Il trattamento delle immagini comprende l'insieme di metodi e tecniche per analizzare, modificare o estrarre informazioni da immagini digitali. È un campo dell'informatica e dell'intelligenza artificiale focalizzato sulla trasformazione, il miglioramento e l'interpretazione delle immagini tramite algoritmi specializzati. Si distingue dall'acquisizione passiva di immagini perché mira a estrarre valore o automatizzare compiti a partire dai dati visivi. Le operazioni includono riduzione del rumore, aumento del contrasto, rilevamento di bordi o oggetti, segmentazione e riconoscimento di pattern. Il trattamento delle immagini si differenzia dalla computer vision, che punta a comprendere il contenuto delle immagini, mentre il trattamento delle immagini si concentra sulla manipolazione e il miglioramento tecnico delle stesse.
Casi d'uso ed esempi
Il trattamento delle immagini trova applicazione in medicina (analisi di radiografie, risonanze), industria (controllo qualità visivo), sicurezza (riconoscimento facciale), agricoltura (monitoraggio tramite droni), applicazioni mobili (miglioramento automatico delle foto). È usato anche per restaurare immagini antiche, comprimere immagini per il web e analizzare documenti digitalizzati.
Principali strumenti software, librerie e framework
Tra gli strumenti più diffusi troviamo OpenCV, una libreria open source popolare per il trattamento delle immagini e la computer vision. Scikit-image (Python) offre numerose funzioni per l'analisi delle immagini. Pillow (Python) è indicato per manipolazioni di base. MATLAB è molto usato in ambito accademico e industriale. Per compiti avanzati, TensorFlow e PyTorch, con moduli specifici, consentono l'applicazione del deep learning al trattamento delle immagini.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
Le ultime innovazioni riguardano l'integrazione del deep learning, che supera i limiti dei metodi tradizionali in segmentazione, riconoscimento e rilevamento oggetti. Le GANs (Generative Adversarial Networks) permettono la generazione di immagini realistiche e il restauro avanzato. Le tendenze attuali includono diagnosi mediche automatizzate, miglioramenti in tempo reale su dispositivi mobili ed edge computing per il trattamento locale delle immagini. L'aumentata accessibilità degli strumenti e la crescita della potenza delle GPU favoriscono l'adozione del trattamento delle immagini in diversi settori.