Co to jest zautomatyzowane przetwarzanie obrazu?
Zautomatyzowane przetwarzanie obrazu to metoda, dzięki której obrazy mogą być przetwarzane przy użyciu wcześniej napisanych algorytmów komputerowych. Rodzaje manipulacji, które można osiągnąć za pomocą automatycznego przetwarzania obrazów, obejmują segmentację obrazów, filtrowanie obrazów i edycję obrazów. W miarę jak gromadzenie obrazów staje się łatwiejsze dzięki technologii fotografii cyfrowej i gromadzeniu danych opartych na obrazie cyfrowym, zautomatyzowane przetwarzanie i opracowywanie narzędzi do przetwarzania obrazu przyspiesza rozwój technologiczny związany z akumulacją obrazu.
Podczas gdy wiele algorytmów zautomatyzowanego przetwarzania obrazu to nic innego jak wstępnie zapisane makro w programie komputerowym, techniki mogą być znacznie bardziej skomplikowane, w tym wykorzystanie powiązanych metod, takich jak uczenie maszynowe i komputerowe przetwarzanie danych. Zautomatyzowane przetwarzanie obrazu często wiąże się z uczeniem maszynowym, ponieważ komputery są „uczone”, jak wyszukiwać określone funkcje obrazu i przetwarzać je zgodnie z napisanym programem. Ponieważ dane naukowe są często gromadzone w formie obrazów, zautomatyzowane przetwarzanie obrazów jest niezbędną metodą, dzięki której naukowcy są w stanie szybko przetwarzać duże ilości danych.
Zakres oprogramowania do automatycznego przetwarzania obrazu w zakresie łatwości interfejsu użytkownika i krzywych uczenia się od programów do wizualizacji i analizy danych do prostszego oprogramowania do edycji obrazu. Użytkownik średniozaawansowany może wykorzystać przetwarzanie obrazu do filtrowania zestawu obrazów, takich jak zdjęcia cyfrowe - na przykład do konwersji kolorowych obrazów cyfrowych na zestaw zdjęć czarno-białych. Bardziej zaawansowani użytkownicy lub osoby zainteresowane zautomatyzowanym przetwarzaniem obrazu w celu analizy danych mogą skorzystać z technik tworzących automatyczny przepływ pracy w celu segmentowania obrazów, liczenia artefaktów lub modyfikowania histogramu obrazu.
Gromadzenie danych naukowych opiera się w dużej mierze na zdolności do dokonywania ocen ilościowych ze źródeł danych, które często mają charakter analogowy, subiektywny lub są łatwiejsze do zmierzenia w pomiarach jakościowych. Algorytmy przetwarzania obrazu pozwalają naukowcom bezpośrednio oceniać i porównywać obrazy. Zautomatyzowane przetwarzanie obrazu zwiększa liczbę zdjęć, które naukowiec może racjonalnie przetworzyć, ponieważ komputer jest w stanie przetwarzać obrazy, a nie naukowiec edytujący lub pobierający dane z obrazów ręcznie.
Ograniczenia zautomatyzowanego przetwarzania obrazu obejmują niemożność uwzględnienia różnic w obrazie lub wartości odstających oraz fakt, że komputery nie są w stanie przetwarzać obrazów i poddają subiektywnej krytyce produkt końcowy. Wiele edytorów obrazów jest zainteresowanych tworzeniem wysokiej jakości obrazów z efektami filtrów lub usuwaniem niechcianych informacji z obrazu. Dla większości użytkowników zautomatyzowane przetwarzanie obrazu oznacza przetwarzanie zestawu obrazów w celu wielokrotnego wprowadzania jednego rodzaju zmian, umożliwiając komputerowi kontrolowanie przepływu pracy. Komputery nie są jednak w stanie ustalić, co jest pożądane, a co nie, ani co „dobrze wygląda”.