Procesarea imaginilor desemnează ansamblul metodelor și tehnicilor utilizate pentru a analiza, modifica sau extrage informații din imagini digitale. Este un domeniu al informaticii și inteligenței artificiale dedicat transformării, îmbunătățirii și interpretării imaginilor prin algoritmi specializați. Se distinge de simpla achiziție de imagini prin obiectivul său: extragerea de valoare sau automatizarea unor sarcini pe baza datelor vizuale. Procesele implică reducerea zgomotului, îmbunătățirea contrastului, detecția contururilor sau a obiectelor, segmentarea și recunoașterea tiparelor. Procesarea imaginilor diferă de viziunea computerizată, care urmărește înțelegerea conținutului imaginilor, în timp ce procesarea imaginilor se concentrează pe manipularea și îmbunătățirea tehnică a acestora.
Cazuri de utilizare și exemple
Procesarea imaginilor este prezentă în numeroase industrii: medical (analiza radiografiilor, RMN), industrie (control vizual al calității), securitate (recunoaștere facială), agricultură (monitorizare cu drone), aplicații mobile (îmbunătățirea automată a fotografiilor). Este folosită și pentru restaurarea imaginilor vechi, comprimarea acestora pentru web sau analiza documentelor scanate.
Principalele instrumente software, librării și framework-uri
Dintre instrumentele populare se remarcă OpenCV, o librărie open source pentru procesarea imaginilor și viziune computerizată. Scikit-image (Python) oferă funcții variate pentru analiza imaginilor. Pillow (Python) este destinat manipulărilor de bază. MATLAB este utilizat pe scară largă în mediul academic și industrial. Pentru sarcini avansate, TensorFlow și PyTorch, cu module dedicate, permit aplicarea deep learning-ului în procesarea imaginilor.
Cele mai recente dezvoltări, evoluții și tendințe
Progresele recente vizează integrarea deep learning, depășind limitele metodelor tradiționale în segmentare, recunoaștere sau detecție de obiecte. GAN-urile (Generative Adversarial Networks) permit generarea de imagini realiste sau restaurarea avansată. Tendințele actuale includ diagnostic medical automatizat, îmbunătățiri în timp real pe dispozitive mobile și edge computing pentru procesarea locală a imaginilor. Accesibilitatea crescută a instrumentelor și puterea tot mai mare a GPU-urilor favorizează adoptarea procesării imaginilor în diverse domenii.