Datamaskinavbildning: Hva er det?

Datamaskinavbildning er et felt innen informatikk som samler ulike teknikker knyttet til produksjon, behandling, indeksering og komprimering av digitale bilder. Et digitalt bilde er en binær representasjon av et bilde, bygd opp av en matrise av punkter kalt piksler, som kan ha forskjellige dimensjoner ( romlige, tidsmessige osv. ) og forskjellige nivåer av koding ( farger, gråtoner osv. ).

Datamaskinavbildning har en rekke bruksområder innen ulike felt, som bildesyntese, virtuell virkelighet, utvidet virkelighet, 3D-modellering, bildebehandling , videobehandling , videoredigering , komprimering , datasyn , innholdsbasert bildegjenfinning og videospill .

I denne artikkelen vil vi introdusere deg for de grunnleggende prinsippene for databasert bildebehandling, typene digitale bilder, bildebehandlings- og analysemetoder, samt de viktigste anvendelsesområdene for denne teknologien .

Hva slags typer digitale bilder finnes?

Datamaskinavbildning er avhengig av tre hovedtrinn: anskaffelse , transformasjon og visualisering av digitale bilder .

Anskaffelse av digitale bilder

Digital bildeopptak innebærer å konvertere et analogt bilde (for eksempel et fotografi eller en scene fra virkeligheten) til et digitalt bilde. Dette krever enheter som er i stand til å fange opp lys og transformere det til elektriske signaler, og deretter til binære data. Disse enhetene kalles sensorer eller analog-til-digital-omformere. Ulike typer sensorer finnes, avhengig av hvilken type bilde som skal skaffes ( stillbilde eller levende bilde, fargebilde eller svart-hvitt-bilde, osv.) og bruksområdet (fotografering, video, skanning, termografi, osv.).

Transformasjonen av digitale bilder

Digital bildetransformasjon innebærer å modifisere de binære dataene som representerer bildet for å forbedre kvaliteten, trekke ut relevant informasjon eller lage ny informasjon. Dette krever bruk av dataprogrammer som anvender algoritmer som er spesifikke for digitale bilder. Disse programmene kalles bildebehandlingsprogramvare eller grafikkverktøy. Ulike typer bildebehandlingsprogramvare finnes, avhengig av typen transformasjon som skal utføres (korreksjon, filtrering, segmentering, kantdeteksjon, mønstergjenkjenning osv.) og bruksområdet ( fotoretusjering, videoredigering, bildesyntese osv.).

Visualisering av digitale bilder

Digital bildevisualisering innebærer å vise det digitale bildet på et passende medium, for eksempel en dataskjerm, skriver eller projektor. Dette krever enheter som kan konvertere binære data til elektriske eller optiske signaler som stimulerer elementene i mediet. Disse enhetene kalles digital-til-analog-omformere (DAC-er). Ulike typer DAC- , avhengig av hvilken type medium som brukes (LCD-skjerm, OLED-skjerm, blekkskriver, laserskriver osv.) og ønsket visningsmodus (2D- eller 3D-bilde, stereoskopisk eller holografisk bilde osv.).

Hva slags typer digitale bilder finnes?

Det finnes forskjellige typer digitale bilder, avhengig av hvordan pikslene er kodet og organisert. To hovedkategorier kan skilles ut: rasterbilder og vektorbilder.

Matrisebilder

Rasterbilder er bilder som består av et rutenett av piksler, hver med en verdi som representerer farge- eller gråtonenivået. Rasterbilder er godt egnet for å representere realistiske bilder med fine detaljer og subtile fargenyanser. De er også enkle å manipulere med bilderedigeringsprogramvare , som kan bruke transformasjoner piksel for piksel. Rasterbilder har imidlertid også ulemper: de krever mye lagringsplass, er utsatt for støy og komprimeringsartefakter, og mister kvalitet når de forstørres eller forminskes.

Det finnes ulike filformater for lagring av rasterbilder, som JPEG , PNG, GIF, BMP, TIFF, osv. Disse formatene kan klassifiseres etter om de er komprimerte eller ukomprimerte, og om de er tapsrike eller tapsfrie. Et komprimert format reduserer filstørrelsen ved å eliminere overflødig eller usynlig informasjon. Et tapsrikt format fjerner informasjon som kan forringe bildekvaliteten, mens et tapsfritt format bevarer all informasjonen.

Vektorbilder

Vektorbilder er bilder som består av geometriske objekter, som punkter, linjer, kurver, polygoner osv., som hver har attributter som definerer posisjon, form, farge, fyll og så videre. Vektorbilder er godt egnet for å representere enkle bilder med vanlige former og ensartede farger. De er også enkle å endre med vektorgrafikkprogramvare , som kan bruke geometriske transformasjoner på objektene. Videre har vektorbilder fordelen av å kreve lite lagringsplass, være ufølsomme for støy og komprimering, og opprettholde kvaliteten uavhengig av zoomnivå .

Det finnes ulike filformater for lagring av vektorbilder , som SVG, EPS, PDF, WMF osv. Disse formatene kan klassifiseres som standard eller proprietære, og som kompatible med nettlesere. Et standardformat følger en åpen standard og kan leses av ulike programvarer. Et proprietært format tilhører et selskap eller en organisasjon og kan kreve spesifikk programvare for å kunne leses. Et nettleserkompatibelt format kan vises direkte på en nettside uten behov for en plugin eller ekstern applikasjon .

Hvilke metoder finnes for å behandle og analysere digitale bilder?

bildebehandling og -analyse innebærer å bruke operasjoner på digitale bilder for å forbedre kvaliteten, trekke ut nyttig informasjon eller lage ny informasjon . Det finnes forskjellige metoder for å behandle og analysere digitale bilder, avhengig av bildetype (raster eller vektor), domenet (romlig eller frekvens), formålet ( korreksjon, filtrering, segmentering, kantdeteksjon, mønstergjenkjenning osv. ) og nivået (lavt nivå, middels nivå eller høyt nivå).

Matrisebildebehandling og -analyse

Behandling og analyse av matrisebilder kan gjøres i to forskjellige domener: det romlige domenet og frekvensdomenet.

Romdomenet

Det romlige domenet tilsvarer området der pikslene er ordnet i henhold til sin posisjon i bildet . Behandling og analyse av rasterbilder i det romlige domenet innebærer å bruke operasjoner direkte på pikselverdiene, uten forutgående transformasjon . Disse operasjonene kan være av forskjellige typer, for eksempel:

• Korreksjon , som har som mål å forbedre bildekvaliteten ved å endre parametere som lysstyrke, kontrast, fargebalanse osv.
• Filtrering visse bildedetaljer ved å bruke masker eller filtre som endrer pikselverdier basert på naboene.
• Segmentering inn i homogene eller meningsfulle områder i henhold til kriterier som farge, tekstur, intensitet osv.
• Kantdeteksjon , som har som mål å identifisere grensene mellom bildeområder ved hjelp av operatorer som beregner gradienten eller variasjonen i pikselintensitet.
• Mønstergjenkjenning , som har som mål å identifisere og klassifisere objekter som finnes i bildet ved hjelp av teknikker som mønstersammenligning, funksjonsbeskrivelse, maskinlæring, etc.

Frekvensdomenet

Frekvensdomenet tilsvarer området der pikslene er ordnet i henhold til frekvensen eller periodisiteten i bildet. Behandling og analyse av rasterbilder i frekvensdomenet innebærer å bruke operasjoner etter at bildet er transformert fra det romlige domenet til frekvensdomenet. Denne transformasjonen gjør at bildet kan representeres som en sum av sinusformede funksjoner med forskjellige frekvenser og amplituder. Lavfrekvente sinusformede funksjoner tilsvarer de generelle variasjonene i bildet, mens høyfrekvente sinusformede funksjoner tilsvarer de fine detaljene i bildet. Operasjoner i frekvensdomenet kan være av forskjellige typer, for eksempel:

• Kompresjon , som har som mål å redusere filstørrelsen ved å eliminere sinusformede funksjoner som har liten innvirkning på den visuelle oppfatningen av bildet .
• Filtrering visse bildedetaljer ved å bruke filtre som modifiserer amplitudene til sinusformede funksjoner i henhold til frekvensen deres.
• Restaurering har som mål å forbedre bildekvaliteten ved å korrigere forvrengninger forårsaket av sensoren eller digital-til-analog-omformeren .
• Mønstergjenkjenning , som har som mål å identifisere og klassifisere objekter som er tilstede i bildet ved hjelp av teknikker som krysskorrelasjon, Hough-transformasjon, wavelet-transformasjon, etc.

Vektorbildebehandling og -analyse

Vektorbildebehandling og -analyse innebærer å bruke operasjoner på de geometriske objektene som utgjør bildet. Disse operasjonene kan være av forskjellige typer, for eksempel:

• Geometrisk transformasjon , som har som mål å endre posisjonen, størrelsen, orienteringen eller formen til geometriske objekter ved hjelp av matriser eller matematiske funksjoner.
• Fargelegging av geometriske objekter ved hjelp av attributter eller gradienter.
• Opprettelsen av komplekse objekter , som har som mål å kombinere flere enkle geometriske objekter ved hjelp av boolske operasjoner (forening, skjæringspunkt, differanse osv.) eller deformasjonsoperasjoner (krumning, vridning osv.).

• Rasterisering til et rasterbilde ved å beregne pikselverdiene som tilsvarer geometriske objekter.
• Vektorisering konturene og områdene i bildet og tilnærme dem med geometriske objekter.

Hva er de viktigste bruksområdene for databasert bildebehandling?

Datamaskinavbildning har mange bruksområder innen ulike felt, som kan grupperes i tre hovedkategorier: opprettelse, kommunikasjon og forståelse av digitale bilder .

Opprettelsen av digitale bilder

Digital bildeproduksjon innebærer å produsere originalbilder eller modifisere eksisterende bilder for kunstneriske, rekreasjonsmessige eller pedagogiske formål. Bruksområder for digital bildeproduksjon inkluderer:

• Bildesyntese , som består av å generere bilder fra matematiske modeller eller digitale data, ved hjelp av teknikker som strålesporing, ikke-fotorealistisk gjengivelse, prosedyregenerering, etc.
• Virtuell virkelighet , som består av å skape og simulere et altoppslukende og interaktivt miljø der brukeren kan bevege seg og handle, ved hjelp av enheter som virtual reality-headset, datahansker, tredemøller osv.
• Utvidet virkelighet , som består av å legge virtuelle elementer oppå et ekte bilde ved hjelp av enheter som smarttelefoner, nettbrett, smartbriller osv.
• 3D-modellering , som består av å lage og manipulere tredimensjonale objekter fra geometriske primitiver eller punktskyer, ved hjelp av programvare som Blender, Maya, SketchUp, etc.
• Videoredigering , som består av å sette sammen, klippe, modifisere eller legge til effekter i videosekvenser ved hjelp av programvare som Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie, osv.
• Videospill , som består av å lage og spille interaktive og lekne scenarier der spilleren kontrollerer en eller flere figurer eller objekter, ved hjelp av plattformer som spillkonsoller, datamaskiner, smarttelefoner osv.

Digital bildekommunikasjon

Digital bildekommunikasjon innebærer overføring eller formidling av bilder på tvers av ulike medier eller nettverk for informasjons-, reklame- eller sosiale formål. Bruksområder for digital bildekommunikasjon inkluderer:

• Komprimering overflødig eller knapt merkbar informasjon, for å forenkle lagring eller overføring av dem.
• Kryptografi , som består av å beskytte bilder mot uautorisert tilgang eller ondsinnet modifisering, ved hjelp av teknikker som kryptering, digital vannmerking, digital signatur, etc.
• Innholdsbasert bildegjenfinning , som består av å finne bilder som ligner på eller er relevante for en tekstlig eller visuell søknad, ved hjelp av teknikker som visuell funksjonsutvinning , nøkkelordindeksering, visuell likhet, rangering etter relevans, osv.

• Ansiktsgjenkjenning , som består av å identifisere eller verifisere identiteten til en person fra ansiktet deres, ved hjelp av teknikker som punktdeteksjon av trekk, mønstersammenligning, dyp læring, osv.
• Sosiale nettverk , som består av deling eller kommentering av bilder med andre brukere, ved hjelp av plattformer som Facebook, Instagram, Snapchat, osv.

Forstå digitale bilder

bildeforståelse innebærer å analysere eller tolke bilder for vitenskapelige, medisinske eller industrielle formål. Anvendelsesområder for digital bildeforståelse inkluderer:

• Datasyn , som består av å simulere menneskelig visuell persepsjon og utvinne semantisk eller geometrisk informasjon fra bilder, ved hjelp av teknikker som semantisk segmentering, objektdeteksjon, bevegelsessporing, 3D-rekonstruksjon, etc.
• Medisinsk avbildning , som består av å produsere eller analysere bilder av menneskekroppen for diagnostiske eller behandlingsformål, ved bruk av teknikker som radiografi, ultralyd, MR, tomografi , etc.
• Vitenskapelig avbildning , som består av å produsere eller analysere bilder av naturlige eller kunstige fenomener for forsknings- eller utforskningsformål, ved bruk av teknikker som mikroskopi, spektroskopi, fjernmåling, astrofotografering, etc.
• Industriell avbildning , som består av å produsere eller analysere bilder av industriprodukter eller -prosesser for kvalitetskontroll eller sikkerhetsformål, ved bruk av teknikker som maskinsyn, ikke-destruktiv testing, infrarød termografi, etc.

Konklusjon

Datamaskinavbildning er et spennende og raskt utviklende felt som tilbyr en rekke muligheter for å lage, kommunisere og forstå digitale bilder. Enten det er for underholdning, informasjon eller vitenskap, datamaskinavbildning produksjon og manipulering av bilder av enestående kvalitet og rikdom. Datamaskinavbildning reiser imidlertid også etiske utfordringer og problemstillinger, som respekt for personvern, opphavsrett og bilders sannferdighet. Det er derfor viktig å lære prinsippene og teknikkene for datamaskinavbildning, men også å utvikle en kritisk og ansvarlig tilnærming til digitale bilder. Forretningsintelligens er for eksempel en av disiplinene som er avhengig av datamaskinavbildning for å analysere og visualisere komplekse og store datasett, for å støtte beslutningstaking innen ulike anvendelsesfelt.