Wat is geautomatiseerde beeldverwerking?
Geautomatiseerde beeldverwerking is een methode waarmee afbeeldingen kunnen worden verwerkt met vooraf geschreven, computergebaseerde algoritmen. De soorten manipulaties die kunnen worden bereikt met behulp van geautomatiseerde verwerking van afbeeldingen, omvatten beeldsegmentatie, beeldfiltering en beeldbewerking. Naarmate afbeeldingen gemakkelijker te verzamelen worden met de technologie in digitale fotografie en digitale beeldgebaseerde gegevensverzameling, geautomatiseerde verwerking en beeldtoolontwikkeling tempo de technologische groei geassocieerd met beeldaccumulatie.
Hoewel veel geautomatiseerde beeldverwerkingsalgoritmen niets meer zijn dan een vooraf opgenomen macro in een computerprogramma in een computerprogramma in een computerprogramma, kunnen technieken veel gecompliceerder zijn, inclusief het maken van bijbehorende methoden zoals machine en computer-gegevensverwerking. Geautomatiseerde beeldverwerking wordt vaak geassocieerd met machine learning, omdat computers worden "onderwezen" om bepaalde beeldfuncties te zoeken en de functies te verwerken volgens het geschreven programma. Omdat wetenschappelijke gegevens vaak worden verzameld in deVorm van afbeeldingen, geautomatiseerde beeldverwerking is een noodzakelijke methode waarmee wetenschappers in staat zijn om snel grote hoeveelheden gegevens te verwerken.
Geautomatiseerde software voor beeldverwerkingsbereiken in gebruikersinterface Gemak en relatieve leercurves van datavisualisatie- en analyseprogramma's tot meer eenvoudige software voor het bewerken van afbeeldingen. Een tussenliggende gebruiker kan gebruik maken van beeldverwerking om een set afbeeldingen zoals digitale foto's te filteren - bijvoorbeeld voor het conversie van digitale afbeeldingen van kleuren naar een set zwart -witte afbeeldingen. Meer geavanceerde gebruikers, of degenen die geïnteresseerd zijn in geautomatiseerde beeldverwerking omwille van data -analyse, kunnen technieken gebruiken die een automatische workflow creëren om afbeeldingen te segmenteren, afbeeldingsartefacten te tellen of een afbeeldingshistogram te wijzigen.
Wetenschappelijke gegevensverzameling is grotendeels gebaseerd op het vermogen om kwantitatieve beoordelingen te maken uit gegevensbronnen die vaak analoog zijn in Natuur, subjectief of gemakkelijker gemeten in kwalitatieve metingen. In beeldverwerking algoritmen kunnen wetenschappers afbeeldingen rechtstreeks kwantificeren en vergelijken. Geautomatiseerde beeldverwerking verhoogt het aantal afbeeldingen dat een wetenschapper redelijkerwijs kan verwerken, omdat een computer in staat is om afbeeldingen te verwerken in plaats van een wetenschapper die gegevens uit afbeeldingen handmatig bewerkt of neemt.
Beperkingen van geautomatiseerde beeldverwerking omvatten een onvermogen om rekening te houden met beeldvariaties of -uitbijter en het feit dat computers geen afbeeldingen kunnen verwerken en een subjectieve kritiek op het eindproduct kunnen geven. Veel beeldeditors zijn geïnteresseerd in het maken van kwaliteitsafbeeldingen met filtereffecten of door ongewenste informatie in de afbeelding te verwijderen. Voor de meeste gebruikers betekent geautomatiseerde beeldverwerking een set afbeeldingen verwerken om een enkel type wijziging steeds opnieuw te maken, waardoor een computer de workflow kan besturen. Computers zijn echter niet in staat om bepalingen te nemen over wat gewenst is en wat niet is, of over WHbij "Ziet er goed uit."