پردازش تصویر چیست؟

آموزش هوش مصنوعی

پردازش تصویر یا Image Processing یکی از شاخه‌های اصلی در هوش مصنوعی و بینایی ماشین است که به تجزیه و تحلیل و پردازش تصاویر دیجیتال می‌پردازد. اولین استفاده‌های آن در بهبود تصاویر ماهواره‌ای و پزشکی در دهه ۱۹۶۰ بوده است. امروزه کاربردهای پیشرفته تری از قبیل حضور و غیاب هوشمند ، مدیریت هوشمند پارکینگ ، تشخیص حریق هوشمند و خودروهای خودران را نیز دارد. پردازش تصویر تحولات بزرگی را در بسیاری از زمینه‌های علمی و صنعتی به وجود آورده است. در این مقاله، به بررسی جامع اصول، تکنیک‌ها، کاربردهای پردازش تصویر و زبان های برنامه نویسی مختص آن می‌پردازیم.

تاریخچه پردازش تصویر

پردازش تصویر به عنوان یک حوزه تحقیقاتی رسمی از دهه ۱۹۶۰ میلادی آغاز شد. در این دوره، محققان به بررسی روش‌های دیجیتال برای پردازش و تحلیل تصاویر پرداختند.
اولین کاربردهای این علم در بهبود تصاویر ماهواره‌ای و پزشکی بود. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش توان محاسباتی کامپیوترها، تکنیک‌های پردازش تصویر به سرعت توسعه یافتند.
در دهه‌های ۱۹۷۰ و ۱۹۸۰، الگوریتم‌های اولیه برای فشرده‌سازی و بهبود کیفیت تصاویر توسعه یافتند. با ورود به دهه ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰، فناوری‌های جدیدی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق به این حوزه اضافه شدند که تحولات بزرگی را به همراه داشتند.

کاربردهای پردازش تصویر

پردازش تصویر در بسیاری از زمینه‌های علمی و صنعتی کاربرد دارد. در زمینه هایی مانند پزشکی، صنعت، امنیت و کشاورزی، پردازش تصویر با ارائه راه‌حل‌های کارآمد و دقیق، نقش حیاتی در بهبود و توسعه این حوزه‌ها دارد.

پردازش تصویر در پزشکی

تشخیص بیماری‌ها: در پردازش تصویر با استفاده از تصاویر پزشکی، بیماری‌های مختلف قابل تشخیص هستند. برای تشخیص بیماری از پردازش تصویر MRI، CT ، X-ray و … استفاده میشود.

- تصویربرداری پزشکی: با استفاده از پردازش تصویر، کیفیت تصاویر MRI و CT، برای افزایش وضوح و دقت تصاویر پزشکی بهبود داده می شود.

2. پردازش تصویر در صنعت

کنترل کیفیت: استفاده از پردازش تصویر برای بازرسی محصولات، شامل استفاده از دوربین‌های صنعتی برای تشخیص نقص‌ها و مشکلات در محصولات تولیدی است.
روباتیک: برای هدایت روبات‌ها از دوربین‌های روباتیک برای شناسایی و تعقیب اشیاء استفاده می شود.

3. پردازش تصویر در امنیت

تشخیص چهره: از الگوریتم‌های پیشرفته برای شناسایی و تطابق چهره‌ها برای تشخیص چهره استفاده میشود که در شناسایی افراد کاربرد دارد. یکی ازمحصولات شرکت دانش بنیان هوپاد نیز نرم افزار تشخیص چهره است. این نرم افزار کاربردهایی از قبیل حضور و غیاب افراد، کنترل تردد و ورود و خروج را دارد.

برای مشاوره تخصصی و دمو رایگان با ما تماس بگیرید. شماره تماس: 03132372838 ایمیل info@hoopadvision.com

تشخیص پلاک (پلاک خوان): پردازش تصویر در نرم‌افزار پلاک خوان یکی از مهم‌ترین بخش‌ها است که به کمک آن می‌توان شناسایی و خواندن پلاک‌های خودروها را انجام داد. این نرم‌افزارها از پردازش تصویر برای تشخیص پلاک‌ها استفاده می‌کنند. از نرم افزار های قدرتمند پلاکخوان می توان به نرم افزار پلاک خوان هوپاد اشاره کرد. این نرم افزار قادر به تشخیص پلاک در شرایط نوری و آب و هوایی مختلف است. از طرفی به صورت بلادرنگ پلاک خودرو را تشخیص می دهد. این نرم افزار برای کنترل تردد و ورود و خروج ارگان ها مختلف دولتی و خصوصی استفاده می شود.

برای مشاوره تخصصی و دمو رایگان با ما تماس بگیرید. شماره تماس: 03132372838 ایمیل info@hoopadvision.com

دزدگیر هوشمند: پردازش تصویر در دزدگیرهای هوشمند یکی از استفاده‌های مهم و پیشرفته از پردازش تصویر است که بهبود امنیت و کارایی سیستم‌های دزدگیر را فراهم می‌کند. دزدگیر هوشمند هوپاد مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش تصویر است. این نرم افزار قابلیت تشخیص اشیا مختلف از قبیل موتور سیکلت، دوچرخه، خودرو و انسان را دارد. نرم افزار دزدگیر هوشمند، چالش ارسال هشدارهای غلط در پی وزش باد و تکان خوردن اشیایی مانند درختان را حل کرده است. این سیستم قابلیت اتصال به دوربین های مداربسته مختلف و همچنین چشمی ها، دستگاه های ارسال هشدار و … را دارد. از طرفی این نرم افزار هنگام ارسال هشدار، توانایی ضبط عکس از وقوع حادثه و ارسال آن را نیز دارد.

برای مشاوره تخصصی و دمو رایگان با ما تماس بگیرید. شماره تماس: 03132372838 ایمیل info@hoopadvision.com

پردازش تصویر در کشاورزی:

پایش محصولات: از تصاویر هوایی و زمینی برای تحلیل وضعیت محصولات کشاورزی جهت پایش رشد و سلامت محصولات استفاده می شود.

تشخیص آفات: شناسایی آفات و بیماری‌ها در محصولات کشاورزی با استفاده از تصاویر با وضوح بالا برای تشخیص مشکلات مختلف در محصولات است.

منابع یادگیری پردازش تصویر

یکی از معروف ترین و پرکاربردترین منابع موجود برای یادگیری پردازش تصویر، کتاب پردازش تصویر دیجیتال گنزالس است. این کتاب به صورت جامع و کامل مفاهیم اولیه و اصلی پردازش تصویر را به خوبی شرح داده است.

دوره های آموزشی: در زمینه پردازش تصویر، دوره‌های آموزشی مختلفی در دسترس است که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم را کسب کنید. این دوره ها به صورت حضوری، آنلاین و آفلاین در دسترس است. یکی از دوره های رایگان که به آموزش عملی پردازش تصویر با زبان پایتون پرداخته است، دوره آموزشی دکتر محمد کیانی است. این دوره توسط ایشان در دانشگاه اصفهان تدریس شده است. برای دسترسی به فایل های ضبط شده این دوره در دوره های هوش مصنوعی ثبت نام کنید تا بعد از انتشار نسبت به دریافت دوره اطلاع بیابید.

چالش‌ها و آینده پردازش تصویر

پردازش تصویر با چالش‌های مختلفی مواجه است که باید برای رسیدن به پتانسیل کامل آن‌ها را برطرف کرد. همچنین، آینده این حوزه بسیار روشن به نظر می‌رسد و با پیشرفت‌های جدید، امکانات و کاربردهای بیشتری برای پردازش تصویر فراهم خواهد شد.

چالش‌ها:

- پیچیدگی محاسباتی: پردازش تصاویر بزرگ و پیچیده نیازمند منابع محاسباتی قابل توجهی است. استفاده از سخت‌افزارهای پیشرفته و الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده برای کاهش زمان پردازش است.
- مسائل اخلاقی: استفاده از پردازش تصویر برای نظارت و کنترل می‌تواند مسائل حریم خصوصی را مطرح کند. از این رو نیاز به توسعه قوانین و مقررات مناسب برای حفاظت از حریم خصوصی افراد است.
- دقت و صحت: اطمینان از دقت و صحت الگوریتم‌های پردازش تصویر همواره یک چالش است. به همین دلیل تست و ارزیابی دقیق الگوریتم‌ها برای اطمینان از کارایی آن‌ها بسیار ضروری است

تصاویر در ماشین چگونه هستند؟

تصاویر در رایانه‌ها به صورت ماتریس‌هایی از پیکسل‌ها نمایش داده می‌شوند. هر پیکسل دارای یک مقدار عددی است که نشان‌دهنده شدت روشنایی یا رنگ آن نقطه خاص از تصویر است. در تصاویر سیاه و سفید، هر پیکسل یک مقدار خاکستری بین 0 (سیاه) تا 255 (سفید) دارد. در تصاویر رنگی، هر پیکسل معمولاً شامل سه مقدار برای سه کانال رنگی (قرمز، سبز و آبی) است. به صورت کلی تصاویر به چهر دسته زیر تقسیم می شوند:

تصاویر دودویی (Binary Images)
تصاویر خاکستری (Grayscale Images)
تصاویر رنگی RGB
تصاویر RGBA

تصویر دو دویی یا تصویر باینری (Binary Image):

یک تصویر دیجیتالی است که تنها دو مقدار ممکن سیاه و سفید برای هر پیکسل دارد. به عبارت دیگر، هر پیکسل در تصویر دو دویی یا مقدار صفر (که معمولاً به معنای سیاه است) یا مقدار یک (که معمولاً به معنای سفید است) دارد.

این تصاویر برای ساده‌سازی پردازش تصویر و استخراج ویژگی‌های خاص مورد استفاده قرار می‌گیرند. تصاویر باینری معمولاً نتیجه عملیات آستانه‌گذاری (Thresholding) بر روی تصاویر خاکستری یا رنگی هستند. در این عملیات، هر پیکسل با مقدار شدت مشخصی مقایسه می‌شود و اگر مقدار شدت پیکسل بیشتر یا کمتر از مقدار آستانه باشد، پیکسل به مقدار ۱ یا ۰ تبدیل می‌شود.

تصویر خاکستری

یک تصویر دیجیتالی است که در آن هر پیکسل تنها یک مقدار شدت روشنایی را نشان می‌دهد. این مقدار معمولاً بین 0 (سیاه) و 255 (سفید) متغیر است. به این ترتیب امکان نمایش تمامی طیف‌های خاکستری میان این دو حد وجود دارد. تصاویر خاکستری برخلاف تصاویر رنگی، فاقد اطلاعات رنگ هستند و تنها شدت نور را در هر پیکسل نمایش می‌دهند. تصاویر خاکستری به دلیل سادگی و کاهش حجم داده‌ها، به طور گسترده‌ای در پردازش تصویر و بینایی ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرند.

تصویر رنگی RGB

تصویر رنگی RGB یک نوع تصویر دیجیتالی است که از ترکیب سه رنگ اصلی (قرمز، سبز و آبی) برای نمایش رنگ‌ها استفاده می‌کند. در مدل رنگی RGB، هر پیکسل دارای سه مقدار عددی است که به ترتیب نشان‌دهنده شدت رنگ‌های قرمز (R)، سبز (G) و آبی (B) در آن پیکسل هستند. این سه مقدار معمولاً بین 0 تا 255 متغیر هستند. تصاویر RGB برای نمایش تصاویر رنگی طبیعی بسیار مناسب هستند، زیرا اکثر نمایشگرها و دستگاه‌های دیجیتال از این مدل رنگی استفاده می‌کنند. برای مثال، یک پیکسل در تصویر RGB ممکن است مقادیر زیر را داشته باشد:

(255, 0, 0): قرمز خالص / (0, 255, 0): سبز خالص / (0, 0, 255): آبی خالص / (255, 255, 255): سفید / (0, 0, 0): سیاه

ترکیب این سه رنگ با مقادیر مختلف، امکان نمایش تعداد زیادی رنگ مختلف را فراهم می‌کند. این مدل رنگی در بسیاری از کاربردهای تصویری و گرافیکی به کار می‌رود.

تصویر رنگی RGBA: تصویر RGBA (Red, Green, Blue, Alpha) نوعی از تصاویر دیجیتالی است که علاوه بر سه کانال رنگی قرمز (R)، سبز (G)، و آبی (B)، یک کانال اضافی به نام آلفا (A) نیز دارد. این کانال آلفا برای تعیین شفافیت یا کدورت هر پیکسل استفاده می‌شود.

در مدل رنگی RGBA:

R (قرمز): شدت رنگ قرمز / G (سبز): شدت رنگ سبز / B (آبی): شدت رنگ آبی / A (آلفا): میزان شفافیت

هر یک از این مقادیر معمولاً بین 0 تا 255 متغیر است:

مقدار 0 در کانال آلفا به معنی کاملاً شفاف بودن (پیکسل دیده نمی‌شود)

مقدار 255 در کانال آلفا به معنی کاملاً مات بودن (پیکسل کاملاً دیده می‌شود)

برای مثال، یک پیکسل در تصویر RGBA ممکن است مقادیر زیر را داشته باشد:

(255, 0, 0, 128): قرمز با 50% شفافیت

(0, 255, 0, 255): سبز کاملاً مات

(0, 0, 255, 0): آبی کاملاً شفاف

مزیت اصلی RGBA در مقایسه با RGB، امکان نمایش و مدیریت شفافیت است که در بسیاری از کاربردهای گرافیکی و وب بسیار مفید است.

مراحل پردازش تصویر

پردازش تصویر شامل چندین مرحله کلیدی است که هر کدام نقش مهمی در تحلیل و پردازش تصاویر دارند.

1. جمع‌آوری تصویر (Image Acquisition):

این مرحله شامل به دست آوردن تصاویر از دستگاه‌های مختلف مانند دوربین‌ها، اسکنرها، و دستگاه‌های تصویربرداری پزشکی می‌شود. تصاویر ممکن است به صورت دیجیتال ثبت شوند یا از تصاویر آنالوگ تبدیل به دیجیتال شوند. مراحل تشکیل تصویر دیجیتال در عکس زیر آمده است.

2. نمونه‌برداری و کوانتیزه کردن

نمونه‌برداری (Sampling): فرآیند تبدیل یک تصویر پیوسته به یک تصویر دیجیتال با استفاده از پیکسل‌ها است. این فرآیند شامل انتخاب نقاطی از تصویر پیوسته برای تبدیل به یک تصویر دیجیتال است. نمونه‌برداری مناسب نقش بسیار مهمی در کیفیت نهایی تصویر دیجیتال دارد. نمونه‌برداری در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد، از جمله:
1. فشرده‌سازی تصاویر: برای کاهش حجم داده‌های تصویری و صرفه‌جویی در فضای ذخیره‌سازی.
2. تحلیل تصاویر پزشکی: برای تشخیص و تحلیل بیماری‌ها با استفاده از تصاویر پزشکی با رزولوشن بالا.

کوانتیزه کردن (Quantization): فرآیند تخصیص مقدارهای گسسته به مقادیر پیوسته تصویر. این مرحله شامل تخصیص سطوح روشنایی یا رنگ به هر پیکسل از تصویر دیجیتال است. این فرآیند به منظور کاهش حجم داده‌ها و آماده‌سازی تصاویر برای پردازش‌های بعدی انجام می‌شود و نقش مهمی در کیفیت و کارایی سیستم‌های پردازش تصویر دارد. از جمله کاربرد های کوانتیزه کردن تصاویر می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
1. فشرده‌سازی تصاویر: کوانتیزه کردن به طور گسترده در فشرده‌سازی تصاویر استفاده می‌شود. روش‌های فشرده‌سازی مثل JPEG از کوانتیزه کردن برای کاهش حجم داده‌های تصویری استفاده می‌کنند. عملیات فشرده سازی تصویر در ادامه به تفصیل شرح داده خواهد شد.
2. پردازش و تحلیل تصویر: در کاربردهای مختلفی مانند تشخیص الگو، بینایی ماشین و تحلیل تصاویر پزشکی، کوانتیزه کردن برای آماده‌سازی داده‌های تصویری استفاده می‌شود.

3. پیش‌پردازش تصویر

افزایش کنتراست: افزایش کنتراست (Contrast Enhancement) در پردازش تصویر به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌هایی گفته می‌شود که به منظور بهبود تفاوت بین نواحی روشن و تاریک در یک تصویر به کار می‌رود. هدف از این فرآیند، برجسته‌تر کردن جزئیات و بهبود قابلیت مشاهده و تفسیر تصاویر است. افزایش کنتراست در کاربردهای مختلفی مانند تصویربرداری پزشکی، بینایی ماشین، و تشخیص الگو بسیار مفید است.

روش‌های افزایش کنتراست

کشش هیستوگرام (Histogram Stretching)

این روش یکی از ساده‌ترین و رایج‌ترین تکنیک‌های افزایش کنتراست است. در این روش، محدوده مقادیر شدت نور تصویر کشیده می‌شود تا تمامی مقادیر ممکن (مثلاً از 0 تا 255 در تصاویر 8 بیتی) را پوشش دهد.

برابری هیستوگرام (Histogram Equalization)

این روش هیستوگرام تصویر را مسطح می‌کند تا تمامی مقادیر شدت نور به طور یکسان توزیع شوند. این روش به طور مؤثری کنتراست تصاویر را افزایش می‌دهد، به خصوص در تصاویری که دارای نواحی با روشنایی یکسان هستند.

کشش کنتراست تطبیقی (Adaptive Histogram Equalization)

در این روش، هیستوگرام به صورت محلی (در نواحی کوچک تصویر) برابری می‌شود. این روش به ویژه برای افزایش کنتراست در تصاویر با نواحی مختلف و تغییرات روشنایی استفاده می شود. نمونه از اعمال کشش کنتراست تطبیقی در تصویر زیر آمده است. تصویر سمت چپ تصویر اصلی و هیستوگرام آن زیر آن کشیده شده است. تصویر سمت راست پس از اعمال کشش کنتراست تطبیقی است.

تبدیل خطی (Linear Transformation)

در این روش، یک تابع خطی برای تغییر مقادیر شدت نور تصویر استفاده می‌شود. به عنوان مثال، مقادیر شدت نور را به صورت خطی افزایش یا کاهش داده می شود تا کنتراست تصویر بهبود یابد.

تبدیل لگاریتمی و نمایی (Logarithmic and Exponential Transformations)

این تبدیل‌ها برای بهبود کنتراست در تصاویر با دامنه دینامیکی گسترده استفاده می‌شوند. تبدیل لگاریتمی برای برجسته‌کردن جزئیات در نواحی تاریک و تبدیل نمایی برای برجسته‌کردن جزئیات در نواحی روشن مفید است.

فیلترهای کنتراست (Contrast Filters)

فیلترهای مختلفی مانند فیلترهای بالاگذر (High-pass Filters) برای افزایش کنتراست و برجسته‌کردن لبه‌ها و جزئیات تصویر استفاده می شوند.

کاربردهای افزایش کنتراست

تصویربرداری پزشکی:

افزایش کنتراست جزئیات مهمی مانند ناهنجاری‌های بافتی یا ضایعات را در تصاویر پزشکی برجسته می کند و تشخیص پزشکان را تسهیل می کند.

بینایی ماشین:

در کاربردهای بینایی ماشین مانند تشخیص اشیاء و ردیابی، افزایش کنتراست، دقت و کارایی سیستم‌ها را بهبود می بخشد.

تصویرپردازی ماهواره‌ای:

در تصاویر ماهواره‌ای، افزایش کنتراست برای تشخیص ویژگی‌های زمینی و تجزیه و تحلیل داده‌های جغرافیایی مفید است.

تشخیص الگو:

در کاربردهای تشخیص الگو و شناسایی صورت، افزایش کنتراست، قابلیت تفکیک الگوها را بهبود دهد.

کاهش نویز: به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌هایی گفته می‌شود که برای حذف یا کاهش نویزهای ناخواسته در تصاویر دیجیتال استفاده می‌شود. نویزها به دلایل مختلفی مانند مشکلات سنسور دوربین، شرایط نوری ضعیف، و یا انتقال داده به وجود می آیند. کاهش نویز در بهبود کیفیت تصاویر و افزایش دقت در تشخیص و تفسیر آنها مورد استفاده قرار می گیرد.

انواع نویز در تصاویر دیجیتال

نویز گوسی (Gaussian Noise):

نویزی با توزیع نرمال که معمولاً به دلیل مشکلات الکترونیکی در سنسور دوربین به وجود می‌آید.

نویز نمک و فلفل (Salt and Pepper Noise):

نقاط روشن و تاریک پراکنده در تصویر که معمولاً به دلیل مشکلات انتقال داده یا فشرده‌سازی تصویر ایجاد می‌شود. نمونه تصویر دارای نویز نمک فلفلی در تصویر زیر آمده است. این نویز با استفاده از فیلتر میانه حذف شده که عکس سمت راست است.

نویز شات (Shot Noise):

نویزی که به دلیل نوسانات تصادفی در تعداد فوتون‌های ثبت‌شده در سنسور دوربین به وجود می‌آید.

نویز اسپکل (Speckle Noise):

نویزی که معمولاً در تصاویر راداری و سونوگرافی دیده می‌شود و به صورت الگوهای نقطه‌ای تصادفی ظاهر می‌شود.

روش‌های کاهش نویز

فیلتر میانگین (Mean Filter)

این فیلتر، هر پیکسل تصویر را با میانگین پیکسل‌های همسایگی آن جایگزین می‌کند. این روش به سادگی و کارآمدی مشهور است، اما لبه‌های تصویر را نیز هموار می کند و جزئیات را از بین می برد.

فیلتر گاوسی (Gaussian Filter)

فیلتر گاوسی، هر پیکسل را با میانگین وزنی پیکسل‌های همسایگی آن جایگزین می‌کند، به طوری که پیکسل‌های نزدیک‌تر وزن بیشتری دارند. این روش نویز را کاهش می‌دهد و لبه‌ها را کمتر هموار می‌کند.

فیلتر میانه (Median Filter)

این فیلتر هر پیکسل را با میانه پیکسل‌های همسایگی آن جایگزین می‌کند. این روش به خصوص برای حذف نویز نمک و فلفل مؤثر است.

فیلتر دوطرفه (Bilateral Filter)

فیلتر دو طرفه به طور همزمان نویز را کاهش می‌دهد و لبه‌های تصویر را حفظ می‌کند. فیلتر دوطرفه هر پیکسل را با توجه به مشابهت شدت نور و فاصله مکانی با پیکسل‌های همسایگی آن جایگزین می‌کند.

فیلترهای مبتنی بر تبدیل فوریه (Fourier Transform-Based Filters)

این فیلترها با تبدیل تصویر به حوزه فرکانس و حذف نویزهای با فرکانس بالا یا پایین، نویز را کاهش می‌دهند. این روش‌ها به ویژه برای حذف نویزهای تناوبی و الگوهای نویزی مؤثر هستند.

کاربردهای کاهش نویز

تصویربرداری پزشکی:

کاهش نویز به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها و ناهنجاری‌ها کمک می کند.

بینایی ماشین:

کاهش نویز در تصاویر ورودی باعث افزایش دقت تشخیص اشیاء و ردیابی آنها می شود.

عکاسی دیجیتال:

کاهش نویز در عکس‌ها به بهبود کیفیت تصاویر و افزایش وضوح آنها کمک می‌کند.

تصویرپردازی ماهواره‌ای:

کاهش نویز در تصاویر ماهواره‌ای می‌تواند تجزیه و تحلیل داده‌های جغرافیایی و محیطی را تسهیل کند.

مرحله پردازش در پردازش تصویر

این مرحله در پردازش تصویر به عملیات‌هایی اطلاق می‌شود که بر روی تصویر انجام می‌گیرند تا اطلاعات مفیدی از آن استخراج شود. این عملیات‌ها شامل شناسایی و استخراج ویژگی‌ها، بخش‌بندی تصویر، واترمارکینگ (Watermarking) و … است. در زیر به توضیح هر یک از این عملیات ها می‌پردازیم.

استخراج ویژگی: به فرآیندی گفته می‌شود که در آن اطلاعات مهم و معنی‌دار از تصاویر دیجیتال استخراج می‌شود. این ویژگی‌ها شامل لبه‌ها، گوشه‌ها، بافت‌ها، شکل‌ها و سایر جزئیات هستند که برای تحلیل و تفسیر تصاویر مفید هستند. استخراج ویژگی‌ها در بسیاری از کاربردهای پردازش تصویر مانند تشخیص اشیا، طبقه‌بندی تصاویر، ردیابی اشیا و تشخیص الگوها استفاده می‌شود.

انواع ویژگی‌ها در پردازش تصویر

ویژگی‌های سراسری (Global Features): این ویژگی‌ها کل تصویر را به عنوان ورودی در نظر می‌گیرند. این ویژگی ها شامل هیستوگرام‌های رنگ، تبدیل فوریه و ویژگی‌های موجک هستند.
ویژگی‌های محلی (Local Features): این ویژگی‌ها اطلاعات محلی را از نواحی کوچکی از تصویر استخراج می‌کنند. این ویژگی ها، شامل لبه‌ها، گوشه‌ها و نقاط کلیدی هستند.
ویژگی‌های بافت (Texture Features): الگوهای تکراری و ساختارهای موجود در تصویر را شناسایی می‌کنند. ماتریس هم‌پراکنش، ویژگی‌های لاپلاسین و فیلتر gabor از جمله این ویژگی ها هستند.

روش‌های استخراج ویژگی

تشخیص لبه‌ها: لبه‌ها از مهم‌ترین ویژگی‌های محلی در تصاویر هستند که تغییرات شدید در شدت روشنایی را نشان می‌دهند. الگوریتم‌های معروف استخراج لبه شامل الگوریتم‌های سوبل (sobel) وCanny هستند. در تصویر زیر استخراج لبه با روش
sobel مشاهده می کنید.

تشخیص گوشه‌ها: گوشه‌ها نقاطی هستند که در آنها تغییرات شدت روشنایی در دو جهت اصلی رخ می‌دهد. الگوریتم‌های معروف استخراج گوشه شامل الگوریتم هریس (Harris) و الگوریتم شیب تغییرات سریع (FAST) هستند.
استخراج ویژگی‌های بافت (Texture Features):

بافت‌ها نشان‌دهنده الگوهای تکراری و ساختارهای موجود در تصویر هستند. ویژگی‌های بافت معمولاً با استفاده از ماتریس هم‌پراکنش سطوح خاکستری (GLCM) استخراج می‌شوند.

ویژگی‌های مبتنی بر شکل (Shape-Based Features):

ویژگی‌های مبتنی بر شکل معمولاً برای تشخیص و تحلیل اشیا در تصاویر استفاده می‌شوند. این ویژگی‌ها می‌توانند شامل پیرامون، مساحت، و ویژگی‌های مبتنی بر کانتور باشند.

کاربردهای استخراج ویژگی

تشخیص اشیا: استخراج ویژگی‌ها به تشخیص و شناسایی اشیا در تصاویر کمک می‌کند.
طبقه‌بندی تصاویر: ویژگی‌های استخراج‌شده می‌توانند برای طبقه‌بندی تصاویر به دسته‌های مختلف استفاده شوند.
ردیابی اشیا: استخراج ویژگی‌ها در ردیابی اشیا در ویدئوها و تصاویر متوالی مورد استفاده قرار می گیرند.
تشخیص چهره: ویژگی‌های چهره برای تشخیص و شناسایی افراد استفاده می شوند.

بخش‌بندی تصویر: یکی از مراحل کلیدی در پردازش تصویر است که به فرآیند تقسیم یک تصویر به بخش‌های معنادار یا ویژگی‌های خاصی مانند رنگ، شدت و بافت اشاره دارد. هدف از بخش‌بندی تصویر، ساده‌سازی یا تغییر نمایش یک تصویر به چیزی است که تجزیه و تحلیل آن آسان‌تر و مفیدتر باشد.

روش‌های بخش‌بندی تصویر

آستانه‌گذاری (Thresholding)

یکی از ساده‌ترین روش‌های بخش‌بندی تصویر است که براساس مقدار شدت روشنایی پیکسل‌ها، تصویر را به دو یا چند بخش تقسیم می‌کند. در تصویر زیر بخش بندی تصویر با روش آستانه گذاری otsu را مشاهده می کنید.

بخش‌بندی مبتنی بر لبه (Edge-Based Segmentation)

این روش براساس شناسایی لبه‌های موجود در تصویر است که نقاط تغییر شدت روشنایی را نشان می‌دهند.

بخش‌بندی مبتنی بر ناحیه (Region-Based Segmentation)

این روش نواحی همگن در تصویر را براساس ویژگی‌هایی مانند رنگ یا شدت روشنایی شناسایی می‌کند. یکی از تکنیک‌های معروف این دسته، الگوریتم رشد ناحیه (Region Growing) است.

بخش‌بندی مبتنی بر خوشه‌بندی (Clustering-Based Segmentation)

این روش با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی، پیکسل‌های تصویر را به گروه‌های همگن تقسیم می‌کند. یکی از روش‌های معروف خوشه‌بندی، الگوریتم K-Means است.

کاربردهای بخش‌بندی تصویر

تشخیص و شناسایی اشیا:

بخش‌بندی تصویر در تشخیص و شناسایی اشیا در تصاویر، مانند تشخیص چهره، پلاک خودرو و غیر کاربرد دارد.

تحلیل تصاویر پزشکی:

در تصاویر پزشکی، بخش‌بندی برای تشخیص تومورها، بافت‌های غیرعادی و سایر نواحی مهم استفاده می شود.

فشرده‌سازی تصاویر:

بخش‌بندی تصویر به فشرده‌سازی تصاویر با جداسازی نواحی همگن کمک می کند.

واترمارکینگ (Watermarking)

واترمارکینگ در پردازش تصویر یکی از تکنیک‌های مهم برای حفظ حقوق مالکیت معنوی، امنیت و اصالت تصاویر دیجیتال است. این روش شامل اضافه کردن اطلاعات مخفی به تصویر اصلی به‌گونه‌ای است که این اطلاعات قابل استخراج و شناسایی باشند ولی کیفیت بصری تصویر را به‌طور محسوسی کاهش ندهند. روند کلی عملیات واترمارکینگ در تصویر زیر آمده است.

اهداف واترمارکینگ:

حفظ حقوق مالکیت معنوی (Copyright Protection):

جلوگیری از کپی و انتشار غیرمجاز تصاویر.

اثبات مالکیت یک تصویر.

تشخیص تغییرات (Tamper Detection):

شناسایی تغییرات غیرمجاز در تصویر.

بررسی اصالت و تمامیت تصویر.

نظارت و پیگیری (Monitoring and Tracking):

ردیابی توزیع و استفاده از تصویر در فضای دیجیتال.

بررسی تاریخچه انتشار و استفاده از تصویر.

اضافه کردن اطلاعات پنهان (Data Hiding):

مخفی کردن اطلاعات مهم مانند متادیتا، پیام‌ها یا شناسه‌های یکتا.

روش‌های واترمارکینگ:

روش‌های واترمارکینگ به دو دسته کلی تقسیم می‌شوند: واترمارکینگ فضایی (Spatial Domain) و واترمارکینگ فرکانسی (Frequency Domain).

1. واترمارکینگ فضایی:

در این روش‌ها، واترمارک مستقیماً به پیکسل‌های تصویر اصلی اضافه می‌شود.

LSB (Least Significant Bit) :

اطلاعات واترمارک در بیت‌های کم اهمیت پیکسل‌های تصویر ذخیره می‌شود.

این روش ساده و پرکاربرد است، اما به راحتی قابل شناسایی و حذف است.

2. واترمارکینگ فرکانسی:

در این روش‌ها، تصویر به حوزه فرکانس تبدیل می‌شود. با استفاده از تبدیل‌های مانند DCT، DFT یا DWT واترمارک در این حوزه اضافه می‌شود.

DCT (Discrete Cosine Transform) :

تصویر به حوزه فرکانس تبدیل می شود و اضافه کردن واترمارک به ضرایب فرکانسی صورت می گیرد.

این روش مقاوم در برابر تغییرات جزئی تصویر مانند فشرده‌سازی JPEG است.

DWT (Discrete Wavelet Transform) :

در DWT، تبدیل موجک برای تجزیه تصویر به زیر تصاویر استفاده می شود. سپس اضافه کردن واترمارک به زیرباندهای فرکانسی انجام می شود.

این روش مقاوم در برابر تغییرات پیچیده‌تر مانند تغییر اندازه و برش است.

DFT (Discrete Fourier Transform) :

در DFT، تصویر با استفاده از تبدیل فوریه به حوزه فرکانس تبدیل می شود.

این روش برای تصاویر مقاوم در برابر تغییرات دورانی و انتقال مناسب است.

مراحل واترمارکینگ:

اضافه کردن واترمارک (Embedding):

انتخاب تصویر اصلی و واترمارک.

استفاده از الگوریتم‌های واترمارکینگ برای ترکیب واترمارک با تصویر اصلی.

استخراج واترمارک (Extraction):

دریافت تصویر واترمارک شده.

استفاده از الگوریتم‌های مناسب برای استخراج و بررسی واترمارک.

مقایسه و بررسی (Verification):

مقایسه واترمارک استخراج شده با واترمارک اصلی.

بررسی صحت و اعتبار تصویر.

مزایا و معایب واترمارکینگ:

مزایا:

حفظ حقوق مالکیت معنوی.

شناسایی تغییرات و دستکاری‌ها.

ردیابی و نظارت بر انتشار تصویر.

معایب:

احتمال کاهش کیفیت تصویر.

پیچیدگی پیاده‌سازی الگوریتم‌ها.

احتمال دستکاری توسط روش‌های حمله و حذف واترمارک

مرحله پس پردازش در پردازش تصویر

مرحله پس‌پردازش (Post-Processing) در پردازش تصویر به مجموعه عملیاتی گفته می‌شود که پس از پردازش اولیه و استخراج ویژگی‌ها برای بهبود نتایج یا استخراج اطلاعات بیشتر از تصاویر انجام می‌شوند. این مرحله برای اصلاح خطاها، بهبود دقت نتایج و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های بیشتر بسیار مهم است. در ادامه برخی از روش‌ها و تکنیک‌های رایج در پس‌پردازش تصاویر آمده ست:

فیلترینگ و بهبود کیفیت تصویر

از فیلترهای مختلف مانند میانگین‌گیری (Averaging)، گوسی (Gaussian) و میانه (Median) برای کاهش نویز و بهبود کیفیت تصویر.

تراش لبه (Edge Enhancement): استفاده از فیلترهایی مانند لاپلاسین (Laplacian) برای تقویت لبه‌های تصویر.
نرمال‌سازی

نرمال‌سازی شدت‌ها: تنظیم شدت پیکسل‌ها برای داشتن یک توزیع بهتر و بهبود تضاد تصویر.

نرمال‌سازی رنگ‌ها: تنظیم رنگ‌های تصویر برای داشتن یک توازن رنگی بهتر.

اصلاح خطاها

پر کردن سوراخ‌ها: پر کردن نواحی خالی یا سوراخ‌ها در ماسک‌ها یا تصاویر باینری.

حذف نویز: حذف نویزهای باقی‌مانده با استفاده از تکنیک‌های مختلف مانند حذف نویز نمکی و فلفلی (Salt-and-Pepper Noise Removal).

تبدیل‌های هندسی

اصلاح اعوجاج (Distortion Correction): تصحیح اعوجاج‌های موجود در تصاویر.

تغییر مقیاس (Scaling): تغییر اندازه تصویر به اندازه دلخواه.

چرخش (Rotation): چرخش تصویر به زاویه دلخواه برای تنظیم جهت تصویر.

تحلیل و تفسیر نتایج

تعیین معیارهای عملکرد: ارزیابی دقت و کارایی الگوریتم‌های پردازش تصویر با استفاده از معیارهای مختلف.

بصری‌سازی نتایج: نمایش گرافیکی نتایج پردازش تصویر برای تحلیل بهتر

فشرده‌سازی تصویر

فشرده سازی در پردازش تصویر به فرآیندی اطلاق می‌شود که در آن حجم داده‌های تصویری کاهش می‌یابد تا فضای ذخیره‌سازی و پهنای باند مورد نیاز برای انتقال تصاویر کاهش یابد. فشرده‌سازی تصویر به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود: فشرده‌سازی بدون افت کیفیت (Lossless Compression) و فشرده‌سازی با افت کیفیت (Lossy Compression).

فشرده‌سازی بدون افت کیفیت (Lossless Compression)

در این نوع فشرده‌سازی، هیچ‌گونه اطلاعاتی از دست نمی‌رود و تصویر می‌تواند به طور کامل به حالت اولیه بازگردانده شود. این روش برای کاربردهایی مناسب است که در آن‌ها حفظ کیفیت تصویر بسیار اهمیت دارد، مانند تصاویر پزشکی و اسناد قانونی.

الگوریتم‌های معمول در فشرده‌سازی بدون افت کیفیت:

Run-Length Encoding (RLE) : تکرار متوالی پیکسل‌ها را به صورت کوتاه‌تری ذخیره می‌کند.

Huffman Coding : استفاده از کدهای با طول متغیر برای ذخیره‌سازی پیکسل‌ها بر اساس فراوانی وقوع آن‌ها.

Lempel-Ziv-Welch (LZW) : الگوریتم فشرده‌سازی عمومی که در فرمت‌هایی مانند GIF استفاده می‌شود.

فشرده‌سازی با افت کیفیت (Lossy Compression)

در این نوع فشرده‌سازی، برخی از اطلاعات تصویر به منظور کاهش حجم داده‌ها حذف می‌شود. این روش معمولاً برای تصاویر و ویدیوهایی که به صورت بصری به کیفیت بسیار بالا نیاز ندارند، مانند تصاویر وب و ویدیوهای جریان‌دار، مناسب است. الگوریتم‌های معمول در فشرده‌سازی با افت کیفیت به صورت زیر است:

Discrete Cosine Transform (DCT) : الگوریتمی که در فشرده‌سازی JPEG استفاده می‌شود. این الگوریتم تصویر را به مجموعه‌ای از فرکانس‌ها تبدیل کرده و فرکانس‌های با اهمیت کمتر را حذف می‌کند.

Wavelet Transform : الگوریتمی که در فرمت‌هایی مانند JPEG 2000 استفاده می‌شود و تصویر را به مجموعه‌ای از مولفه‌های مقیاس مختلف تقسیم می‌کند.

مراحل فشرده‌سازی تصویر

تبدیل تصویر به فرم مناسب:

تصویر به یک فرم مناسب برای فشرده‌سازی تبدیل می‌شود، مانند تبدیل رنگ به فضای رنگی مناسب (مانند YCbCr برای JPEG)

تجزیه تصویر:

تجزیه تصویر به بلوک‌های کوچکتر (مانند بلوک‌های هشت در هشت پیکسل در JPEG) برای اعمال تبدیل‌ها و الگوریتم‌های فشرده‌سازی.

اعمال تبدیل‌ها و کاهش اطلاعات:

استفاده از تبدیل‌های ریاضی مانند DCT یا Wavelet برای جدا کردن بخش‌های مهم و غیرمهم تصویر و همچنین حذف یا فشرده‌سازی بخش‌های غیرمهم برای کاهش حجم داده‌ها.

کدگذاری نهایی:

استفاده از الگوریتم‌های کدگذاری مانند Huffman Coding برای فشرده‌سازی نهایی داده‌ها.

زبان های برنامه نویسی مناسب پردازش تصویر

زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی برای پردازش تصویر استفاده می‌شوند. هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند.. در ادامه، به برخی از زبان‌های محبوب و پرکاربرد در این زمینه اشاره می‌شود:

Python

مزایا:

دارای کتابخانه‌های قدرتمند برای پردازش تصویر است. این کتابخانه ها مانند OpenCV، PIL/Pillow، scikit-image، و TensorFlow/Keras هستند.

خوانایی بالا و سادگی کد نویسی.

پشتیبانی گسترده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.

جامعه کاربری بزرگ و منابع آموزشی فراوان.

معایب:

سرعت اجرای نسبتاً پایین در مقایسه با زبان‌های کامپایلری مانند C++

C++

مزایا:

سرعت بالا و کارایی مناسب برای پردازش‌های سنگین و بلادرنگ.

کتابخانه‌های پیشرفته مانند OpenCV که بسیاری از الگوریتم‌های پردازش تصویر را پیاده‌سازی کرده است.

معایب:

پیچیدگی بیشتر نسبت به Python

نیاز به مدیریت دستی حافظه.

MATLAB

مزایا:

ابزارهای قدرتمند و رابط کاربری ساده برای تحلیل داده‌ها و پردازش تصویر.

محیط توسعه یکپارچه با امکانات بصری‌سازی داده‌ها.

کتابخانه‌های تخصصی برای پردازش تصویر و سیگنال.

معایب:

هزینه بالا برای استفاده تجاری.

سرعت اجرای پایین‌تر نسبت به C++

Java

مزایا:

پلتفرم مستقل و قابلیت اجرا بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف.

کتابخانه‌هایی مانند OpenIMAJ و BoofCV برای پردازش تصویر.

معایب:

سرعت اجرای پایین‌تر نسبت به C++

پیچیدگی بیشتر در مدیریت کتابخانه‌ها نسبت به Python

مزایا:

یکپارچگی با پلتفرم .NET و ابزارهای مایکروسافت.

کتابخانه‌های مختلف مانند AForge.NET و Accord.NET برای پردازش تصویر.

معایب:

محدودیت در اجرا بر روی سیستم‌عامل‌های غیر از ویندوز.

سرعت اجرای پایین‌تر نسبت به C++

مزایا:

زبان تخصصی برای تحلیل داده‌ها و آمار با پکیج‌های مختلف برای پردازش تصویر مانند EBImage

مناسب برای تحلیل‌های آماری تصاویر.

معایب:

سرعت اجرای پایین‌تر نسبت به زبان‌های کامپایلری.

محدودیت در پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده پردازش تصویر.

Julia

مزایا:

سرعت بالا مشابه C++ و Python.

کتابخانه‌هایی مانند Images.jl برای پردازش تصویر.

معایب:

جامعه کاربری کوچکتر نسبت به Python و MATLAB.

منابع آموزشی و کتابخانه‌های کمتر نسبت به زبان‌های قدیمی‌تر.

نتیجه‌گیری

انتخاب زبان برنامه‌نویسی برای پردازش تصویر بستگی به نیازهای پروژه، دانش و تجربه برنامه‌نویس، و محیط کاری دارد. برای پروژه‌های تحقیقاتی و نمونه‌سازی سریع، Python گزینه‌ای عالی است. اگر به کارایی بالا و زمان اجرای کم نیاز دارید، C++ مناسب‌تر است. MATLAB برای تحلیل‌های داده‌های تصویری و پروژه‌های آکادمیک کاربرد زیادی دارد. انتخاب صحیح زبان می‌تواند تاثیر زیادی بر کارایی و بهره‌وری پروژه‌های پردازش تصویر داشته باشد.