자동화 된 이미지 처리 란 무엇입니까?

자동화 된 이미지 처리는 사전 작성된 컴퓨터 기반 알고리즘을 사용하여 이미지를 처리 ​​할 수있는 방법입니다. 이미지의 자동화 된 처리를 사용하여 달성 할 수있는 조작 유형에는 이미지 분할, 이미지 필터링 및 이미지 편집이 포함됩니다. 디지털 사진 및 디지털 이미지 기반 데이터 수집에서 기술로 이미지가 더 쉽게 수집 할 수있게되면서 자동화 된 처리 및 이미지 도구 개발 속도 이미지 축적과 관련된 기술 성장. 컴퓨터는 특정 이미지 기능을 검색하고 서면 프로그램에 따라 기능을 처리하기 위해 "가르치기"하므로 자동화 된 이미지 처리는 종종 기계 학습과 관련이 있습니다. 과학적 데이터가 종종 수집됩니다이미지 형태, 자동화 된 이미지 처리는 과학자들이 다량의 데이터를 신속하게 처리 할 수있는 필요한 방법입니다.

자동화 된 이미지 처리 소프트웨어 소프트웨어는 사용자 인터페이스 편의 및 데이터 시각화 및 분석 프로그램에서보다 간단한 이미지 편집 소프트웨어에 이르기까지 상대적 학습 곡선입니다. 중간 사용자는 이미지 처리를 사용하여 디지털 사진과 같은 이미지 세트 (예 : 컬러 디지털 이미지를 흑백 사진 세트로 변환하기 위해 필터링 할 수 있습니다. 고급 사용자 또는 데이터 분석을 위해 자동화 된 이미지 처리에 관심이있는 사용자는 이미지를 세그먼트, 이미지 아티팩트 계산 또는 이미지 히스토그램을 수정하는 자동 워크 플로우를 생성하는 기술을 사용할 수 있습니다.

과학 데이터 수집은 주로 아날로그 인 데이터 소스에서 정량적 평가를 수행하는 능력을 기반으로n 성격, 주관적 또는 질적 측정에서 더 쉽게 측정 할 수 있습니다. 이미지 처리 알고리즘을 통해 과학자들은 이미지를 정량화하고 직접 비교할 수 있습니다. 자동화 된 이미지 처리는 컴퓨터가 과학자 편집 또는 이미지에서 수동으로 데이터를 가져 오는 대신 이미지를 처리 ​​할 수 ​​있기 때문에 과학자가 합리적으로 처리 할 수있는 이미지의 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 제공 할 수 없다는 사실이 포함됩니다. 많은 이미지 편집기는 필터 효과로 품질 이미지를 만들거나 이미지에서 원치 않는 정보를 제거하여 관심이 있습니다. 대부분의 사용자의 경우 자동화 된 이미지 처리는 일련의 이미지를 처리하여 단일 유형의 변경을 다시 한 번 변경하여 컴퓨터가 워크 플로를 제어 할 수 있음을 의미합니다. 그러나 컴퓨터는 원하는 것과 그렇지 않은 것에 대한 결정을 내릴 수 없습니다."좋아 보인다"