Обробка зображень — це сукупність методів і технік для аналізу, модифікації або вилучення інформації з цифрових зображень. Це галузь інформатики та штучного інтелекту, яка спеціалізується на трансформації, покращенні й інтерпретації зображень за допомогою спеціалізованих алгоритмів. На відміну від простої фіксації зображень, обробка зображень спрямована на отримання цінності або автоматизацію завдань на основі візуальних даних. Основні процеси включають зменшення шуму, підвищення контрастності, виявлення контурів чи об’єктів, сегментацію й розпізнавання шаблонів. Обробка зображень відрізняється від комп’ютерного зору, який прагне зрозуміти зміст зображення, тоді як обробка зображень зосереджена на технічній маніпуляції та покращенні самих зображень.
Використання та приклади
Обробка зображень широко застосовується в медицині (аналіз рентгенів, МРТ), промисловості (візуальний контроль якості), безпеці (розпізнавання облич), сільському господарстві (аеророзвідка дронами), мобільних додатках (автоматичне покращення фото). Також її використовують для реставрації старих фотографій, стиснення зображень для вебу та аналізу відсканованих документів.
Основні програмні засоби, бібліотеки, фреймворки
Найпопулярнішими інструментами є OpenCV — відкрита бібліотека для обробки зображень і комп’ютерного зору. Scikit-image (Python) пропонує широкий спектр функцій для аналізу зображень. Pillow (Python) слугує для базових маніпуляцій. MATLAB часто використовується в академічних та промислових колах. Для складних завдань використовують TensorFlow і PyTorch з модулями для deep learning.
Останні розробки, еволюція та тенденції
Сучасний розвиток ґрунтується на інтеграції deep learning, що дозволяє досягати кращих результатів у сегментації, розпізнаванні та детекції об’єктів порівняно з традиційними методами. GAN (генеративні змагальні мережі) дають змогу створювати реалістичні зображення та виконувати складну реставрацію. Актуальні тенденції — автоматичний медичний діагноз, покращення якості в реальному часі на мобільних пристроях та edge computing для локальної обробки. Зростаюча доступність інструментів і потужність GPU сприяють широкому впровадженню обробки зображень.