Tietokonekuvaus on tietojenkäsittelytieteen ala , joka yhdistää erilaisia digitaalisten kuvien tuotantoon, käsittelyyn, indeksointiin ja pakkaamiseen liittyviä tekniikoita . Digitaalinen kuva on kuvan binääriesitys, joka koostuu pisteiden matriisista, joita kutsutaan pikseleiksi ja joilla voi olla eri ulottuvuuksia ( tilallinen, ajallinen jne. ) ja eri koodaustasot ( värit, harmaat tasot jne. ).
aloilla , kuten kuvasynteesi, virtuaalitodellisuus, lisätty todellisuus, 3D -mallinnus kuvankäsittely videonkäsittely , videoeditointi , pakkaus , tietokonenäkö sisällöllinen kuvahaku tai jopa videopelit .
Tässä artikkelissa esittelemme sinulle tietokonekuvauksen perusperiaatteet, digitaalisten kuvien tyypit, kuvankäsittely- ja analyysimenetelmät sekä tämän tekniikan tärkeimmät käyttöalueet .
Mitkä ovat digitaalisten kuvien tyypit?
Tietokonekuvantaminen perustuu kolmeen päävaiheeseen: digitaalisten kuvien hankintaan , muuntamiseen ja .
Digitaalisten kuvien hankinta
Digitaalisen kuvan hankintaan kuuluu analogisen kuvan (esimerkiksi valokuvan tai todellisen kohtauksen) muuntaminen digitaaliseksi kuvaksi. Tätä varten meidän on käytettävä laitteita, jotka pystyvät sieppaamaan valoa ja muuttamaan sen sähköisiksi signaaleiksi ja sitten binääritietoiksi. Näitä laitteita kutsutaan antureiksi tai analogia-digitaalimuuntimiksi. Anturityyppejä on erilaisia riippuen otettavan kuvan tyypistä ( pysäytyskuva tai liikkuva kuva, väri- tai mustavalkokuva jne.) ja riippuen käyttöalueesta (valokuvaus, video, skanneri, lämpökamera jne.) .).
Digitaalisten kuvien muuntaminen
Digitaalisten kuvien muuntaminen koostuu kuvaa edustavan binääridatan muokkaamisesta sen laadun parantamiseksi, olennaisen tiedon poimimiseksi tai uuden luomiseksi. Tätä varten sinun on käytettävä tietokoneohjelmia, jotka käyttävät tiettyjä algoritmeja digitaalisiin kuviin. Näitä ohjelmia kutsutaan kuvantamisohjelmistoiksi tai grafiikkatyökaluiksi. Kuvausohjelmistoja on erilaisia riippuen suoritettavan muunnoksen tyypistä (korjaus, suodatus, segmentointi, reunantunnistus, muodontunnistus jne.) ja käyttöalueesta riippuen (valokuvien muokkaus, videoeditointi, synteesi) . kuva jne.).
Digikuvien katselu
Digitaalisten kuvien katseluun kuuluu digitaalisen kuvan näyttäminen sopivalla välineellä, kuten tietokoneen näytöllä, tulostimella tai projektorilla. Tätä varten on käytettävä laitteita, jotka pystyvät muuttamaan binaaridataa sähköisiksi tai optisiksi signaaleiksi, jotka stimuloivat tuen elementtejä. Näitä laitteita kutsutaan digitaali-analogimuuntimiksi. Digitaali-analogiamuuntimia on erilaisia riippuen käytetystä mediatyypistä (LCD-näyttö, OLED-näyttö, mustesuihkutulostin, lasertulostin jne.) ja riippuen halutusta katselutilasta (2D- tai 3D-kuva, stereoskooppinen kuva). tai holografinen jne.)
Mitkä ovat digitaalisten kuvien tyypit?
Digitaalisia kuvia on erilaisia riippuen siitä, kuinka pikselit on koodattu ja järjestetty. Voimme erottaa kaksi pääluokkaa: rasterikuvat ja vektorikuvat.
Rasterikuvia
Rasterikuvat ovat kuvia, jotka koostuvat pikseleiden ruudukosta, jonka jokaisella pikselillä on arvo, joka edustaa sen väriä tai harmaan tasoa. Rasterikuvat sopivat esittämään realistisia kuvia, joissa on hienoja yksityiskohtia ja värisävyjä. Niitä on myös helppo käsitellä kuvantamisohjelmistolla , joka voi soveltaa pikselikohtaisia muunnoksia. Rasterikuvilla on kuitenkin myös haittoja: ne vievät paljon muistitilaa, ne ovat herkkiä kohinalle ja pakkausvirheille, ja niiden laatu heikkenee suurennettuna tai pienennettäessä.
Rasterikuvien tallentamiseen on olemassa erilaisia tiedostomuotoja, kuten J PEG, PNG, GIF, BMP, TIFF jne Nämä muodot voidaan luokitella sen mukaan, ovatko ne pakatut vai pakkaamattomat ja ovatko ne häviöllisiä vai häviöttömiä. Pakattu muoto pienentää tiedostokokoa poistamalla tietyt ylimääräiset tai tuskin havaittavat tiedot. Häviöllinen muoto poistaa tiedot, jotka voivat muuttaa kuvan laatua, kun taas häviöttömässä muodossa kaikki tiedot säilyvät.
Vektorikuvat
Vektorikuvat ovat kuvia, jotka koostuvat geometrisista objekteista, kuten pisteistä, viivoista, käyristä, monikulmioista jne., joiden jokaisella objektilla on attribuutteja, jotka määrittelevät sen sijainnin, muodon, värin, täytön jne. Vektorikuvat sopivat esittämään yksinkertaisia kuvia , joissa on säännölliset muodot ja yhtenäiset värit. Niitä on myös helppo muokata vektoripiirustusohjelmistolla , joka voi soveltaa geometrisia muunnoksia objekteihin. Lisäksi vektorikuvien etuna on, että ne vievät vähän muistitilaa, eivät ole herkkiä kohinalle ja pakkaukselle ja säilyttävät laatunsa zoomaustasosta riippumatta .
Vektorikuvien tallentamiseen on olemassa , kuten SVG, EPS, PDF, WMF jne. Nämä muodot voidaan luokitella sen mukaan, ovatko ne standardeja vai patentoituja ja ovatko ne yhteensopivia verkkoselaimien kanssa. Vakiomuoto on muotoa, joka noudattaa avointa standardia ja jota eri ohjelmistot voivat lukea. Omistusoikeutettu muoto on yrityksen tai organisaation omistama formaatti, jonka pelaaminen voi vaatia tietyn ohjelmiston. Verkkoselaimen kanssa yhteensopiva muoto on sellainen, joka voidaan näyttää suoraan verkkosivulla ilman lisäosaa tai ulkoista sovellusta .
Mitkä ovat digitaalisten kuvien käsittely- ja analysointimenetelmät?
Digitaalisten kuvien käsittely ja analysointi koostuu operaatioiden soveltamisesta digitaalisiin kuviin niiden laadun parantamiseksi, hyödyllisen tiedon poimittamiseksi tai uuden luomiseksi . Digikuvien käsittelyyn ja analysointiin on erilaisia menetelmiä riippuen kuvan tyypistä (matriisi tai vektori), toimialueesta (tila tai taajuus), tarkoituksesta (korjaus, suodatus, segmentointi, reunantunnistus, muodontunnistus jne. ) ja taso (matala, keskitaso tai korkea taso).
Rasterikuvien käsittely ja analysointi
Rasterikuvien käsittely ja analysointi voidaan tehdä kahdella eri alueella: tila- ja taajuusalue.
Avaruusalue
Tila -alue vastaa aluetta, johon pikselit on järjestetty niiden sijainnin mukaan kuvassa . Tila-alueen rasterikuvien käsittely ja analysointi koostuu operaatioiden soveltamisesta suoraan pikseliarvoihin ilman edeltävää muunnosa . Nämä toiminnot voivat olla erilaisia, kuten:
- Korjaus , jolla pyritään parantamaan kuvan laatua muuttamalla parametreja, kuten kirkkautta, kontrastia, väritasapainoa jne
- Suodatus , jonka tarkoituksena on vähentää kohinaa tai korostaa kuvan tiettyjä yksityiskohtia käyttämällä maskeja tai suodattimia, jotka muokkaavat pikseliarvoja naapureidensa perusteella.
- Segmentointi tai merkityksellisiin alueisiin esimerkiksi värin, tekstuurin, intensiteetin jne. perusteella.
- Reunojen tunnistus , jonka tarkoituksena on tunnistaa rajat kuva-alueiden välillä käyttämällä operaattoreita, jotka laskevat gradientin tai pikselien intensiteetin vaihtelun.
- Kuviontunnistus , jonka tarkoituksena on tunnistaa ja luokitella kuvassa olevat kohteet käyttämällä tekniikoita, kuten kuvioiden vertailua, piirteiden kuvausta, koneoppimista jne.
Taajuusalue
Taajuusalue vastaa aluetta, johon pikselit on järjestetty taajuutensa tai jaksollisuutensa mukaan kuvassa. Taajuusalueen rasterikuvien käsittelyyn Tämä muunnos mahdollistaa kuvan esittämisen eri taajuuksilla ja amplitudeilla olevien sinimuotoisten funktioiden summana. Matalataajuiset sinifunktiot vastaavat kuvan yleisiä vaihteluita, kun taas korkeataajuiset sinifunktiot vastaavat kuvan hienoja yksityiskohtia. Taajuusalueen toiminnot voivat olla erityyppisiä, kuten:
- Pakkaus , jonka tarkoituksena on pienentää tiedostokokoa poistamalla sinimuotoisia toimintoja, joilla on vain vähän vaikutusta kuvan visuaaliseen havaintoon .
- Suodatus , jonka tarkoituksena on vähentää kohinaa tai korostaa kuvan tiettyjä yksityiskohtia käyttämällä suodattimia, jotka muokkaavat sinifunktioiden amplitudeja niiden taajuuden mukaan.
- Restoration , jolla pyritään parantamaan kuvan laatua korjaamalla anturin tai digitaali-analogiamuuntimen aiheuttamia vääristymiä .
- Kuviontunnistus , jonka tarkoituksena on tunnistaa ja luokitella kuvassa olevat kohteet käyttämällä tekniikoita, kuten ristikorrelaatiota, Hough-muunnosta, aallokemuunnosta jne.
Vektorikuvien käsittely ja analysointi
Vektorikuvien käsittely ja analysointi koostuu operaatioiden soveltamisesta kuvan muodostaviin geometrisiin objekteihin. Nämä toiminnot voivat olla erilaisia, kuten:
- Geometrinen muunnos , jonka tarkoituksena on muuttaa geometristen objektien sijaintia, kokoa, suuntaa tai muotoa matriiseilla tai matemaattisilla funktioilla.
- Väritys , jonka tarkoituksena on muuttaa geometristen objektien väriä tai täyttöä attribuuttien tai liukuvärien avulla.
- Monimutkaisten objektien luominen , jonka tarkoituksena on yhdistää useita yksinkertaisia geometrisia objekteja käyttämällä Boolen operaatioita (liitos, leikkaus, ero jne.) tai muodonmuutosoperaatioita (kaarevuus, kierre jne.).
- Rasterointi , jonka tarkoituksena on muuntaa vektorikuva rasterikuvaksi laskemalla pikseliarvot, jotka vastaavat geometrisia objekteja.
- Vektorisointi , jonka tarkoituksena on muuntaa rasterikuva vektorikuvaksi tunnistamalla kuvan ääriviivat ja alueet ja lähentämällä niitä geometrisilla kohteilla.
Mitkä ovat laskennallisen kuvantamisen tärkeimmät sovellusalueet?
Tietokonekuvannolla on monia sovelluksia eri aloilla, jotka voidaan ryhmitellä kolmeen laajaan kategoriaan: digitaalisten kuvien luomiseen, viestintään ja ymmärtämiseen .
Digikuvien luominen
Digitaalisten kuvien luominen koostuu alkuperäisten kuvien tuottamisesta tai olemassa olevien kuvien muokkaamisesta taiteellisiin, virkistys- tai koulutustarkoituksiin. Digitaalisten kuvien luomisen sovellusalueita ovat:
- Kuvasynteesi , johon kuuluu kuvien luominen matemaattisista malleista tai digitaalisesta datasta käyttämällä tekniikoita, kuten säteenseurantaa, ei-fotorealistista renderöintiä, proseduurien luomista jne.
- Virtuaalitodellisuus , joka koostuu mukaansatempaavan ja vuorovaikutteisen ympäristön luomisesta ja simuloimisesta, jossa käyttäjä voi liikkua ja toimia käyttämällä laitteita, kuten virtuaalitodellisuuskuulokkeita, datakäsineitä, juoksumattoa jne.
- Lisätty todellisuus , joka koostuu virtuaalisten elementtien asettamisesta todellisen kuvan päälle käyttämällä laitteita, kuten älypuhelimia, tabletteja, yhdistettyjä laseja jne.
- 3D-mallinnus , joka koostuu kolmiulotteisten objektien luomisesta ja käsittelemisestä geometrisista primitiiveistä tai pistepilvistä käyttämällä ohjelmistoja, kuten Blender, Maya, SketchUp jne.
- Videoeditointi , joka sisältää kokoamisen, leikkaamisen, muokkaamisen tai tehosteiden lisäämisen videojaksoihin käyttämällä ohjelmistoja, kuten Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie jne.
- Videopelit , jotka koostuvat interaktiivisten ja hauskojen skenaarioiden luomisesta ja pelaamisesta, joissa pelaaja ohjaa yhtä tai useampaa hahmoa tai esinettä käyttämällä alustoja, kuten pelikonsolia, tietokonetta, älypuhelinta jne.
Digitaalinen kuvaviestintä
Digitaalinen kuvaviestintä koostuu kuvien välittämisestä tai levittämisestä eri medioiden tai verkostojen kautta tiedotus-, mainonta- tai sosiaalisiin tarkoituksiin. Digitaalisen kuvaviestinnän sovellusalueita ovat mm.
- Pakkaus tallennuksen tai siirron helpottamiseksi.
- Salaus , joka sisältää kuvien suojaamisen luvattomalta käytöltä tai haitallisilta muutoksilta käyttämällä tekniikoita, kuten salausta, digitaalista vesileimaa, digitaalista allekirjoitusta jne
- Sisältöpohjainen kuvahaku , jossa etsitään kuvia, jotka ovat samankaltaisia tai osuvia tekstin tai visuaalisen kyselyn kannalta käyttämällä tekniikoita, kuten visuaalisen ominaisuuden poiminta , avainsanan indeksointia, samankaltaisuusvisuaalista hakua, osuvuuden mukaista järjestystä jne.
- Kasvojentunnistus , jossa henkilön henkilöllisyyden tunnistaminen tai vahvistaminen hänen kasvoistaan käyttämällä tekniikoita, kuten piirrepisteiden havaitseminen, kuvioiden vertailu, syväoppiminen jne.
- Sosiaaliset verkostot , jotka koostuvat kuvien jakamisesta tai kommentoimisesta muiden käyttäjien kanssa käyttämällä alustoja, kuten Facebook, Instagram, Snapchat jne.
Digikuvien ymmärtäminen
ymmärtäminen tarkoittaa kuvien analysointia tai tulkintaa tieteellisiin, lääketieteellisiin tai teollisiin tarkoituksiin. Digitaalisten kuvien ymmärtämisen sovellusalueita ovat:
- Tietokonenäkö , johon sisältyy ihmisen visuaalisen havainnon simulointi ja semanttisen tai geometrisen tiedon poimiminen kuvista käyttämällä tekniikoita, kuten semanttista segmentointia, objektien havaitsemista, liikkeen seurantaa, 3D-rekonstruktiota jne.
- Lääketieteellinen kuvantaminen , johon kuuluu ihmiskehon kuvien tuottaminen tai analysointi diagnostiikka- tai hoitotarkoituksiin käyttämällä tekniikoita, kuten radiografiaa, ultraääntä, MRI:tä, tomografiaa jne .
- Tieteellinen kuvantaminen , jossa tuotetaan tai analysoidaan kuvia luonnollisista tai keinotekoisista ilmiöistä tutkimus- tai tutkimustarkoituksiin käyttämällä tekniikoita, kuten mikroskopiaa, spektroskopiaa, kaukokartoitusta, astrovalokuvausta jne.
- Teollinen kuvantaminen , johon kuuluu kuvien tuottaminen tai analysointi teollisuustuotteista tai prosesseista laadunvalvonta- tai turvallisuustarkoituksiin käyttämällä tekniikoita, kuten konenäköä, ainetta rikkomatonta testausta, infrapunatermografiaa jne .
Johtopäätös
Laskennallinen kuvantaminen on jännittävä ja kehittyvä ala , joka tarjoaa monia mahdollisuuksia digitaalisten kuvien luomiseen, viestimiseen ja ymmärtämiseen. Olipa kyse viihteestä, tiedosta tai tieteestä, tietokonekuvaus mahdollistaa vertaansa vailla olevien laadukkaiden ja rikkaiden kuvien tuottamisen ja manipuloinnin. Tietokonekuvantaminen tuo kuitenkin myös haasteita ja eettisiä kysymyksiä, kuten yksityisyyden, tekijänoikeuksien tai kuvien todenmukaisuuden kunnioittamisen. Siksi on tietokonekuvantamisen periaatteita ja tekniikoita Business Intelligence on yksi tieteenaloista, joka luottaa laskennalliseen kuvantamiseen monimutkaisen ja suuren datan analysoinnissa ja visualisoinnissa päätöksenteon avuksi eri sovellusalueilla.
