Computerbeeldverwerking: Wat is dat?

Computerimaging is een vakgebied binnen de computerwetenschappen dat verschillende technieken samenbrengt die te maken hebben met de productie, verwerking, indexering en compressie van digitale afbeeldingen. Een digitale afbeelding is een binaire representatie van een beeld, bestaande uit een matrix van punten, pixels genaamd, die verschillende dimensies kunnen hebben ( ruimtelijk, temporeel, enz. ) en verschillende coderingsniveaus ( kleuren, grijswaarden, enz. ).

Computerimaging kent talloze toepassingen in uiteenlopende vakgebieden, zoals beeldsynthese, virtual reality, augmented reality, 3D-modellering, beeldverwerking , videoverwerking , videobewerking , compressie , computervisie , op inhoud gebaseerd beeldherstel en videogames .

In dit artikel laten we u kennismaken met de basisprincipes van computerbeeldverwerking, de verschillende soorten digitale beelden, beeldverwerkings- en analysemethoden, en de belangrijkste toepassingsgebieden van deze technologie .

Wat voor soorten digitale afbeeldingen zijn er?

Computerbeeldverwerking berust op drie hoofdstappen: het verwerven , transformeren en visualiseren van digitale beelden .

Het verwerven van digitale beelden

Digitale beeldacquisitie houdt in dat een analoog beeld (bijvoorbeeld een foto of een scène uit het dagelijks leven) wordt omgezet in een digitaal beeld. Hiervoor zijn apparaten nodig die licht kunnen opvangen en omzetten in elektrische signalen, en vervolgens in binaire data. Deze apparaten worden sensoren of analoog-digitaalomzetters genoemd. Er bestaan ​​verschillende soorten sensoren, afhankelijk van het type beeld dat moet worden vastgelegd ( stilstaand of bewegend beeld, kleur- of zwart-witbeeld, enz.) en de toepassing (fotografie, video, scannen, thermische beeldvorming, enz.).

De transformatie van digitale beelden

Digitale beeldbewerking houdt in dat de binaire gegevens die het beeld representeren, worden aangepast om de kwaliteit te verbeteren, relevante informatie te extraheren of nieuwe informatie te creëren. Dit vereist het gebruik van computerprogramma's die algoritmen toepassen die specifiek zijn voor digitale beelden. Deze programma's worden beeldbewerkingssoftware of grafische tools genoemd. Er bestaan ​​verschillende soorten beeldbewerkingssoftware, afhankelijk van het type transformatie dat moet worden uitgevoerd (correctie, filtering, segmentatie, randdetectie, patroonherkenning, enz.) en het toepassingsgebied ( fotoretouchering, videobewerking, beeldsynthese , enz.).

Digitale afbeeldingen visualiseren

Digitale beeldvisualisatie houdt in dat het digitale beeld wordt weergegeven op een geschikt medium, zoals een computerscherm, printer of projector. Dit vereist apparaten die binaire data kunnen omzetten in elektrische of optische signalen die de elementen van het medium aansturen. Deze apparaten worden digitaal-naar-analoogomzetters (DAC's) genoemd. ​​verschillende soorten DAC's , afhankelijk van het type medium dat wordt gebruikt (lcd-scherm, oled-scherm, inkjetprinter, laserprinter, enz.) en de gewenste weergavemodus (2D- of 3D-beeld, stereoscopisch of holografisch beeld, enz.).

Wat voor soorten digitale afbeeldingen zijn er?

Er bestaan ​​verschillende soorten digitale afbeeldingen, afhankelijk van hoe de pixels gecodeerd en georganiseerd zijn. Twee hoofdcategorieën kunnen worden onderscheiden: rasterafbeeldingen en vectorafbeeldingen.

Matrixafbeeldingen

Rasterafbeeldingen zijn afbeeldingen die bestaan ​​uit een raster van pixels, waarbij elke pixel een waarde heeft die de kleur of grijswaarde vertegenwoordigt. Rasterafbeeldingen zijn zeer geschikt voor het weergeven van realistische beelden met fijne details en subtiele kleurnuances. Ze zijn ook gemakkelijk te bewerken met beeldbewerkingssoftware , waarmee pixel voor pixel transformaties kunnen worden toegepast. Rasterafbeeldingen hebben echter ook nadelen: ze vereisen veel opslagruimte, zijn gevoelig voor ruis en compressieartefacten en verliezen kwaliteit bij vergroting of verkleining.

Er bestaan ​​diverse bestandsformaten voor het opslaan van rasterafbeeldingen, zoals JPEG , PNG, GIF, BMP, TIFF, enzovoort. Deze formaten kunnen worden ingedeeld op basis van of ze gecomprimeerd of ongecomprimeerd zijn, en of ze verliesgevend of verliesvrij zijn. Een gecomprimeerd formaat verkleint de bestandsgrootte door overbodige of onopvallende informatie te verwijderen. Een verliesgevend formaat verwijdert informatie die de beeldkwaliteit kan verminderen, terwijl een verliesvrij formaat alle informatie behoudt.

Vectorafbeeldingen

Vectorafbeeldingen zijn afbeeldingen die zijn opgebouwd uit geometrische objecten, zoals punten, lijnen, krommen, polygonen, enzovoort. Elk object heeft eigenschappen die de positie, vorm, kleur, vulling, enzovoort bepalen. Vectorafbeeldingen zijn zeer geschikt voor het weergeven van eenvoudige afbeeldingen met regelmatige vormen en uniforme kleuren. Ze zijn ook gemakkelijk te bewerken met vectorgrafische software , waarmee geometrische transformaties op de objecten kunnen worden toegepast. Bovendien hebben vectorafbeeldingen het voordeel dat ze weinig opslagruimte in beslag nemen, ongevoelig zijn voor ruis en compressie, en hun kwaliteit behouden ongeacht het zoomniveau .

Er bestaan ​​diverse bestandsformaten voor het opslaan van vectorafbeeldingen , zoals SVG, EPS, PDF, WMF, enzovoort. Deze formaten kunnen worden onderverdeeld in standaard- en propriëtaire formaten, en in compatibiliteit met webbrowsers. Een standaardformaat voldoet aan een open standaard en kan door diverse softwareprogramma's worden gelezen. Een propriëtair formaat is eigendom van een bedrijf of organisatie en vereist mogelijk specifieke software om te kunnen worden gelezen. Een browsercompatibel formaat kan direct op een webpagina worden weergegeven zonder dat een plug-in of externe applicatie .

Welke methoden zijn er voor het verwerken en analyseren van digitale afbeeldingen?

beeldverwerking en -analyse omvat het toepassen van bewerkingen op digitale beelden om de kwaliteit ervan te verbeteren, nuttige informatie te extraheren of nieuwe informatie te creëren . Er bestaan ​​verschillende methoden voor het verwerken en analyseren van digitale beelden, afhankelijk van het beeldtype (raster of vector), het domein (ruimtelijk of frequentie), het doel ( correctie, filtering, segmentatie, randdetectie, patroonherkenning, enz. ) en het niveau (laag, gemiddeld of hoog).

Matrix beeldverwerking en -analyse

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

Het ruimtedomein

Het ruimtelijk domein komt overeen met het gebied waarin pixels zijn gerangschikt op basis van hun positie in de afbeelding . Het verwerken en analyseren van rasterafbeeldingen in het ruimtelijk domein houdt in dat bewerkingen rechtstreeks op de pixelwaarden worden toegepast, zonder voorafgaande transformatie . Deze bewerkingen kunnen van verschillende typen zijn, zoals:

• Correctie , dat tot doel heeft de beeldkwaliteit te verbeteren door parameters zoals helderheid, contrast, kleurbalans, enz.
• Filtering is bepaalde beelddetails te accentueren door middel van maskers of filters die pixelwaarden aanpassen op basis van hun buurpixels.
• Segmentatie is in homogene of betekenisvolle regio's op basis van criteria zoals kleur, textuur, intensiteit, enzovoort.
• Randdetectie heeft als doel de grenzen tussen beeldregio's te identificeren met behulp van operatoren die de gradiënt of variatie in pixelintensiteit berekenen.
• Patroonherkenning heeft als doel objecten in een afbeelding te identificeren en te classificeren met behulp van technieken zoals patroonvergelijking, kenmerkbeschrijving, machinaal leren, enzovoort.

Het frequentiedomein

Het frequentiedomein komt overeen met het gebied waarin pixels zijn gerangschikt op basis van hun frequentie of periodiciteit in de afbeelding. Het verwerken en analyseren van rasterafbeeldingen in het frequentiedomein omvat het toepassen van bewerkingen na het transformeren van de afbeelding van het ruimtelijk domein naar het frequentiedomein. Deze transformatie maakt het mogelijk de afbeelding weer te geven als een som van sinusfuncties met verschillende frequenties en amplitudes. Laagfrequente sinusfuncties corresponderen met de algemene variaties van de afbeelding, terwijl hoogfrequente sinusfuncties corresponderen met de fijne details van de afbeelding. Bewerkingen in het frequentiedomein kunnen van verschillende typen zijn, zoals:

• Compressie is een techniek die tot doel heeft de bestandsgrootte te verkleinen door sinusoïdale functies te elimineren die weinig invloed hebben op de visuele waarneming van het beeld .
• Filtering is bepaalde beelddetails te accentueren door filters te gebruiken die de amplitudes van sinusvormige functies aanpassen aan hun frequentie.
• Restauratie heeft als doel de beeldkwaliteit te verbeteren door vervormingen te corrigeren die veroorzaakt worden door de sensor of de digitaal-naar-analoogomzetter .
• Patroonherkenning is een techniek die tot doel heeft objecten in een afbeelding te identificeren en te classificeren met behulp van methoden zoals kruiscorrelatie, Hough-transformatie, wavelettransformatie, enzovoort.

Verwerking en analyse van vectorafbeeldingen

Bij de verwerking en analyse van vectorafbeeldingen worden bewerkingen toegepast op de geometrische objecten waaruit de afbeelding is opgebouwd. Deze bewerkingen kunnen van verschillende typen zijn, zoals:

• Geometrische transformatie , die tot doel heeft de positie, grootte, oriëntatie of vorm van geometrische objecten te wijzigen met behulp van matrices of wiskundige functies.
• Kleuren is van geometrische objecten te wijzigen met behulp van attributen of verlopen.
• Het creëren van complexe objecten , waarbij het doel is om verschillende eenvoudige geometrische objecten te combineren met behulp van Booleaanse bewerkingen (vereniging, doorsnede, verschil, enz.) of vervormingsbewerkingen (kromming, draaiing, enz.).

• Rasterisatie is in een rasterafbeelding door de pixelwaarden te berekenen die overeenkomen met geometrische objecten.
• Vectorisatie is de contouren en gebieden van de afbeelding te detecteren en deze te benaderen met geometrische objecten.

Wat zijn de belangrijkste toepassingsgebieden van computerbeeldverwerking?

Computerbeeldverwerking kent vele toepassingen in diverse vakgebieden, die kunnen worden onderverdeeld in drie hoofdcategorieën: het creëren, communiceren en begrijpen van digitale beelden .

Het creëren van digitale afbeeldingen

Digitale beeldcreatie omvat het maken van originele afbeeldingen of het bewerken van bestaande afbeeldingen voor artistieke, recreatieve of educatieve doeleinden. Toepassingsgebieden voor digitale beeldcreatie zijn onder andere:

• Beeldsynthese , dat bestaat uit het genereren van beelden uit wiskundige modellen of digitale gegevens, met behulp van technieken zoals ray tracing, niet-fotorealistische rendering, procedurele generatie, enzovoort.
• Virtuele realiteit , dat wil zeggen het creëren en simuleren van een meeslepende en interactieve omgeving waarin de gebruiker zich kan bewegen en handelen, met behulp van apparaten zoals virtual reality-headsets, datahandschoenen, loopbanden, enz.
• Augmented reality , waarbij virtuele elementen over een echt beeld worden geprojecteerd met behulp van apparaten zoals smartphones, tablets, slimme brillen, enzovoort.
• 3D-modellering , dat bestaat uit het creëren en manipuleren van driedimensionale objecten uit geometrische primitieven of puntenwolken, met behulp van software zoals Blender, Maya, SketchUp, enz.
• Videobewerking omvat het samenstellen, knippen, aanpassen of toevoegen van effecten aan videosequenties met behulp van software zoals Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie, enz .
• Videospellen , die bestaan ​​uit het creëren en spelen van interactieve en speelse scenario's waarin de speler een of meer personages of objecten bestuurt, met behulp van platforms zoals spelconsoles, computers, smartphones, enz.

Digitale beeldcommunicatie

Digitale beeldcommunicatie omvat het verzenden of verspreiden van beelden via verschillende media of netwerken voor informatieve, reclame- of sociale doeleinden. Toepassingsgebieden voor digitale beeldcommunicatie zijn onder andere:

• Compressie overbodige of nauwelijks waarneembare informatie te verwijderen, om zo de opslag of verzending ervan te vergemakkelijken.
• Cryptografie is het beschermen van afbeeldingen tegen ongeautoriseerde toegang of kwaadwillige wijziging, met behulp van technieken zoals encryptie, digitale watermerken, digitale handtekeningen, enzovoort.
• Op inhoud gebaseerd beeldherstel bestaat uit het vinden van afbeeldingen die vergelijkbaar of relevant zijn voor een tekstuele of visuele zoekopdracht, met behulp van technieken zoals het extraheren van visuele kenmerken , trefwoordindexering, visuele gelijkenis, rangschikking op relevantie, enzovoort.

• Gezichtsherkenning , dat wil zeggen het identificeren of verifiëren van de identiteit van een persoon aan de hand van zijn of haar gezicht, met behulp van technieken zoals kenmerkpuntdetectie, patroonvergelijking, deep learning, enzovoort.
• Sociale netwerken , waarbij gebruikers afbeeldingen delen of erop reageren met andere gebruikers via platforms zoals Facebook, Instagram, Snapchat, enzovoort.

Digitale afbeeldingen begrijpen

beeldanalyse omvat het analyseren of interpreteren van beelden voor wetenschappelijke, medische of industriële doeleinden. Toepassingsgebieden voor digitale beeldanalyse zijn onder andere:

• Computervisie van de menselijke visuele waarneming en het extraheren van semantische of geometrische informatie uit beelden, met behulp van technieken zoals semantische segmentatie, objectdetectie, bewegingsregistratie, 3D-reconstructie, enzovoort.
• Medische beeldvorming omvat het maken of analyseren van afbeeldingen van het menselijk lichaam voor diagnostische of therapeutische doeleinden, met behulp van technieken zoals röntgenfotografie, echografie, MRI, tomografie , enz.
• Wetenschappelijke beeldvorming , dat wil zeggen het produceren of analyseren van beelden van natuurlijke of kunstmatige verschijnselen voor onderzoeks- of verkenningsdoeleinden, met behulp van technieken zoals microscopie, spectroscopie, teledetectie, astrofotografie, enz.
• Industriële beeldvorming omvat het produceren of analyseren van beelden van industriële producten of processen voor kwaliteitscontrole of veiligheidsdoeleinden, met behulp van technieken zoals machinaal zien, niet-destructief onderzoek, infraroodthermografie, enz.

Conclusie

Computerimaging is een spannend en snel evoluerend vakgebied dat talloze mogelijkheden biedt voor het creëren, communiceren en begrijpen van digitale beelden. Of het nu gaat om entertainment, informatie of wetenschap, computerimaging maakt de productie en manipulatie van beelden van ongeëvenaarde kwaliteit en rijkdom mogelijk. Computerimaging brengt echter ook ethische uitdagingen en vraagstukken met zich mee, zoals respect voor privacy, auteursrecht en de betrouwbaarheid van beelden. Het is daarom belangrijk om de principes en technieken van computerimaging te leren, maar ook om een ​​kritische en verantwoordelijke benadering van digitale beelden te ontwikkelen. Business intelligence is bijvoorbeeld een van de disciplines die gebruikmaakt van computerimaging om complexe en grote datasets te analyseren en te visualiseren, ter ondersteuning van besluitvorming in diverse toepassingsgebieden.