پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر دیجیتال، امروزه به یکی از ابزارهای ضروری زندگی تبدیل شده است. با کمک این فناوری، می‌توانیم تصاویر را به صورت دیجیتالی تحلیل کرده و تغییر دهیم تا اطلاعات مفیدتری از آن‌ها استخراج کنیم. این فرآیند به ما کمک می‌کند تا تصاویر را بهتر درک کنیم، آن‌ها را به سرعت منتقل کرده، حجمشان را کاهش داده و حتی داده‌های پنهان در آن‌ها را کشف کنیم.

پردازش تصویر دیجیتال در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی (برای تشخیص بیماری‌ها)، صنعت (برای کنترل کیفیت)، هوافضا (برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای) و بسیاری از زمینه‌های دیگر کاربرد گسترده‌ای دارد. به طور خلاصه، پردازش تصویر دیجیتال ابزاری قدرتمند است که به ما اجازه می‌دهد تا دنیای اطرافمان را بهتر ببینیم و آن را تحلیل کنیم.

منشأ پردازش تصویر دیجیتال

پردازش تصویر دیجیتال اولین بار در صنعت روزنامه‌ نگاری استفاده شد. در آن زمان، تصاویر توسط کابل هایی در زیر دریا بین لندن و نیویورک فرستاده می‌شدند. در اوایل دهه ۱۹۲۰، سیستم انتقال تصویر Bartlane معرفی شد که زمان مورد نیاز برای انتقال تصویر از عرض آتلانتیک را از بیش از یک هفته به کمتر از سه ساعت کاهش داد. تصاویر در تجهیزات چاپ تخصصی کدگذاری و پس از رسیدن به مقصد، بازسازی می‌شدند. مشکلاتی که در آن زمان در بهبود کیفیت بصری تصاویر دیجیتال اولیه مشاهده شد، مربوط به انتخاب روش‌های چاپ و توزیع سطح شدت‌ها بود.

تاریخچه پردازش تصویر دیجیتال همراه با توسعه رایانه‌های دیجیتال است. جان فون نویمان در سال ۱۹۴۰ رایانه دیجیتال مدرن را معرفی کرد. تولد پردازش تصویر دیجیتال در سال ۱۹۶۰ بود. اولین عکس از ماه توسط فضاپیمای آمریکایی رنجر ۷ به آزمایشگاه پیش‌رانش جت در سال ۱۹۶۴ گرفته شد که پایه‌ای برای پردازش تصویر آینده به شمار می‌رود. در سال ۱۹۷۰ پردازش تصویر در تصویربرداری پزشکی، نجوم و سنجش از دور مورد استفاده قرار گرفت. از سال ۱۹۶۰ تا به امروز، پردازش تصویر شاهد رشد چشمگیری بوده است.

تصویر دیجیتال چیست؟

یک تصویر دیجیتال با ابعاد آن (ارتفاع و عرض) و بر اساس تعداد پیکسل‌ها نمایش داده می‌شود. به عنوان مثال، اگر ابعاد یک تصویر 500 در 400 (عرض در ارتفاع) باشد، تعداد کل پیکسل‌های تصویر ۲۰۰۰۰۰ است. به زبان دیگر، یک تصویر دیجیتال، نمایش گسسته‌ای از یک صحنه‌ی واقعی است که به صورت آرایه‌ای دو بعدی از پیکسل‌ها نشان داده می‌شود. هر پیکسل در این آرایه، یک مقدار عددی (شدت) را به خود اختصاص می‌دهد که نمایانگر میزان روشنایی آن نقطه در تصویر است.

به زبان ریاضی، یک تصویر دیجیتال را می‌توان به عنوان یک تابع دو بعدی f(x, y) در نظر گرفت که در آن x و y مختصات مکانی پیکسل در تصویر و f(x, y) شدت روشنایی آن پیکسل را نشان می‌دهد. دامنه‌ی مقادیر x، y و f محدود است تا بتوان تصویر را به صورت دیجیتال ذخیره و پردازش کرد.

پیکسل معمولاً به یکی از حالت‌های زیر نمایش داده می‌شود:

سیاه و سفید – یک پیکسل یک عدد صحیح با مقداری بین ۰ تا ۲۵۵ است (۰ کاملاً سیاه و ۲۵۵ کاملاً سفید است).

RGB – یک پیکسل از ۳ عدد صحیح بین ۰ تا ۲۵۵ تشکیل شده است (این اعداد شدت رنگ قرمز، سبز و آبی را نشان می‌دهند).

RGBA – این خصوصیت یک گسترش از RGB با یک فیلد alpha اضافی است که شفافیت تصویر را نشان می‌دهد.

پردازش تصویر دیجیتال چیست؟

پردازش تصویر دیجیتال، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به مطالعه، تحلیل و ویرایش تصاویر دیجیتالی می‌پردازد. در این حوزه، تصاویر به عنوان آرایه‌های دوبعدی از پیکسل‌ها در نظر گرفته می‌شوند که هر پیکسل نماینده‌ی یک مقدار عددی (شدت روشنایی) است. هدف اصلی پردازش تصویر، استخراج اطلاعات مفید از تصاویر و بهبود کیفیت آن‌ها برای کاربردهای مختلف است.

پردازش تصویر نیازمند توالی‌ ثابتی از عملیات است که در هر پیکسل از تصویر انجام می‌شوند. پردازنده تصویر اولین توالی عملیات را روی تصویر، پیکسل به پیکسل انجام می‌دهد. زمانی که این کار به طور کامل انجام شد، شروع به انجام عملیات دوم می‌کند و به همین ترتیب ادامه می‌دهد. مقدار خروجی این عملیات می‌تواند در هر پیکسل از تصویر محاسبه شود.

این حوزه به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود:

• بهبود کیفیت تصویر برای انسان: هدف از این دسته، بهبود ظاهر تصویر برای درک بهتر انسان است. این شامل عملیات‌هایی مانند افزایش کنتراست، کاهش نویز، تقویت لبه‌ها و تغییر رنگ است.
• پردازش خودکار تصاویر: در این دسته، الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل و تفسیر خودکار تصاویر به کار می‌روند. این شامل کاربردهایی مانند تشخیص اشیاء، ردیابی حرکت، بازسازی تصاویر و تولید تصویر است.

پردازش تصویر دیجیتال در بسیاری از حوزه‌ها از جمله پزشکی، صنعت، هوافضا، امنیت و سرگرمی کاربردهای گسترده‌ای دارد.

بیشتر بخوانید:
یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می کند؟
هوش مصنوعی در پردازش تصویر
کامپیوترها چگونه جهان را می بینند؟ همه چیز درباره Computer Vision

انواع پردازش تصویر

پنج نوع اصلی پردازش تصویر وجود دارد:

• تصویرسازی (Visualization): این شاخه از پردازش تصویر به دنبال آشکارسازی اطلاعاتی است که با چشم غیرمسلح قابل رویت نیستند. برای مثال، تقویت سیگنال‌های ضعیف در تصاویر پزشکی، یا ایجاد تصاویر سه‌بعدی از تصاویر دوبعدی.
• تشخیص (Recognition): هدف این شاخه، شناسایی و تمایز اشیاء، چهره‌ها، یا الگوهای خاص در یک تصویر است. این فرآیند شامل استخراج ویژگی‌ها و مقایسه آن‌ها با الگوهای از پیش تعریف شده است.
• بهبود کیفیت و بازسازی (Sharpening and Restoration): این دسته به دنبال بهبود کیفیت تصاویر با حذف نویز، افزایش کنتراست، یا بازسازی بخش‌های آسیب‌دیده از تصویر است.
• شناسایی الگو (Pattern recognition): این شاخه به دنبال یافتن الگوهای تکرارشونده در تصاویر است. این الگوها می‌توانند ساده (مانند خطوط و لبه‌ها) یا پیچیده (مانند بافت‌ها و ساختارها) باشند.
• بازیابی (Retrieval): این دسته به جستجو و بازیابی تصاویر مشابه از یک پایگاه داده بزرگ می‌پردازد. این تکنیک در موتورهای جستجوی تصاویر و سیستم‌های توصیه‌گر بسیار کاربرد دارد.

مرزهای بین این دسته‌ها همیشه واضح نیست و بسیاری از تکنیک‌ها می‌توانند در چندین دسته قرار بگیرند. برای مثال، تشخیص اشیاء هم شامل تشخیص (Recognition) و هم شناسایی الگو (Pattern recognition) است.

اجزای پردازش تصویر

برای به دست آوردن تصاویر دیجیتال، دو زیر سیستم مورد نیاز است: اولین یک سنسور فیزیکی است که به انرژی تابیده شده توسط شی پاسخ می‌دهد و دوم یک دستگاه برای تبدیل سنسور فیزیکی به فرم دیجیتال که به آن دیجیتایزر می‌گویند. یک دیجیتایزر خروجی نتایج را به داده‌های دیجیتال تبدیل می‌کند.

برای انجام عملیات ریاضی و منطقی روی کل تصویر از دیجیتایزر و سخت‌افزار استفاده می‌شود. این سخت‌افزار به عنوان زیر سیستم فرانت‌اند شناخته می‌شود و سرعت آن از ویژگی‌های متمایز کننده است. به دلیل نیاز به نقل و انتقال سریع داده، کامپیوتر اصلی معمولی نمی‌تواند این کار را انجام دهد.

منظور از کامپیوتر در یک سیستم پردازش تصویر یک کامپیوتر عمومی است که می‌تواند از یک PC تا یک سوپرکامپیوتر باشد. یک PC مجهز، به خوبی برای وظایف پردازش تصویر آفلاین در سیستم‌های پردازش تصویر مفید است.

نرم‌افزارهای پردازش تصویر، از مجموعه ابزارهای تخصصی ساخته شده‌اند که هرکدام وظیفه خاصی را انجام می‌دهند. یک نرم‌افزار حرفه‌ای به گونه‌ای طراحی شده که کاربران بتوانند با نوشتن کدهای بسیار کم، از این ابزارها بهره ببرند. این نرم‌افزارها معمولاً از یک یا چند زبان برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کنند تا بتوان به راحتی این ابزارها را با یکدیگر ترکیب کرد. یکی از شناخته‌ شده‌ ترین نرم‌افزارهای پردازش تصویر، MATLAB است که به طور گسترده‌ای در این حوزه استفاده می‌شود.

وقتی در برنامه‌های کاربردی پردازش تصویر با تصاویر بزرگ روبرو هستیم، ذخیره‌سازی کلان حیاتی است. یک تصویر با اندازه 1024 × 1024 پیکسل اگر فشرده نشده باشد، نیاز به یک مگابایت ذخیره‌سازی دارد. سیستم‌های پردازش تصویر با چالش ذخیره‌سازی هزاران، یا حتی میلیون‌ها تصویر مواجه هستند. 

ذخیره‌سازی دیجیتال از سه اصل پیروی می‌کند:

• ذخیره‌سازی کوتاه‌مدت برای استفاده در طی پردازش.
• ذخیره‌سازی آنلاین برای بازیابی نسبتاً سریع.
• ذخیره‌سازی آرشیوی که با دسترسی کمتر متداول است.

فضاهای ذخیره‌سازی بر اساس بایت (هشت بیت)، کیلوبایت (هزار بایت)، مگابایت (یک میلیون بایت)، گیگابایت ( یک میلیارد بایت)، و ترابایت (یک تریلیون بایت) اندازه‌گیری می‌شوند.

نمایشگرهای تصویر عمدتاً مانیتورهای رنگی صفحه تخت هستند. مانیتورها توسط خروجی‌های کارت‌های نمایش تصویر و گرافیک که بخش جدایی‌ناپذیری از سیستم کامپیوتر هستند، کار می‌کنند.

دستگاه‌های سخت‌کپی برای ضبط تصاویر استفاده می‌شوند که شامل چاپگرهای لیزری، دوربین‌ها، دستگاه‌های حساس به حرارت، واحدهای جوهرافشان و واحدهای دیجیتال مانند دیسک‌های نوری و CD-ROM می‌شوند. فیلم مسئول ارائه بالاترین وضوح است، اما کاغذ وسیله آشکار برای مواد نوشته‌شده است. اگر تجهیزاتی برای پخش تصویر استفاده شود، تصاویر در محیط دیجیتال خواهند بود. رویکرد نهایی جلب پذیرش به عنوان استاندارد برای ارائه تصویر است.

ارتباطات شبکه‌ای و ابری از مهم‌ترین قابلیت‌های مورد استفاده در دنیای امروز هستند. به دلیل حجم بالای اطلاعات در برنامه‌های پردازش تصویر، مهمترین مسئله در انتقال تصویر پهنای باند است. ارتباط با سایت‌های دور دست از طریق اینترنت همیشه کارآمد نیست، بنابراین برای مقابله با این وضعیت از فیبر نوری و سایر فناوری‌های پهن‌ باند استفاده می‌شود. فشرده‌سازی داده‌های تصویری نقش مهمی در انتقال حجم زیادی از داده‌های تصویری ایفا می‌کند.

شبکه‌ بندی برای ارسال داده‌های بصری از طریق یک کامپیوتر شبکه‌ای، امری ضروری و مهم‌ترین عامل در انتقال تصویر پهنای باند است زیرا برنامه‌های پردازش تصویر نیاز به داده‌های زیادی دارند.

مراحل بنیادی پردازش تصویر

کسب تصویر

کسب تصویر اولین مرحله در پردازش تصویر است. این مرحله در پردازش تصویر به عنوان پیش‌ پردازش نیز شناخته می‌شود. در این مرحله تصویر از یک منبع، که معمولاً منبع سخت‌افزاری است، به دست می‌آید.

تقویت تصویر

تقویت تصویر فرآیند برجسته‌سازی و به نمایش گذاشتن ویژگی‌های خاصی از یک تصویر است که پنهان شده‌اند. این ممکن است شامل تغییر روشنایی، کنتراست و غیره باشد.

بازسازی تصویر

بازسازی تصویر فرایند بهبود ظاهر یک تصویر است. با این حال، برخلاف بهبود تصویر، بازسازی تصویر با استفاده از مدل‌های ریاضی یا احتمالی خاص انجام می‌شود.

کاربردهای پردازش تصویر

هدف اصلی پردازش تصویر، استخراج اطلاعات مفید از تصاویر و بهبود کیفیت آن‌ها برای کاربردهای خاص است.

در پزشکی، پردازش تصویر نقش حیاتی در تشخیص و درمان بیماری‌ها دارد. از جمله کاربردهای آن می‌توان به تحلیل تصاویر رادیولوژی، ام‌آر‌آی و سی‌تی‌اسکن اشاره کرد که به پزشکان کمک می‌کند تا با دقت بیشتری بیماری‌ها را تشخیص دهند. پردازش تصویر در جراحی‌های رباتیک برای هدایت دقیق‌تر ابزارهای جراحی استفاده می‌شود.

پردازش تصویر در تحقیقات پزشکی به طور گسترده‌ای استفاده می‌شود و برنامه‌های درمانی دقیق‌تر و کارآمدتری را فراهم کرده است. به عنوان مثال، می‌توان از آن برای تشخیص زودهنگام سرطان پستان با استفاده از الگوریتم پیشرفته‌ی تشخیص ندول در اسکن‌های پستان بهره برد. از آنجا که استفاده پزشکی نیاز به پردازشگرهای تصویری با توانایی بالا دارد، این برنامه‌ها نیاز به پیاده‌سازی و ارزیابی قابل ‌توجهی دارند تا برای استفاده همگانی قابل ‌قبول شوند.

در صنعت خودروسازی، پردازش تصویر برای توسعه سیستم‌های کمک‌ راننده و خودروهای خودران به کار می‌رود. این سیستم‌ها از دوربین‌ها و حسگرها برای تشخیص موانع، علائم راهنمایی و رانندگی و خطوط جاده استفاده می‌کنند. با تحلیل تصاویر دریافتی، خودرو می‌تواند تصمیمات بهتری در زمان رانندگی بگیرد و از وقوع تصادفات جلوگیری کند.

در کشاورزی، پردازش تصویر به بهبود مدیریت محصولات و افزایش بهره‌ وری کمک می‌کند. پهپادها و ماهواره‌ها تصاویر هوایی از مزارع تهیه می‌کنند و با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر، می‌توان وضعیت رشد گیاهان، نیاز به آبیاری و شناسایی آفات را ارزیابی کرد. این اطلاعات به کشاورزان کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری در مدیریت مزارع خود بگیرند.

در زمینه امنیت، پردازش تصویر برای شناسایی چهره، تشخیص حرکت و نظارت بر فضاهای عمومی استفاده می‌شود. سیستم‌های امنیتی مدرن قادرند با تحلیل تصاویر ویدئویی، فعالیت‌های غیرعادی را شناسایی کرده و هشدارهای لازم را صادر کنند. این تکنولوژی در اماکن عمومی، فرودگاه‌ها و مراکز خرید به منظور افزایش امنیت و کاهش جرایم کاربرد دارد.

در فرآیند تشخیص چهره از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود که در آن ابتدا ماشین با ویژگی‌های خاص چهره‌های انسانی تعلیم داده می‌شود، مانند شکل چهره، فاصله بین چشم‌ها و غیره. پس از آموزش دادن به ماشین این ویژگی‌های چهره انسانی، ماشین شروع به پذیرش تمام اشیاء موجود در یک تصویر که به چهره انسانی شباهت دارند خواهد کرد. تشخیص چهره یک ابزار حیاتی است که در امنیت، بیومتریک و حتی فیلترهای موجود در اکثر اپلیکیشن‌های رسانه اجتماعی این روزها استفاده می‌شود.

صنعت سرگرمی نیز از پردازش تصویر بهره‌های فراوانی می‌برد. در تولید فیلم‌ها و بازی‌های ویدئویی، از این فناوری برای ایجاد جلوه‌های ویژه و انیمیشن‌های واقع‌گرایانه استفاده می‌شود. همچنین، نرم‌افزارهای ویرایش تصویر و ویدئو از الگوریتم‌های پیشرفته برای بهبود کیفیت تصاویر بهره می‌گیرند.

پردازش تصویر در تشخیص الگو و یادگیری ماشین نقشی کلیدی دارد. با تحلیل تصاویر و استخراج ویژگی‌های مهم، سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوها و روابط پیچیده‌ای را در داده‌ها شناسایی کنند. این قابلیت‌ها در توسعه سیستم‌های هوشمند و رباتیک نقشی مؤثر ایفا می‌کنند.

به‌ طور کلی، پردازش تصویر با پیشرفت‌های سریع در حوزه‌های سخت‌افزار و الگوریتم‌های نرم‌افزاری به یکی از ابزارهای قدرتمند و چندمنظوره در دنیای امروز تبدیل شده است. این تکنولوژی با تاثیرگذاری بر جنبه‌های مختلف زندگی انسانی، به بهبود کیفیت زندگی و افزایش کارایی در صنایع مختلف کمک کرده است.