Co to jest zautomatyzowane przetwarzanie obrazu?
Zautomatyzowane przetwarzanie obrazu to metoda, za pomocą której obrazy można przetwarzać za pomocą wstępnie napisanych algorytmów komputerowych. Rodzaje manipulacji, które można osiągnąć za pomocą automatycznego przetwarzania obrazów, obejmują segmentację obrazu, filtrowanie obrazów i edycję obrazu. Ponieważ obrazy stają się łatwiejsze do gromadzenia dzięki technologii w fotografii cyfrowej i cyfrowej gromadzeniu danych opartych na obrazie, zautomatyzowane przetwarzanie i rozwój narzędzia obrazu Pace wzrost technologiczny związany z akumulacją obrazu.
Podczas gdy wiele automatycznych algorytmów przetwarzania obrazu jest niczym więcej niż nagrodzonym makro w programie komputerowym, techniki mogą być znacznie bardziej skomplikowane, w tym korzystanie z powiązanych metod. Zautomatyzowane przetwarzanie obrazu jest często powiązane z uczeniem maszynowym, ponieważ komputery „nauczają” wyszukiwanie niektórych funkcji obrazu i przetwarzanie funkcji zgodnie z programem pisemnym. Ponieważ dane naukowe są często gromadzone wForma obrazów, zautomatyzowane przetwarzanie obrazu jest niezbędną metodą, dzięki której naukowcy są w stanie szybko przetwarzać duże ilości danych.
Zautomatyzowane oprogramowanie do przetwarzania obrazu zakresy interfejsu użytkownika łatwość i względne krzywe uczenia się, od programów wizualizacji i analizy danych po prostsze oprogramowanie do edycji obrazów. Pośredni użytkownik może skorzystać z przetwarzania obrazu do filtrowania zestawu zdjęć, takich jak zdjęcia cyfrowe - na przykład do konwersji kolorowych obrazów cyfrowych na zestaw czarno -białych zdjęć. Bardziej zaawansowani użytkownicy lub ci, którzy są zainteresowani automatycznym przetwarzaniem obrazu dla analizy danych, mogą wykorzystywać techniki, które tworzą automatyczny przepływ pracy do segmentów obrazów, policz artefakty obrazu lub modyfikują histogram obrazu.
Zbieranie danych naukowych jest w dużej mierze oparte na możliwości dokonywania ocen ilościowych ze źródeł danych, które często są analogowen Nature, subiektywne lub łatwiej mierzone w pomiarach jakościowych. Algorytmy przetwarzania obrazu pozwalają naukowcom na bezpośrednio kwantyfikację i porównywanie obrazów. Zautomatyzowane przetwarzanie obrazu zwiększa liczbę obrazów, które naukowiec może rozsądnie przetworzyć, ponieważ komputer jest w stanie przetwarzać obrazy, a nie naukowiec edytujący lub wykonywania danych z obrazów.
Ograniczenia automatycznego przetwarzania obrazu obejmują niezdolność do uwzględnienia zmian lub wartości odstających obrazów oraz fakt, że komputery nie są w stanie przetwarzać obrazów i podawać subiektywną krytykę produktu końcowego. Wielu edytorów obrazów jest zainteresowanych tworzeniem wysokiej jakości obrazów z efektami filtrowania lub usuwaniem niechcianych informacji na obrazie. W przypadku większości użytkowników automatyczne przetwarzanie obrazu oznacza przetwarzanie zestawu obrazów w celu ponownego wprowadzenia jednego rodzaju zmiany, umożliwiając komputerowi kontrolowanie przepływu pracy. Komputery nie są jednak w stanie ustalić, co jest poszukiwane, a co nie, ani o WHna „Wygląda dobrze”.