Tietokonekuvantaminen on tietojenkäsittelytieteen ala , joka yhdistää erilaisia digitaalisten kuvien tuotantoon, käsittelyyn, indeksointiin ja pakkaamiseen liittyviä tekniikoita. Digitaalinen kuva on kuvan binääriesitys, joka koostuu pikseleiksi kutsuttujen pisteiden matriisista. Pikseleillä voi olla eri ulottuvuuksia ( spatiaalinen, ajallinen jne. ) ja eri koodaustasoja ( värit, harmaasävyt jne. ).
Tietokonekuvantamisella on lukuisia sovelluksia eri aloilla, kuten kuvien synteesi, virtuaalitodellisuus, lisätty todellisuus, 3D-mallinnus, kuvankäsittely , videonkäsittely , videonmuokkaus , pakkaus , konenäkö , sisältöpohjainen kuvanhaku ja videopelit .
Tässä artikkelissa esittelemme tietokoneella tehtävän kuvantamisen perusperiaatteet, digitaalisten kuvien tyypit, kuvankäsittely- ja analyysimenetelmät sekä tämän teknologian tärkeimmät sovellusalueet .
Mitä digitaalisten kuvien tyyppejä on olemassa?
Tietokonekuvantaminen perustuu kolmeen päävaiheeseen: digitaalisten kuvien hankintaan , muuntamiseen ja .
Digitaalisten kuvien hankinta
Digitaalinen kuvanotto tarkoittaa analogisen kuvan (esimerkiksi valokuvan tai tosielämän näkymän) muuntamista digitaaliseksi kuvaksi. Tämä vaatii laitteita, jotka pystyvät kaappaamaan valoa ja muuntamaan sen sähköisiksi signaaleiksi ja sitten binääridataksi. Näitä laitteita kutsutaan antureiksi tai analogia-digitaalimuuntimiksi. Antureita on erityyppisiä riippuen hankittavan kuvan tyypistä ( still- tai liikkuva kuva, väri- tai mustavalkoinen kuva jne.) ja sovelluksesta (valokuvaus, video, skannaus, lämpökuvaus jne.).
Digitaalisten kuvien muuntuminen
Digitaalinen kuvanmuunnos sisältää kuvaa edustavan binääridatan muokkaamista sen laadun parantamiseksi, olennaisten tietojen poimimiseksi tai uuden tiedon luomiseksi. Tämä edellyttää tietokoneohjelmien käyttöä, jotka soveltavat digitaalikuviin erityisiä algoritmeja. Näitä ohjelmia kutsutaan kuvantamisohjelmistoiksi tai grafiikkatyökaluiksi. Kuvantamisohjelmistoja on erityyppisiä suoritettavan muunnoksen tyypistä (korjaus, suodatus, segmentointi, reunan tunnistus, kuviontunnistus jne.) ja sovellusalueesta ( valokuvien retusointi, videoiden muokkaus, kuvien synteesi jne.) riippuen.
Digitaalisten kuvien visualisointi
Digitaalinen kuvan visualisointi tarkoittaa digitaalisen kuvan näyttämistä sopivalla tallennusvälineellä, kuten tietokoneen näytöllä, tulostimella tai projektorilla. Tämä vaatii laitteita, jotka pystyvät muuntamaan binääridatan sähköisiksi tai optisiksi signaaleiksi, jotka stimuloivat tallennusvälineen elementtejä. Näitä laitteita kutsutaan digitaali-analogimuuntimiksi (DAC). DAC-muuntimia on erityyppisiä käytetyn tallennusvälineen tyypistä (LCD-näyttö, OLED-näyttö, mustesuihkutulostin, lasertulostin jne.) ja halutusta näyttötilasta (2D- tai 3D-kuva, stereoskooppinen tai holografinen kuva jne.) riippuen.
Mitä digitaalisten kuvien tyyppejä on olemassa?
Digitaalisia kuvia on erityyppisiä pikselien koodauksen ja järjestelyn mukaan. Voidaan erottaa kaksi pääluokkaa: rasterikuvat ja vektorikuvat.
Matriisikuvat
Rasterikuvat koostuvat pikseliruudukosta, joilla jokaisella pikselillä on arvo, joka edustaa sen väri- tai harmaasävytasoa. Rasterikuvat sopivat hyvin realististen kuvien esittämiseen hienovaraisilla yksityiskohdilla ja hienovaraisilla värisävyillä. Niitä on myös helppo käsitellä kuvankäsittelyohjelmistolla , jolla voidaan tehdä muunnoksia pikseli pikseliltä. Rasterikuvilla on kuitenkin myös haittoja: ne vaativat paljon tallennustilaa, ovat alttiita kohinalle ja pakkausvirheille, ja niiden laatu heikkenee suurennettaessa tai pienennettäessä.
Rasterikuvien tallentamiseen on olemassa useita tiedostomuotoja, kuten JPEG , PNG, GIF, BMP, TIFF jne. Nämä muodot voidaan luokitella sen mukaan, ovatko ne pakattuja vai pakkaamattomia ja ovatko ne häviöllisiä vai häviöttömiä. Pakattu muoto pienentää tiedostokokoa poistamalla tarpeetonta tai huomaamatonta tietoa. Häviöllinen muoto poistaa tiedot, jotka voivat heikentää kuvanlaatua, kun taas häviötön muoto säilyttää kaikki tiedot.
Vektorikuvat
Vektorikuvat ovat kuvia, jotka koostuvat geometrisista objekteista, kuten pisteistä, viivoista, käyristä, monikulmioista jne., joilla jokaisella on ominaisuuksia, jotka määrittelevät sen sijainnin, muodon, värin, täyttömäärän ja niin edelleen. Vektorikuvat sopivat hyvin yksinkertaisten kuvien esittämiseen säännöllisillä muodoilla ja tasaväreillä. Niitä on myös helppo muokata vektorigrafiikkaohjelmistoilla , joilla voidaan soveltaa geometrisia muunnoksia objekteihin. Lisäksi vektorikuvilla on se etu, että ne vaativat vähän tallennustilaa, ovat epäherkkiä kohinalle ja pakkaukselle ja säilyttävät laatunsa zoomaustasosta riippumatta .
on olemassa useita tiedostomuotoja , kuten SVG, EPS, PDF, WMF jne. Nämä muodot voidaan luokitella standardeiksi tai kaupallisiksi, ja ne voidaan jakaa verkkoselainten kanssa yhteensopiviksi. Standardimuoto noudattaa avointa standardia, ja sitä voidaan lukea useilla ohjelmistoilla. Yrityskohtainen muoto kuuluu yritykselle tai organisaatiolle, ja sen lukemiseen voi tarvita tietyn ohjelmiston. Selainyhteensopiva muoto voidaan näyttää suoraan verkkosivulla ilman erillistä laajennusta tai ulkoista sovellusta .
Mitä menetelmiä digitaalisten kuvien käsittelyyn ja analysointiin on olemassa?
kuvankäsittely ja -analyysi sisältää digitaalisiin kuviin kohdistettuja toimintoja niiden laadun parantamiseksi, hyödyllisen tiedon poimimiseksi tai uuden tiedon luomiseksi . Digitaalisten kuvien käsittelyyn ja analysointiin on olemassa erilaisia menetelmiä kuvatyypin (rasteri tai vektori), alueen (spatiaalinen tai taajuus), tarkoituksen ( korjaus, suodatus, segmentointi, reunan tunnistus, hahmontunnistus jne. ) ja tason (matala, keskitaso tai korkea taso) mukaan.
Matriisikuvan käsittely ja analysointi
Matriisikuvia voidaan käsitellä ja analysoida kahdella eri alueella: spatiaalisella alueella ja taajuusalueella.
Avaruusalue
Spatiaalinen alue vastaa aluetta, jossa pikselit on järjestetty niiden sijainnin mukaan kuvassa . Rasterikuvien käsittely ja analysointi spatiaalisessa alueessa tarkoittaa operaatioiden kohdistamista suoraan pikseliarvoihin ilman edeltävää muuntamista . Nämä operaatiot voivat olla erityyppisiä, kuten:
- Korjaus , jonka tarkoituksena on parantaa kuvanlaatua muuttamalla parametreja, kuten kirkkautta, kontrastia, väritasapainoa jne.
- Suodatus tiettyjä kuvan yksityiskohtia käyttämällä maskeja tai suodattimia, jotka muokkaavat pikseliarvoja naapureidensa perusteella.
- Segmentointi homogeenisiin tai merkityksellisiin alueisiin kriteerien, kuten värin, tekstuurin, intensiteetin jne., mukaan.
- Reunan tunnistus , jonka tarkoituksena on tunnistaa kuva-alueiden väliset rajat operaattoreilla, jotka laskevat pikseli-intensiteetin gradientin tai vaihtelun.
- Kuviontunnistus , jonka tavoitteena on tunnistaa ja luokitella kuvassa olevia objekteja käyttämällä tekniikoita, kuten kuvioiden vertailua, ominaisuuksien kuvausta, koneoppimista jne.
Taajuusalue
Taajuusalue vastaa aluetta, jolla pikselit ovat järjestyneet kuvassa niiden taajuuden tai jaksollisuuden mukaan. Rasterikuvien käsittely ja analysointi taajuusalueella sisältää operaatioiden suorittamisen kuvan muuntamisen jälkeen spatiaalisesta alueesta taajuusalueeseen. Tämä muunnos mahdollistaa kuvan esittämisen eri taajuuksien ja amplitudien sinimuotoisten funktioiden summana. Matalataajuiset sinimuotoiset funktiot vastaavat kuvan kokonaisvaihteluita, kun taas korkeataajuiset sinimuotoiset funktiot vastaavat kuvan hienoja yksityiskohtia. Taajuusalueen operaatiot voivat olla erityyppisiä, kuten:
- Pakkaus , jonka tarkoituksena on pienentää tiedostokokoa poistamalla sinimuotoisia funktioita, joilla on vain vähän vaikutusta kuvan visuaaliseen havainnointiin .
- Suodatus tiettyjä kuvan yksityiskohtia käyttämällä suodattimia, jotka muokkaavat sinimuotoisten funktioiden amplitudeja niiden taajuuden mukaan.
- Restauroinnin tavoitteena on parantaa kuvanlaatua korjaamalla kennon tai digitaali-analogimuuntimen aiheuttamia vääristymiä .
- Hahmontunnistus , jonka tavoitteena on tunnistaa ja luokitella kuvassa olevia objekteja käyttämällä tekniikoita, kuten ristikorrelaatio, Hough-muunos, wavelet-muunos jne.
Vektorikuvien käsittely ja analysointi
Vektorikuvien käsittely ja analysointi käsittää operaatioiden suorittamisen kuvan muodostaviin geometrisiin objekteihin. Nämä operaatiot voivat olla erityyppisiä, kuten:
- Geometrinen muunnos , jonka tarkoituksena on muuttaa geometristen objektien sijaintia, kokoa, suuntaa tai muotoa matriisien tai matemaattisten funktioiden avulla.
- Väritys objektien käyttämällä attribuutteja tai liukuvärejä.
- Monimutkaisten objektien luominen , jonka tarkoituksena on yhdistää useita yksinkertaisia geometrisia objekteja käyttämällä Boolen operaatioita (yhdistäminen, leikkaus, erotus jne.) tai muodonmuutosoperaatioita (kaarevuus, kiertyminen jne.).
- Rasterisointi rasterikuvaksi laskemalla geometrisia objekteja vastaavat pikseliarvot.
- Vektorisointi kuvan ääriviivat ja alueet ja approksimoimalla niitä geometrisilla objekteilla .
Mitkä ovat tietokoneella tehtävän kuvantamisen tärkeimmät sovellusalueet?
Tietokonekuvantamisella on monia sovelluksia eri aloilla, jotka voidaan ryhmitellä kolmeen pääluokkaan: digitaalisten kuvien luominen, välittäminen ja ymmärtäminen .
Digitaalisten kuvien luominen
Digitaalinen kuvankäsittely tarkoittaa alkuperäisten kuvien tuottamista tai olemassa olevien kuvien muokkaamista taiteellisiin, virkistys- tai koulutuksellisiin tarkoituksiin. Digitaalisen kuvankäsittelyn sovellusalueita ovat:
- Kuvasynteesi , joka koostuu kuvien luomisesta matemaattisista malleista tai digitaalisesta datasta käyttämällä tekniikoita, kuten säteenseurantaa, ei-fotorealistista renderöintiä, proseduraalista generointia jne.
- Virtuaalitodellisuus , joka koostuu mukaansatempaavan ja interaktiivisen ympäristön luomisesta ja simuloinnista, jossa käyttäjä voi liikkua ja toimia käyttämällä laitteita, kuten virtuaalitodellisuuslaseja, datakäsineitä, juoksumattoja jne.
- Lisätty todellisuus , jossa virtuaalisia elementtejä lisätään todellisen kuvan päälle esimerkiksi älypuhelimilla, tableteilla ja älylaseilla.
- 3D-mallinnus , joka koostuu kolmiulotteisten objektien luomisesta ja manipuloinnista geometrisista primitiiveistä tai pistepilvistä käyttämällä ohjelmistoja, kuten Blender, Maya, SketchUp jne.
- Videonmuokkaus , johon kuuluu videosekvenssien kokoaminen, leikkaaminen, muokkaaminen tai tehosteiden lisääminen niihin käyttämällä ohjelmistoja, kuten Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie jne.
- Videopelit , jotka koostuvat interaktiivisten ja leikkisien tilanteiden luomisesta ja pelaamisesta, joissa pelaaja ohjaa yhtä tai useampaa hahmoa tai esinettä, käyttäen alustoja, kuten pelikonsoleita, tietokoneita, älypuhelimia jne.
Digitaalinen kuvaviestintä
Digitaalinen kuvaviestintä käsittää kuvien lähettämisen tai levittämisen eri medioiden tai verkkojen kautta tiedotus-, mainonta- tai sosiaalisiin tarkoituksiin. Digitaalisen kuvaviestinnän sovellusalueita ovat:
- Pakkaus tarpeetonta tai tuskin havaittavaa tietoa niiden tallennuksen tai siirron helpottamiseksi.
- Kryptografia , joka koostuu kuvien suojaamisesta luvattomalta käytöltä tai haitalliselta muokkaamiselta käyttämällä tekniikoita, kuten salausta, digitaalista vesileimausta, digitaalista allekirjoitusta jne
- Sisältöpohjainen kuvien haku , jossa etsitään kuvia, jotka ovat samankaltaisia tai relevantteja teksti- tai visuaalisen kyselyn kannalta, käyttämällä tekniikoita, kuten visuaalisten ominaisuuksien erottaminen , avainsanojen indeksointi, visuaalinen samankaltaisuus, relevanssin mukainen luokittelu jne.
- Kasvojentunnistus , joka koostuu henkilön henkilöllisyyden tunnistamisesta tai varmentamisesta hänen kasvoistaan käyttäen tekniikoita, kuten piirrepisteiden havaitsemista, kuvioiden vertailua, syväoppimista jne.
- Sosiaaliset verkostot , jotka koostuvat kuvien jakamisesta tai kommentoinnista muiden käyttäjien kanssa esimerkiksi Facebookin, Instagramin ja Snapchatin kaltaisilla alustoilla.
Digitaalisten kuvien ymmärtäminen
kuvanymmärrys tarkoittaa kuvien analysointia tai tulkintaa tieteellisiin, lääketieteellisiin tai teollisiin tarkoituksiin. Digitaalisen kuvanymmärryksen sovellusalueita ovat:
- Konenäkö , joka simuloi ihmisen visuaalista havainnointia ja poimii kuvista semanttista tai geometrista tietoa käyttämällä tekniikoita, kuten semanttista segmentointia, objektien havaitsemista, liikkeen seurantaa, 3D-rekonstruktiota jne.
- Lääketieteellinen kuvantaminen , johon kuuluu ihmiskehon kuvien tuottaminen tai analysointi diagnostisia tai hoitotarkoituksiin käyttäen tekniikoita, kuten radiografiaa, ultraääntä, magneettikuvausta, tomografiaa jne.
- Tieteellinen kuvantaminen , johon kuuluu luonnon- tai keinotekoisten ilmiöiden kuvien tuottaminen tai analysointi tutkimus- tai etsintätarkoituksiin käyttäen tekniikoita, kuten mikroskopiaa, spektroskopiaa, kaukokartoitusta, astrovalokuvausta jne.
- Teollinen kuvantaminen , joka koostuu teollisuustuotteiden tai -prosessien kuvien tuottamisesta tai analysoinnista laadunvalvonta- tai turvallisuustarkoituksiin käyttämällä tekniikoita, kuten konenäköä, rikkomatonta testausta, infrapunatermografiaa jne.
Johtopäätös
Tietokonekuvantaminen on jännittävä ja nopeasti kehittyvä ala , joka tarjoaa lukuisia mahdollisuuksia digitaalisten kuvien luomiseen, välittämiseen ja ymmärtämiseen. Olipa kyseessä sitten viihde, tiedonvälitys tai tiede, tietokonekuvantaminen mahdollistaa vertaansa vailla olevan laadun ja rikkaan kuvan tuottamisen ja muokkaamisen. Tietokonekuvantaminen herättää kuitenkin myös eettisiä haasteita ja kysymyksiä, kuten yksityisyyden, tekijänoikeuksien ja kuvien totuudenmukaisuuden kunnioittamisen. Siksi on tietokonekuvantamisen periaatteet ja tekniikat liiketoimintatiedustelu on yksi niistä aloista, jotka perustuvat tietokonekuvantamiseen monimutkaisten ja suurten tietojoukkojen analysointiin ja visualisointiin päätöksenteon tukemiseksi eri sovellusaloilla.
