Ứng dụng và Cách sử dụng
Vì xử lý ảnh kỹ thuật số có các ứng dụng rất rộng rãi và hầu như tất cả các lĩnh vực kỹ thuật đều bị ảnh hưởng bởi DIP, chúng ta sẽ chỉ thảo luận một số ứng dụng chính của DIP.
Xử lý hình ảnh kỹ thuật số không chỉ giới hạn ở việc điều chỉnh độ phân giải không gian của hình ảnh hàng ngày được chụp bởi máy ảnh. Nó không chỉ giới hạn trong việc tăng độ sáng của bức ảnh, v.v ... Mà còn hơn thế nữa.
Sóng điện từ có thể được coi là dòng hạt, trong đó mỗi hạt chuyển động với tốc độ ánh sáng. Mỗi hạt chứa một gói năng lượng. Gói năng lượng này được gọi là một photon.
Quang phổ điện từ theo năng lượng của photon được biểu diễn dưới đây.
Trong quang phổ điện từ này, chúng ta chỉ có thể nhìn thấy quang phổ khả kiến. Quang phổ có thể nhìn thấy chủ yếu bao gồm bảy màu khác nhau thường được gọi là (VIBGOYR). VIBGOYR là viết tắt của tím, chàm, lam, lục, cam, vàng và đỏ.
Nhưng điều đó không vô hiệu hóa sự tồn tại của những thứ khác trong quang phổ. Mắt người của chúng ta chỉ có thể nhìn thấy phần nhìn thấy được, trong đó chúng ta nhìn thấy tất cả các vật thể. Nhưng máy ảnh có thể nhìn thấy những thứ khác mà mắt thường không thể nhìn thấy. Ví dụ: tia x, tia gamma, v.v. Do đó, việc phân tích tất cả những thứ đó cũng được thực hiện trong xử lý hình ảnh kỹ thuật số.
Cuộc thảo luận này dẫn đến một câu hỏi khác là
tại sao chúng ta cần phân tích tất cả những thứ khác trong phổ EM?
Câu trả lời cho câu hỏi này nằm ở thực tế, vì những thứ khác như XRay đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế. Việc phân tích tia Gamma là cần thiết vì nó được sử dụng rộng rãi trong y học hạt nhân và quan sát thiên văn. Tương tự với những thứ còn lại trong phổ EM.
Các ứng dụng của xử lý hình ảnh kỹ thuật số
Một số lĩnh vực chính trong đó xử lý hình ảnh kỹ thuật số được sử dụng rộng rãi được đề cập dưới đây
Làm sắc nét và phục hồi hình ảnh
Lĩnh vực y tế
Viễn thám
Truyền và mã hóa
Thị giác máy / Robot
Xử lý màu
Nhận dạng mẫu
Xử lý video
Hình ảnh hiển vi
Others
Làm sắc nét và phục hồi hình ảnh
Làm sắc nét và phục hồi hình ảnh ở đây đề cập đến quá trình xử lý hình ảnh đã được chụp từ máy ảnh hiện đại để làm cho chúng có hình ảnh tốt hơn hoặc chỉnh sửa những hình ảnh đó theo cách để đạt được kết quả mong muốn. Nó đề cập đến những gì Photoshop thường làm.
Điều này bao gồm Thu phóng, làm mờ, làm sắc nét, thang màu xám thành chuyển đổi màu sắc, phát hiện các cạnh và ngược lại, Truy xuất hình ảnh và Nhận dạng hình ảnh. Các ví dụ phổ biến là:
Ảnh gốc
Hình ảnh được phóng to
Hình ảnh mờ
Hình ảnh sắc nét
Cạnh
Lĩnh vực y tế
Các ứng dụng phổ biến của DIP trong lĩnh vực y tế là
Hình ảnh tia gamma
Quét thú vật
Hình ảnh X Ray
CT y tế
Hình ảnh UV
Hình ảnh UV
Trong lĩnh vực viễn thám, khu vực của trái đất được quét bởi vệ tinh hoặc từ một mặt đất rất cao và sau đó nó được phân tích để thu được thông tin về nó. Một ứng dụng cụ thể của xử lý ảnh kỹ thuật số trong lĩnh vực viễn thám là phát hiện các thiệt hại về cơ sở hạ tầng do động đất gây ra.
Vì cần nhiều thời gian hơn để nắm bắt thiệt hại, ngay cả khi các thiệt hại nghiêm trọng được tập trung vào. Vì khu vực chịu ảnh hưởng của trận động đất đôi khi rất rộng, nên không thể quan sát bằng mắt người để ước tính thiệt hại. Ngay cả khi có, thì đó là thủ tục rất bận rộn và tốn thời gian. Vì vậy, một giải pháp cho điều này được tìm thấy trong xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Hình ảnh của khu vực bị ảnh hưởng được chụp từ mặt đất trên và sau đó nó được phân tích để phát hiện các loại thiệt hại do trận động đất gây ra.
Các bước chính bao gồm trong phân tích là
Việc khai thác các cạnh
Phân tích và nâng cao các loại cạnh khác nhau
Truyền và mã hóa
Hình ảnh đầu tiên được truyền qua dây là từ London đến New York qua cáp ngầm. Hình ảnh đã được gửi được hiển thị bên dưới.
Bức ảnh được gửi đi mất ba giờ đồng hồ để chuyển từ nơi này đến nơi khác.
Bây giờ chỉ cần tưởng tượng, rằng ngày nay chúng ta có thể xem nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp hoặc cảnh cctv trực tiếp từ lục địa này sang lục địa khác chỉ với độ trễ vài giây. Nó có nghĩa là rất nhiều công việc đã được thực hiện trong lĩnh vực này. Trường này không chỉ tập trung vào truyền mà còn tập trung vào mã hóa. Nhiều định dạng khác nhau đã được phát triển cho băng thông cao hoặc thấp để mã hóa ảnh và sau đó phát trực tuyến qua internet hoặc v.v.
Thị giác máy / Robot
Ngoài nhiều thách thức mà robot phải đối mặt ngày nay, một trong những thách thức lớn nhất vẫn là tăng tầm nhìn của robot. Làm cho robot có thể nhìn thấy mọi thứ, xác định chúng, xác định các rào cản, v.v. Nhiều công việc đã được đóng góp bởi lĩnh vực này và một lĩnh vực thị giác máy tính hoàn chỉnh khác đã được giới thiệu để làm việc trên đó.
Phát hiện nhanh
Phát hiện vật cản là một trong những nhiệm vụ phổ biến được thực hiện thông qua xử lý hình ảnh, bằng cách xác định các loại vật thể khác nhau trong hình ảnh và sau đó tính toán khoảng cách giữa robot và các chướng ngại vật.
Robot theo dõi dòng
Hầu hết các rô bốt ngày nay hoạt động theo dòng và do đó được gọi là rô bốt theo dòng. Điều này giúp robot di chuyển trên đường đi của nó và thực hiện một số nhiệm vụ. Điều này cũng đã đạt được thông qua xử lý hình ảnh.
Xử lý màu
Xử lý màu bao gồm xử lý các hình ảnh có màu và các không gian màu khác nhau được sử dụng. Ví dụ: mô hình màu RGB, YCbCr, HSV. Nó cũng liên quan đến việc nghiên cứu việc truyền tải, lưu trữ và mã hóa các hình ảnh màu này.
Nhận dạng mẫu
Nhận dạng mẫu bao gồm nghiên cứu từ xử lý hình ảnh và từ nhiều lĩnh vực khác bao gồm học máy (một nhánh của trí tuệ nhân tạo). Trong nhận dạng mẫu, xử lý ảnh được sử dụng để xác định các đối tượng trong ảnh và sau đó học máy được sử dụng để đào tạo hệ thống về sự thay đổi trong mẫu. Nhận dạng mẫu được sử dụng trong chẩn đoán có sự hỗ trợ của máy tính, nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng hình ảnh, v.v.
Xử lý video
Một video không là gì khác ngoài chuyển động rất nhanh của các bức tranh. Chất lượng của video phụ thuộc vào số khung hình / hình ảnh mỗi phút và chất lượng của từng khung hình đang được sử dụng. Xử lý video bao gồm giảm nhiễu, tăng cường chi tiết, phát hiện chuyển động, chuyển đổi tốc độ khung hình, chuyển đổi tỷ lệ khung hình, chuyển đổi không gian màu, v.v.