Computerbeeldvorming: wat is het?

Computerbeeldvorming is een gebied van de computerwetenschappen dat verschillende technieken samenbrengt die verband houden met de productie, verwerking, indexering en compressie van digitale afbeeldingen . Een digitaal beeld is een binaire weergave van een afbeelding, bestaande uit een matrix van punten die pixels worden genoemd en die verschillende dimensies ( ruimtelijk, temporeel, enz. ) en verschillende coderingsniveaus ( kleuren, grijsniveaus, enz. ) kunnen hebben.

Computationele beeldvorming kent vele toepassingen op verschillende gebieden, zoals beeldsynthese, virtual reality, augmented reality, 3D-modellering beeldverwerking , videoverwerking , videobewerking , compressie , computervisie afbeeldingen op inhoud of zelfs videogames .

In dit artikel laten we u kennismaken met de basisprincipes van computerbeeldvorming, soorten digitale afbeeldingen, methoden voor beeldverwerking en -analyse, evenals de belangrijkste toepassingsgebieden van deze technologie .

Wat zijn de soorten digitale afbeeldingen?

Computerbeeldvorming berust op drie hoofdfasen: acquisitie , transformatie en visualisatie van digitale beelden .

Aankoop van digitale beelden

Bij digitale beeldacquisitie wordt een analoog beeld (bijvoorbeeld een foto of een echte scène) omgezet in een digitaal beeld. Om dit te doen, moeten we apparaten gebruiken die licht kunnen opvangen en omzetten in elektrische signalen en vervolgens in binaire gegevens. Deze apparaten worden sensoren of analoog-naar-digitaal-omzetters genoemd. Er zijn verschillende soorten sensoren, afhankelijk van het type beeld dat moet worden verkregen ( stilstaand of bewegend beeld, kleur- of zwart-witbeeld, enz.) en afhankelijk van het toepassingsgebied (fotografie, video, scanner, thermische camera, enz.). .).

Transformatie van digitale beelden

De transformatie van digitale beelden bestaat uit het wijzigen van de binaire gegevens die het beeld vertegenwoordigen, om de kwaliteit ervan te verbeteren, relevante informatie te extraheren of nieuwe te creëren. Om dit te doen, moet u computerprogramma's gebruiken die specifieke algoritmen op digitale afbeeldingen toepassen. Deze programma's worden beeldverwerkingssoftware of grafische hulpmiddelen genoemd. Er zijn verschillende soorten beeldverwerkingssoftware, afhankelijk van het type transformatie dat moet worden uitgevoerd (correctie, filtering, segmentatie, randdetectie, vormherkenning, enz.) en afhankelijk van het toepassingsgebied (fotobewerking, videobewerking, synthese) . afbeelding , enz.).

Digitale beelden bekijken

Bij het bekijken van digitale beelden wordt het digitale beeld weergegeven op een geschikt medium, zoals een computerscherm, printer of projector. Om dit te doen, is het noodzakelijk om apparaten te gebruiken die binaire gegevens kunnen omzetten in elektrische of optische signalen die de elementen van de ondersteuning zullen stimuleren. Deze apparaten worden digitaal-naar-analoog-converters genoemd. Er zijn verschillende soorten digitaal-naar-analoog converters , afhankelijk van het type media dat wordt gebruikt (LCD-scherm, OLED-scherm, inkjetprinter, laserprinter, enz.) en afhankelijk van de gewenste weergavemodus (2D- of 3D-beeld, stereoscopisch beeld of holografisch, enz.)

Wat zijn de soorten digitale afbeeldingen?

Er zijn verschillende soorten digitale afbeeldingen, afhankelijk van hoe de pixels zijn gecodeerd en georganiseerd. We kunnen twee hoofdcategorieën onderscheiden: rasterafbeeldingen en vectorafbeeldingen.

Rasterafbeeldingen

Rasterafbeeldingen zijn afbeeldingen die zijn opgebouwd uit een raster van pixels, waarbij elke pixel een waarde heeft die de kleur of het grijsniveau ervan vertegenwoordigt. Rasterafbeeldingen zijn geschikt voor het weergeven van realistische afbeeldingen, met fijne details en kleurnuances. Ze zijn ook gemakkelijk te manipuleren met beeldverwerkingssoftware , die pixel-voor-pixel-transformaties kan toepassen. Rasterafbeeldingen hebben echter ook nadelen: ze nemen veel geheugenruimte in beslag, ze zijn gevoelig voor ruis en compressieartefacten, en ze verliezen kwaliteit als ze worden vergroot of verkleind.

Er zijn verschillende bestandsformaten voor het opslaan van rasterafbeeldingen, zoals J PEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, enz Deze formaten kunnen worden geclassificeerd op basis van het feit of ze gecomprimeerd of ongecomprimeerd zijn, en of ze verliesgevend of verliesvrij zijn. Een gecomprimeerd formaat verkleint de bestandsgrootte door bepaalde overtollige of nauwelijks waarneembare informatie te elimineren. Een verliesvrij formaat verwijdert informatie die de kwaliteit van de afbeelding kan veranderen, terwijl een verliesvrij formaat alle informatie behoudt.

Vectorafbeeldingen

Vectorafbeeldingen zijn afbeeldingen die bestaan ​​uit geometrische objecten, zoals punten, lijnen, curven, polygonen, enz., waarvan elk object attributen heeft die de positie, vorm, kleur, vulling, enz. bepalen. Vectorafbeeldingen zijn geschikt voor het weergeven van eenvoudige afbeeldingen , met regelmatige vormen en uniforme kleuren. Ze zijn ook gemakkelijk aan te passen met vectortekensoftware , die geometrische transformaties op objecten kan toepassen. Bovendien hebben vectorafbeeldingen het voordeel dat ze weinig geheugenruimte in beslag nemen, ongevoelig zijn voor ruis en compressie en hun kwaliteit behouden, ongeacht het zoomniveau .

Er zijn verschillende bestandsformaten voor het opslaan van vectorafbeeldingen , zoals SVG, EPS, PDF, WMF, enz. Deze formaten kunnen worden geclassificeerd op basis van het feit of ze standaard of bedrijfseigen zijn en of ze al dan niet compatibel zijn met webbrowsers. Een standaardformaat is een formaat dat een open standaard volgt en door verschillende software kan worden gelezen. Een eigen formaat is een formaat dat eigendom is van een bedrijf of organisatie en waarvoor mogelijk specifieke software nodig is om te kunnen spelen. Een met een webbrowser compatibel formaat is een formaat dat rechtstreeks op een webpagina kan worden weergegeven, zonder dat er een plug-in of externe toepassing .

Wat zijn de methoden voor het verwerken en analyseren van digitale beelden?

De verwerking en analyse van digitale beelden bestaat uit het toepassen van bewerkingen op digitale beelden om de kwaliteit ervan te verbeteren, nuttige informatie te extraheren of nieuwe te creëren . Er zijn verschillende methoden voor het verwerken en analyseren van digitale beelden, afhankelijk van het type afbeelding (matrix of vector), het domein (ruimtelijk of frequentie), het doel (correctie, filtering, segmentatie, randdetectie, vormherkenning, etc. ) en het niveau (laag niveau, gemiddeld niveau of hoog niveau).

Verwerking en analyse van rasterafbeeldingen

De verwerking en analyse van rasterafbeeldingen kan in twee verschillende domeinen plaatsvinden: het ruimtelijke domein en het frequentiedomein.

Het ruimtedomein

Het ruimtelijke domein komt overeen met het domein waarin de pixels zijn gerangschikt op basis van hun positie in het beeld . De verwerking en analyse van rasterafbeeldingen in het ruimtelijke domein bestaat uit het rechtstreeks toepassen van bewerkingen op de pixelwaarden, zonder een voorafgaande transformatie . Deze bewerkingen kunnen van verschillende typen zijn, zoals:

• Correctie , die tot doel heeft de beeldkwaliteit te verbeteren door parameters zoals helderheid, contrast, kleurbalans, enz.
• Filteren , dat tot doel heeft ruis te verminderen of bepaalde details in de afbeelding te accentueren door maskers of filters te gebruiken die pixelwaarden wijzigen op basis van hun buren.
• Segmentatie of betekenisvolle gebieden te verdelen op basis van criteria zoals kleur, textuur, intensiteit, enz.
• Randdetectie , die tot doel heeft grenzen tussen beeldgebieden te identificeren met behulp van operators die de gradiënt of variatie in pixelintensiteit berekenen.
• Patroonherkenning , dat tot doel heeft objecten in de afbeelding te identificeren en te classificeren met behulp van technieken zoals patroonvergelijking, functiebeschrijving, machinaal leren, enz.

Het frequentiedomein

Het frequentiedomein komt overeen met het domein waarin de pixels zijn gerangschikt op basis van hun frequentie of hun periodiciteit in het beeld. Het verwerken en analyseren van rasterbeelden in het frequentiedomein omvat het toepassen van bewerkingen na het transformeren van het beeld van het ruimtelijke domein naar het frequentiedomein. Deze transformatie maakt het mogelijk om het beeld weer te geven als een som van sinusoïdale functies met verschillende frequenties en amplitudes. Laagfrequente sinusfuncties komen overeen met algemene variaties in het beeld, terwijl hoogfrequente sinusfuncties overeenkomen met fijne beelddetails. Bewerkingen in het frequentiedomein kunnen van verschillende typen zijn, zoals:

• Compressie , die tot doel heeft de bestandsgrootte te verkleinen door sinusoïdale functies te elimineren die weinig invloed hebben op de visuele perceptie van het beeld .
• Filtering , dat tot doel heeft ruis te verminderen of bepaalde details van het beeld te accentueren door filters te gebruiken die de amplitudes van de sinusoïdale functies wijzigen op basis van hun frequentie.
• Restauratie , dat tot doel heeft de beeldkwaliteit te verbeteren door vervormingen te corrigeren die worden veroorzaakt door de sensor of de digitaal-naar-analoog-omzetter .
• Patroonherkenning , dat tot doel heeft objecten in het beeld te identificeren en te classificeren met behulp van technieken zoals kruiscorrelatie, Hough-transformatie, wavelet-transformatie, enz.

Verwerking en analyse van vectorafbeeldingen

De verwerking en analyse van vectorafbeeldingen bestaat uit het toepassen van bewerkingen op de geometrische objecten waaruit de afbeelding bestaat. Deze bewerkingen kunnen van verschillende typen zijn, zoals:

• Geometrische transformatie , die tot doel heeft de positie, grootte, oriëntatie of vorm van geometrische objecten te veranderen met behulp van matrices of wiskundige functies.
• Kleuren , dat tot doel heeft de kleur of vulling van geometrische objecten te veranderen met behulp van attributen of verlopen.
• De creatie van complexe objecten , met als doel verschillende eenvoudige geometrische objecten te combineren met behulp van Booleaanse bewerkingen (vereniging, snijpunt, verschil, enz.) of vervormingsoperaties (kromming, draaiing, enz.).

• Rasterisatie , dat tot doel heeft een vectorafbeelding om te zetten in een rasterafbeelding door de pixelwaarden te berekenen die overeenkomen met geometrische objecten.
• Vectorisatie , die tot doel heeft een rasterafbeelding om te zetten in een vectorafbeelding door de contouren en gebieden van de afbeelding te detecteren en deze te benaderen met geometrische objecten.

Wat zijn de belangrijkste toepassingsgebieden van computationele beeldvorming?

Computerbeeldvorming heeft vele toepassingen op verschillende gebieden, die kunnen worden gegroepeerd in drie brede categorieën: het creëren, communiceren en begrijpen van digitale beelden .

Digitale afbeeldingen maken

Digitale beeldcreatie bestaat uit het produceren van originele afbeeldingen of het wijzigen van bestaande afbeeldingen voor artistieke, recreatieve of educatieve doeleinden. Toepassingsgebieden voor digitale beeldcreatie zijn onder meer:

• Beeldsynthese , waarbij afbeeldingen worden gegenereerd op basis van wiskundige modellen of digitale gegevens, met behulp van technieken zoals ray tracing, niet-fotorealistische weergave, procedurele generatie, enz.
• Virtual reality , die bestaat uit het creëren en simuleren van een meeslepende en interactieve omgeving waarin de gebruiker kan bewegen en handelen, met behulp van apparaten zoals de virtual reality-headset, datahandschoen, loopband, enz.
• Augmented reality , dat bestaat uit het over elkaar leggen van virtuele elementen op een echt beeld, met behulp van apparaten zoals smartphones, tablets, aangesloten brillen, enz.
• 3D-modellering , dat bestaat uit het creëren en manipuleren van driedimensionale objecten op basis van geometrische primitieven of puntenwolken, met behulp van software zoals Blender, Maya, SketchUp, enz.
• Videobewerking , waarbij videosequenties worden samengesteld, geknipt, gewijzigd of effecten worden toegevoegd, met behulp van software zoals Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie, enz.
• Videogames , die bestaan ​​uit het creëren en spelen van interactieve en leuke scenario's waarin de speler een of meer personages of objecten bestuurt, met behulp van platforms zoals de gameconsole, computer, smartphone, enz.

Digitale beeldcommunicatie

Digitale beeldcommunicatie bestaat uit het verzenden of verspreiden van beelden via verschillende media of netwerken, voor informatieve, reclame- of sociale doeleinden. De toepassingsgebieden van digitale beeldcommunicatie zijn onder meer:

• Compressie opslag of verzending ervan te vergemakkelijken.
• Cryptografie , waarbij afbeeldingen worden beschermd tegen ongeoorloofde toegang of kwaadwillige wijziging, met behulp van technieken zoals encryptie, digitale watermerken, digitale ondertekening, enz.
• Op inhoud gebaseerde zoekactie naar afbeeldingen , die bestaat uit het vinden van afbeeldingen die vergelijkbaar zijn met of relevant zijn voor een tekstuele of visuele zoekopdracht, met behulp van technieken zoals extractie van visuele kenmerken , trefwoordindexering, visuele gelijkenis, rangschikking op relevantie, enz.

• Gezichtsherkenning , waarbij de identiteit van een persoon aan de hand van zijn gezicht wordt geïdentificeerd of geverifieerd, met behulp van technieken zoals feature point-detectie, patroonvergelijking, deep learning, enz.
• Sociale netwerken , die bestaan ​​uit het delen of becommentariëren van afbeeldingen met andere gebruikers, met behulp van platforms zoals Facebook, Instagram, Snapchat, enz.

Digitale beelden begrijpen

beeldbegrip omvat het analyseren of interpreteren van beelden voor wetenschappelijke, medische of industriële doeleinden. De toepassingsgebieden voor het begrijpen van digitale beelden zijn onder meer:

• Computervisie , waarbij de menselijke visuele waarneming wordt gesimuleerd en semantische of geometrische informatie uit afbeeldingen wordt geëxtraheerd, met behulp van technieken zoals semantische segmentatie, objectdetectie, bewegingsregistratie, 3D-reconstructie, enz.
• Medische beeldvorming , waarbij beelden van het menselijk lichaam worden geproduceerd of geanalyseerd voor diagnostische of behandelingsdoeleinden, met behulp van technieken zoals radiografie, echografie, MRI, tomografie , enz
• Wetenschappelijke beeldvorming , waarbij beelden van natuurlijke of kunstmatige verschijnselen worden geproduceerd of geanalyseerd voor onderzoeks- of verkenningsdoeleinden, met behulp van technieken zoals microscopie, spectroscopie, teledetectie, astrofotografie, enz.
• Industriële beeldvorming , waarbij afbeeldingen van industriële producten of processen worden geproduceerd of geanalyseerd voor kwaliteitscontrole of veiligheidsdoeleinden, met behulp van technieken zoals machine vision, niet-destructief testen, infraroodthermografie, enz .

Conclusie

Computationele beeldvorming is een spannend en evoluerend veld , dat vele mogelijkheden biedt voor het creëren, communiceren en begrijpen van digitale beelden. Of het nu om entertainment, informatie of wetenschap gaat, computerbeeldvorming maakt het mogelijk om beelden van ongeëvenaarde kwaliteit en rijkdom te produceren en te manipuleren. Computerbeeldvorming brengt echter ook uitdagingen en ethische problemen met zich mee, zoals respect voor privacy, auteursrecht of de waarheidsgetrouwheid van afbeeldingen. Het is daarom belangrijk om te trainen in de principes en technieken van computerbeeldvorming, maar ook om een ​​kritische en verantwoordelijke mentaliteit te ontwikkelen bij het omgaan met digitale beelden. Business Intelligence is bijvoorbeeld een van de disciplines die afhankelijk is van computationele beeldvorming om complexe en grote gegevens te analyseren en visualiseren, om de besluitvorming op verschillende toepassingsgebieden te ondersteunen.