پردازش تصویر (ویژن)

امروزه، پردازش تصویر به عنوان یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی، نقشی انکارناپذیر در زندگی روزمره ما ایفا می‌کند. این علم به واسطه توانایی در تجزیه و تحلیل و درک اطلاعات تصویری، کاربردهای وسیعی در حوزه‌های مختلف از جمله پزشکی، صنعت، کشاورزی، امنیتی و… یافته است. در این مطلب  از آلینداس، به بررسی ابعاد مختلف پردازش تصویر (ویژن)، از مفاهیم بنیادی تا کاربردهای متنوع آن می‌پردازیم.

پردازش تصویر ویژن

پردازش تصویر ویژن

پردازش تصویر یا ویژن، شاخه‌ای از پردازش تصویر است که به طور خاص بر روی درک و تفسیر تصاویر توسط ماشین تمرکز دارد. ( تصاویر توسط ماتریس‌های دو بعدی و سه بعدی در کامپیوتر تفسیر میشود)  این علم از الگوریتم‌های پیچیده‌ هوش مصنوعی برای استخراج اطلاعات معنادار از تصاویربه صورت پیکسل به پیکسل، مانند اشیاء، افراد و متن استفاده می‌کند. کاربردهای پردازش تصویریا ویژن بسیار گسترده است و در حوزه‌های مختلفی مانند رباتیک، تشخیص چهره، رانندگی خودکار، پزشکی و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد. در واقع ماشین هوشمند یا رایانه جز اساسی پردازش تصویر است.

این ماشین هوشمند میتواند یک ابر رایانه باشد یا حتی یک کامپیوتر شخصی که با قسمت‌های سخت افزاری و نرم افزاری تصاویر را آنالیز میکند.

روش‌های پردازش تصاویر معمولا به دو صورت پردازش داده‌های تصویری برای درک ماشین و بهبود داده‌های تصویری برای تفسیر انسانی است.

مراحل سیستم پردازش تصویر

پردازش تصویر یا ویژن متشکل از مراحل مختلفی است که هر کدام وظیفه‌ای خاص را بر عهده دارند. این مراحل به طور کلی شامل موارد زیر می‌شوند.

• مراحل پیش پردازش: در این مرحله، تصویر خام ورودی به منظور آماده‌سازی برای مراحل بعدی پردازش می‌شود. این کار شامل مواردی مانند حذف نویز، افزایش کنتراست و تبدیل رنگی است.
•  استخراج ویژگی: در این مرحله، ویژگی‌های کلیدی تصویر مانند رنگ، شکل، بافت و لبه‌ها استخراج می‌شوند. این ویژگی‌ها به عنوان مبنای تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری در مراحل بعدی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• تجزیه و تحلیل: در این مرحله، اطلاعات استخراج شده از تصویر مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند. این کار شامل مواردی مانند طبقه‌بندی اشیاء، تشخیص الگو و ردیابی حرکت است.
• پردازش: در این مرحله، نتایج حاصل از مراحل تجزیه و تحلیل به منظور ارائه به کاربر یا استفاده در مراحل بعدی پردازش، فرمت‌بندی و نمایش داده می‌شوند.

سیستم پردازش تصویر

پردازش تصویر صنعتی

یکی از کاربردهای پردازش تصویر (ویژن) در زمینه صنعت است. پردازش تصویر صنعتی به عنوان یک  تکنولوژی برای اتوماسیون فرآیندهای صنعتی، کنترل کیفیت، بازرسی محصولات و نظارت بر خطوط تولید استفاده می‌شود. با استفاده از پردازش تصویر صنعتی، می‌توان عیوب محصولات را به طور خودکار شناسایی، قطعات معیوب را از خط تولید جدا کرده و فرآیندهای تولید را بهینه کرد.

کاربردهای پردازش تصویر

همانطور که اشاره شد، پردازش تصویر کاربردهای وسیعی در حوزه‌های مختلف دارد. برخی از مهم‌ترین این کاربردها شامل موارد زیر هستند:

• پزشکی: پردازش تصویر در پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی و جراحی‌های کم‌ تهاجمی به کار می‌رود.
•  صنعت: پردازش تصویر در صنعت برای کنترل کیفیت، بازرسی قطعات، رباتیک صنعتی و اتوماسیون به کار می‌رود.
•  امنیت: پردازش تصویر در امنیت برای تشخیص چهره، نظارت تصویری و کنترل تردد به کار می‌رود.
•  کشاورزی: پردازش تصویر در کشاورزی برای تشخیص آفات و بیماری‌های گیاهی، نظارت بر رشد گیاهان و برداشت محصول به کار می‌رود.
• علم و تحقیقات: پردازش تصویر در علم و تحقیقات برای تجزیه و تحلیل تصاویر علمی، کشف و استخراج اطلاعات از تصاویر و شبیه‌سازی فرآیندهای طبیعی به کار می‌رود.

صفحه کتگوری

صفحه کتگوری، بخشی از رابط کاربری یک سیستم پردازش تصویر است که به کاربر امکان می‌دهد تا نوع پردازشی که می‌خواهد بر روی تصاویر اعمال شود را انتخاب کند. این صفحه معمولا شامل دسته‌بندی‌های مختلفی مانند بهبود تصویر، استخراج ویژگی، دسته‌بندی تصویر و غیره است.

چالش‌های پردازش تصویر

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه‌ پردازش تصویر (ویژن) Vision Sensors ، چالش‌های متعددی نیز وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد. برخی از این چالش‌ها عبارتند از:

• نویز: وجود نویز در تصاویر به طور قابل‌توجهی بر دقت پردازش تصویر تاثیر منفی بگذارد.
• روشنایی: تغییرات شرایط نوری در کیفیت تصاویر و عملکرد الگوریتم‌های پردازش تصویر تاثیرگذار میباشد.
•  انحرافات هندسی: لنز دوربین و سایر عوامل می‌توانند شکل و اندازه‌ اشیاء در تصاویر را تحت تاثیر قرار دهند.

محدودیت‌های یادگیری ماشین: الگوریتم‌های یادگیری ماشین که در پردازش تصویر (ویژن) به کار گرفته می‌شوند، نیاز به حجم زیادی داده‌ آموزشی دارند و ممکن است در برابر تغییرات جزئی در داده‌ها عملکرد ضعیفی داشته باشند.

نقش هوش مصنوعی در پردازش تصویر

هوش مصنوعی نقش کلیدی در ارتقای عملکرد و کارایی سیستم‌های پردازش تصویر ایفا می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به عنوان یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی، به سیستم‌های پردازش تصویر امکان می‌دهند تا از داده‌ها یاد بگیرند و با دقت و کارایی بیشتری تصاویر را پردازش کنند. برخی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در پردازش تصویر عبارتند از:

• دقت بالاتر: الگوریتم‌های یادگیری ماشین با دقت بالاتری اشیاء را در تصاویر تشخیص داده و دسته‌بندی می‌کنند.
• سرعت بیشتر: پردازش تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی به طور قابل‌توجهی سریع‌تر از روش‌های سنتی انجام می‌شود.
•  قابلیت انطباق: سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با شرایط مختلف نوری و محیطی سازگار شده و عملکرد خود را بهینه کنند.

چشم‌انداز آینده پردازش تصویر

با توجه به روند رو به رشد تحقیقات و پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه‌ی پردازش تصویر، می‌توان انتظار داشت که این حوزه در آینده نقشی بسیار پررنگ‌تر در زندگی روزمره ما ایفا کند. برخی از چشم‌اندازهای آینده‌ پردازش تصویر عبارتند از:

1. افزایش دقت و کارایی سیستم‌های پردازش تصویر: با ارتقای الگوریتم‌های یادگیری عمیق و افزایش حجم داده‌های آموزشی، دقت و کارایی سیستم‌های پردازش تصویر به طور قابل‌توجهی افزایش خواهد یافت.
2. گسترش کاربردها به حوزه‌های جدید: پردازش تصویر در آینده به حوزه‌های جدیدی مانند تعامل انسان و کامپیوتر، اینترنت اشیاء، و واقعیت مجازی و افزوده نفوذ خواهد کرد.
3.  دسترسی آسان‌تر به ابزارها و کتابخانه‌های پردازش تصویر: ابزارها و کتابخانه‌های پردازش تصویر به طور فزاینده‌ای در دسترس عموم قرار خواهند گرفت و این امر به افراد و سازمان‌های بیشتری امکان استفاده از این فناوری را خواهد داد.

نتیجه‌گیری

پردازش تصویر (ویژن) به عنوان یکی از شاخه‌های جذاب و پویای هوش مصنوعی، دریچه‌ای نو به سوی درک عمیق‌تر دنیای پیرامون ما می‌گشاید. با وجود چالش‌های موجود، فرصت‌های پیش روی این حوزه بسیار گسترده و امیدوارکننده است. می‌توان انتظار داشت که پردازش تصویر در آینده نقشی کلیدی در ارتقای کیفیت زندگی و حل چالش‌های مختلف در صنایع گوناگون ایفا کند.