 분할, 이미지 필터링 및 이미지 편집이 있습니다. 디지털 사진 및 디지털 이미지 기반 데이터 수집 기술로 이미지를 수집하기 쉬워 짐에 따라 자동 처리 및 이미지 도구 개발은 이미지 축적과 관련된 기술 성장을 가속화합니다.

많은 자동화 된 이미지 처리 알고리즘은 컴퓨터 프로그램에서 사전 기록 된 매크로에 지나지 않지만 기계 학습 및 컴퓨터 기반 데이터 처리와 같은 관련 방법을 사용하는 것을 포함하여 기술이 훨씬 더 복잡해질 수 있습니다. 컴퓨터가 특정 이미지 기능을 검색하고 작성된 프로그램에 따라 기능을 처리하도록 "학습"되기 때문에 자동화 된 이미지 처리는 종종 기계 학습과 관련이 있습니다. 과학적 데이터는 종종 이미지 형태로 수집되기 때문에 자동화 된 이미지 처리는 과학자들이 대량의 데이터를 신속하게 처리 할 수있는 필수 방법입니다.

자동화 된 이미지 처리 소프트웨어는 데이터 시각화 및 분석 프로그램에서보다 간단한 이미지 편집 소프트웨어에 이르기까지 사용자 인터페이스의 용이성과 상대적 학습 곡선에 이르기까지 다양합니다. 중급 사용자는 이미지 처리를 사용하여 디지털 사진과 같은 이미지 세트를 필터링 할 수 있습니다 (예 : 컬러 디지털 이미지를 흑백 사진 세트로 변환하는 경우). 고급 사용자 또는 데이터 분석을 위해 자동화 된 이미지 처리에 관심이있는 사용자는 자동 워크 플로우를 생성하여 이미지를 분할하거나 이미지 아티팩트를 계산하거나 이미지 히스토그램을 수정하는 기술을 사용할 수 있습니다.

과학적 데이터 수집은 주로 본질적으로 유사하거나 주관적이거나 질적 측정에서 더 쉽게 측정되는 데이터 소스로부터 정량적 평가를 수행 할 수있는 능력을 기반으로합니다. 과학자들은 이미지 처리 알고리즘을 통해 이미지를 직접 정량화하고 비교할 수 있습니다. 컴퓨터가 과학자가 수동으로 이미지를 편집하거나 이미지에서 데이터를 가져 오는 대신 컴퓨터가 이미지를 처리 ​​할 수 ​​있기 때문에 자동화 된 이미지 처리는 과학자가 합리적으로 처리 할 수있는 이미지 수를 증가시킵니다.

자동화 된 이미지 처리의 제한에는 이미지 변형 또는 특이 치를 설명 할 수없고 컴퓨터가 이미지를 처리 ​​할 수없고 최종 제품에 대한 주관적인 비판을 제공한다는 사실이 포함됩니다. 많은 이미지 편집기는 필터 효과가있는 고품질 이미지를 만들거나 이미지에서 원치 않는 정보를 제거하는 데 관심이 있습니다. 대부분의 사용자에게 자동화 된 이미지 처리 란 일련의 이미지를 처리하여 단일 유형의 변경을 반복해서 수행하여 컴퓨터가 워크 플로를 제어 할 수 있도록하는 것을 의미합니다. 그러나 컴퓨터는 원하는 것과 원하지 않는 것, 또는 "좋아 보이는 것"에 대한 결정을 내릴 수 없습니다.