پردازش تصویر چیست و چگونه می‌تواند به کسب و کارها کمک کند؟

در دنیای امروز، تصاویر اهمیت بسیار زیادی دارند. در واقع، این تصاویر هستند که جهان را تعریف می‌کنند. کاربران شبکه‌های اجتماعی، روزانه تا ۳۵۰ میلیون تصویر جدید را در این فضاها آپلود می‌کنند، اما تصاویر فقط برای شبکه‌های اجتماعی مهم نیستند؛ بلکه برای هر کسب‌وکاری به همان اندازه اهمیت دارند. در واقع با تجزیه‌وتحلیل مناسب و استفاده از داده‌های تصویری یا در یک کلام، پردازش تصویر، کسب‌وکارها می‌توانند بهره‌وری و رشد خود را بهبود بخشند.

هر تصویر حاوی اطلاعات بسیار مهمی است که می‌تواند از بسیاری جهات مفید باشد. این اطلاعات را می‌توان با کمک تکنیکی به نام پردازش تصویر به دست آورد. در این مقاله می‌خواهیم به طور دقیق‌تر و علمی بگوییم پردازش تصویر چیست؛ سپس در مورد اهمیت و مزایای آن صحبت می‌کنیم و در پایان روش‌های پردازش تصویر و کاربردهای آن در کسب‌وکار را معرفی می‌کنیم.

تعریف پردازش تصویر

پردازش تصویر، فرایند تبدیل یک تصویر به شکل دیجیتال و انجام عملیات خاصی بر روی آن، برای به دست آوردن اطلاعات مفید از تصویر یا به دست آوردن یک تصویر پیشرفته است. در واقع، پردازش تصویر به مجموعه‌ای از تکنیک‌های محاسباتی برای تجزیه‌وتحلیل، تقویت، فشرده‌سازی و بازسازی تصاویر گفته می‌شود.

پردازش تصویر در واقع یک نوع پردازش سیگنال است که در آن، ورودی، یک تصویر است و خروجی، ممکن است تصویر یا ویژگی‌های مرتبط با آن تصویر باشد. امروزه پردازش تصویر یکی از فناوری‌هایی است که به‌سرعت در حال رشد است و حوزه تحقیقاتی اصلی را در بسیاری از رشته‌های مهندسی و علوم کامپیوتر تشکیل می‌دهد.

مراحل پردازش تصویر

پردازش تصویر اساساً شامل سه مرحله زیر است:

• وارد کردن تصویر از طریق ابزارهای دریافت تصویر
• تجزیه‌وتحلیل و دست‌کاری تصویر
• دریافت خروجی (که می‌تواند تصویر یا گزارشی بر اساس تجزیه‌وتحلیل تصویر باشد)

روش های پردازش تصویر

دو روش برای پردازش تصویر وجود دارد که عبارت‌اند از:

• پردازش تصویر آنالوگ
• پردازش تصویر دیجیتال

پردازش تصویر آنالوگ را می‌توان برای نسخه‌های چاپی (hard copy) مانند عکس استفاده کرد. تحلیل‌گران تصویر، در حین استفاده از این تکنیک‌های بصری از اصول مختلف تفسیر استفاده می‌کنند.

در تکنیک‌های پردازش تصویر دیجیتال می‌توان تصاویر دیجیتال را با استفاده از رایانه دست‌کاری کرد. سه مرحله کلی که همه انواع داده‌ها هنگام استفاده از تکنیک دیجیتال باید طی کنند، شامل پیش‌پردازش، بهبود، استخراج و نمایش اطلاعات است.

پردازش تصویر بخش اصلی بینایی کامپیوتر (computer vision) است که در بسیاری از نمونه‌های دنیای واقعی مانند روباتیک، ماشین‌های خودران و تشخیص اشیا، نقش مهمی دارد. پردازش تصویر به ما امکان می‌دهد هزاران تصویر را در یک زمان تغییر دهیم، دست‌کاری کنیم و بینش مفیدی را از آن‌ها استخراج کنیم. به‌جرئت می‌توان گفت پردازش تصویر، طیف گسترده‌ای از کاربردها را تقریباً در هر زمینه‌ای دربرمی‌گیرد.

هدف و اهمیت پردازش تصویر

هدف و اهمیت پردازش تصویر در پنج زمینه مختلف به صورت زیر خلاصه می‌شود:

• تجسم (Visualization) – یافتن اشیایی که در تصویر قابل مشاهده نیستند.
• تشخیص (Recognition) – تشخیص یا شناسایی اشیاء در تصویر
• شارپ کردن و بازیابی (Sharpening and restoration) – ایجاد یک تصویر پیشرفته از تصویر اصلی
• تشخیص الگو (Pattern recognition) – تشخیص و اندازه‌گیری الگوهای مختلف اطراف اشیاء در تصویر
• بازیابی (Retrieval) – مرور و جستجوی تصاویر از پایگاه‌داده بزرگی از تصاویر دیجیتالی که مشابه تصویر اصلی هستند.

یکی از کاربردی‌ترین حوزه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)، تشخیص تصویر (Image recognition) است. همان‌طور که از نام آن پیداست، شامل تشخیص اشیاء در یک تصویر با استفاده از برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌شود. تشخیص تصویر کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف، از صنعت خودرو گرفته تا بخش تجارت الکترونیک دارد.

شرکت‌هایی مانند گوگل، تسلا و اوبر که پیشگامان فناوری بدون راننده به شمار می‌آیند، با استفاده از تکنولوژی تشخیص تصویر، خودروهای بدون راننده‌ای ساخته‌اند که می‌توانند علائم راهنمایی و رانندگی را درک کنند و حتی از طریق حسگرها با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.

مزایای پردازش تصویر 

پیاده‌سازی تکنیک‌های پردازش تصویر، تأثیر زیادی بر بسیاری از سازمان‌های فناوری داشته است. برخی از مفیدترین مزایای پردازش تصویر، صرف نظر از زمینه عملیاتی آن، به صورت زیر است:

• تصاویر دیجیتال را می‌توان در هر فرمت دلخواه (تصویر بهبودیافته، اشعه ایکس، عکس نگاتیو و …) در دسترس قرار داد.
• به بهبود تصاویر برای تفسیر انسان کمک می‌کند.
• اطلاعات را می‌توان از تصاویر استخراج و پردازش کرد و برای تفسیر ماشین به کار برد.
• پیکسل‌های تصویر را می‌توان با هر چگالی و کنتراست دلخواهی دست‌کاری کرد.
• تصاویر را می‌توان به‌راحتی ذخیره و بازیابی کرد.
• می‌توان تصاویر را به‌راحتی به‌صورت الکترونیکی انتقال داد.

روش های پردازش تصویر

پردازش سیگنال با پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و یادگیری ماشین (Machine Learning) بسیار قدرتمند شده است و ابزارهای جدیدی برای تخمین، طبقه‌بندی، پیش‌بینی و دست‌کاری سیگنال به وجود آمده است.

اما هوش مصنوعی چیست؟ هوش مصنوعی رشته‌ای از علوم کامپیوتر است که با آن یک سیستم کامپیوتری که می‌تواند هوش انسان را تقلید کند، ساخته می‌شود. یادگیری ماشین نیز بخشی از هوش مصنوعی است. ماشین لرنینگ یک سیستم کامپیوتری را قادر می‌سازد تا با استفاده از داده‌های تاریخی بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کند.

پردازش تصویر و به‌ویژه تشخیص تصویر، یکی از حوزه‌های پرکاربرد یادگیری ماشین است که امروزه مورد استفاده بسیار زیادی قرار می‌گیرد. از جمله کاربردهای تشخیص تصویر، در بیومتریک و مسائل امنیتی است.

زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در پردازش تصویر

 پردازش تصویر یک حوزه بزرگ است. واضح است که زبان‌های برنامه‌نویسی زیادی وجود دارند که می‌توان از آن‌ها استفاده کرد؛ مهم‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از:

پایتون (Python)

پایتون، به دلیل سادگی یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در زمینه هوش مصنوعی و پردازش تصویر است. می‌توان آن را به طور یکپارچه با ساختارهای داده و سایر الگوریتم‌های متداول AI مورد استفاده قرار داد. اما آیا می‌دانید پایتون چیست؟

انتخاب پایتون برای پروژه‌های هوش مصنوعی از این واقعیت ناشی می‌شود که کتابخانه‌های مفید زیادی در پایتون وجود دارد که می‌توانند در هوش مصنوعی استفاده شوند. به عنوان مثال، کتابخانه Numpy قابلیت محاسبات علمی، Scypy محاسبات پیشرفته و Pybrain یادگیری ماشین در پایتون را ارائه می‌دهند. با استخدام برنامه نویس پایتون می‌توانید پروژه‌های پردازش تصویر خود را در هر زمینه‌ای که باشد، انجام دهید.

R

R یک زبان برنامه‌نویسی آماری است و در حال حاضر، یکی از پربازده‌ترین زبان‌ها و محیط‌ها برای تحلیل و دست‌کاری داده‌ها برای مقاصد تحلیلی مانند پردازش تصویر است زیرا همان‌طور که گفته شد، یک زبان برنامه‌نویسی آماری است.

R شامل کتابخانه‌های بسیاری است که از آمار، علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و … پشتیبانی می‌کنند. همچنین شامل بسیاری از توابع از پیش تعریف‌شده برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. واضح است که استخدام برنامه نویس R برای پروژه‌های مربوط به پردازش تصویر بسیار منطقی است.

از دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی برای پروژه‌های هوش مصنوعی می‌توان به جاوا (Java)، لیسپ (Lisp) و پرولوگ (Prolog) اشاره کرد. استخدام متخصص هوش مصنوعی در این زمینه به شما کمک می‌کند که اهداف خود را برای گسترش و پیشرفت کسب‌وکارتان محقق کنید.

کاربردهای پردازش تصویر برای کسب‌وکارها

امروزه کسب‌وکارهای زیادی به پردازش تصویر متکی هستند. برخی از مهم‌ترین کاربردهای پردازش تصویر عبارت‌اند از:

فناوری‌های سنجش ترافیک

در مورد سنسورهای ترافیک، از سیستم پردازش تصویر ویدیویی یا VIPS استفاده می‌شود. این سیستم، خود شامل یک سیستم تصویربرداری، یک سیستم مخابراتی و یک سیستم پردازش تصویر است. یک VIPS دارای چند منطقه تشخیص است که هر زمان که وسیله نقلیه وارد منطقه می‌شود، سیگنال «روشن» و سپس هر زمان که وسیله نقلیه از منطقه تشخیص خارج می‌شود، سیگنال «خاموش» می‌دهد.

این مناطق تشخیص را می‌توان برای خطوط متعددی تنظیم کرد و می‌توان از آن‌ها برای تشخیص ترافیک در یک ایستگاه خاص استفاده کرد. علاوه بر این، VIPS می‌تواند به طور خودکار، پلاک خودرو را ضبط کند، نوع وسیله نقلیه را تشخیص دهد، سرعت راننده را در بزرگراه کنترل کرده و بسیاری کارهای دیگر را انجام دهد.

مدیریت فرایند

مدیریت فرایند، یک بخش اساسی از هر کسب‌وکاری است که اجرای روان کسب‌وکار را تضمین می‌کند. یکی از ضروری‌ترین جنبه‌های مدیریت فرایند، فرایند شناسایی در طول عملیات تجاری است. در اکثر مشاغل سنتی، از شناسایی دستی استفاده می‌شود که شامل استفاده از کارت شناسایی برای اجازه ورود و خروج است. اما اکثر شرکت‌ها به‌تدرفیج از تشخیص تصویر برای مدیریت فرایند و شناسایی استفاده می‌کنند. در این حالت برای شناسایی کارکنان و اجازه ورود به آن‌ها، به جای استفاده از سیستم کارت شناسایی سنتی، ورودی با تشخیص چهره انجام می‌شود. این امر، امکان تقلب را کاهش داده و فرایند را بسیار کارآمدتر می‌کند.

بازسازی تصویر

از پردازش تصویر می‌توان برای بازیابی و پر کردن قسمت‌های گم شده یا خراب یک تصویر نیز استفاده کرد.

شناسایی چهره

یکی از رایج‌ترین کاربردهای پردازش تصویر که امروزه از آن استفاده زیادی می‌شود، تشخیص چهره است. در شناسایی چهره، از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود که در آن، ماشین ابتدا با ویژگی‌های خاص صورت انسان مانند شکل صورت، فاصله بین چشم‌ها و غیره تعلیم داده می‌شود.

بعد از اینکه ماشین ویژگی‌های صورت انسان را یاد گرفت، شروع به پذیرفتن تمام اشیاء در یک تصویر که شبیه چهره انسان است، می‌کند. تشخیص چهره، ابزاری حیاتی است که امروزه در کاربردهای امنیتی، بیومتریک و حتی فیلترهای موجود در اکثر اپلیکیشن‌های شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

بازیابی تصاویر پزشکی

پردازش تصویر به طور گسترده‌ای در تحقیقات پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد و برنامه‌های درمانی کارآمدتر و دقیق‌تری را ممکن کرده است. به عنوان مثال، می‌توان از آن برای تشخیص زودهنگام سرطان سینه با استفاده از یک الگوریتم پیچیده تشخیص گره در اسکن پستان استفاده کرد.

سخن پایانی

پردازش تصویر مجموعه‌ای از تکنیک‌های محاسباتی برای تجزیه‌وتحلیل، تقویت، فشرده‌سازی و بازسازی تصاویر است که اجزای اصلی آن، شامل یک ورودی است که در آن یک تصویر از طریق اسکن یا عکاسی دیجیتال گرفته می‌شود و به سیستم پردازش داده می‌شود؛ سپس تجزیه‌وتحلیل و دست‌کاری تصویر با استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی مختلف انجام می‌شود و در نهایت خروجی گرفته می‌شود.

پردازش تصویر در بسیاری از زمینه‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارد که از جمله آن‌ها می‌توان به نجوم، پزشکی، رباتیک صنعتی و سنجش از راه دور اشاره کرد. شما می‌توانید از متخصصان و برنامه‌نویسان مجرب و حرفه‌ای همکار پونیشا استفاده کنید و برنامه‌های مربوط به پردازش تصویر و هوش مصنوعی کسب‌وکار خود را پیش ببرید.