Przetwarzanie obrazu to zbiór metod i technik służących do analizy, modyfikacji lub ekstrakcji informacji z obrazów cyfrowych. Jest to dziedzina informatyki i sztucznej inteligencji, która obejmuje transformację, ulepszanie oraz interpretację obrazów za pomocą wyspecjalizowanych algorytmów. W odróżnieniu od prostego pozyskiwania obrazów, przetwarzanie obrazu ma na celu wydobycie wartości lub automatyzację zadań na podstawie danych wizualnych. Procesy obejmują redukcję szumów, poprawę kontrastu, wykrywanie krawędzi lub obiektów, segmentację i rozpoznawanie wzorców. Przetwarzanie obrazu różni się od wizji komputerowej, która skupia się na zrozumieniu treści obrazu, podczas gdy przetwarzanie obrazu dotyczy głównie technicznej manipulacji i poprawy samych obrazów.
Przykłady zastosowań i użycia
Przetwarzanie obrazu jest szeroko stosowane w wielu branżach: medycyna (analiza zdjęć RTG, MRI), przemysł (wizualna kontrola jakości), bezpieczeństwo (rozpoznawanie twarzy), rolnictwo (monitoring dronami), aplikacje mobilne (automatyczna poprawa zdjęć). Wykorzystywane jest także do restauracji starych zdjęć, kompresji obrazów na potrzeby internetu czy analizy zeskanowanych dokumentów.
Główne narzędzia, biblioteki i frameworki
Do najpopularniejszych narzędzi należą OpenCV, otwartoźródłowa biblioteka do przetwarzania obrazu i wizji komputerowej, scikit-image (Python) z wieloma funkcjami analizy obrazu oraz Pillow (Python) do podstawowej obróbki. MATLAB jest szeroko wykorzystywany w środowiskach naukowych i przemysłowych. W zadaniach zaawansowanych stosuje się TensorFlow i PyTorch wraz z dedykowanymi modułami do deep learningu.
Najnowsze osiągnięcia i trendy
Ostatnie postępy dotyczą integracji deep learningu, który przewyższa tradycyjne metody w segmentacji, rozpoznawaniu i detekcji obiektów. GAN-y (Generative Adversarial Networks) umożliwiają tworzenie realistycznych obrazów i zaawansowaną rekonstrukcję. Aktualne trendy to automatyczna diagnostyka medyczna, poprawa obrazu w czasie rzeczywistym na urządzeniach mobilnych i edge computing do lokalnej obróbki. Wzrost dostępności narzędzi oraz mocy GPU sprzyja popularyzacji przetwarzania obrazu w różnych dziedzinach.