計算機視覺的普及正以前所未有的方式增長，其應用跨越了從消費電子和零售到制造業的各行各業。通過可視化、模式識別、分割、圖像信息提取和分類等各種用例，可以通過兩種方式完成圖像處理：

物理照片、打印輸出和其他圖像硬拷貝的模擬圖像處理

使用計算機算法處理數字圖像以處理數字圖像

這兩種情況下的輸入都是圖像。模擬圖像處理的輸出始終是圖像，但數字圖像處理的輸出可以是圖像或與該圖像關聯的信息，例如有關要素、屬性和邊界框的數據。

根據Data Bridge Market Research發布的一份報告分析，圖像處理系統市場預計將以21.8%的復合年增長率增長，到151年市場價值將達到632.6億美元。

圖像處理工作機制

人工智能和機器學習算法通常使用工作流從數據中學習。首先，人工智能算法需要大量高質量的數據來學習和預測高度準確的結果。因此，我們必須確保圖像經過良好的處理、注釋和通用的 AI/ML 圖像處理。從那里，計算機視覺 （CV） 可用于處理、加載、轉換和操作圖像，為 AI 算法創建理想的數據集。

圖像處理系統基本工作流程概述

圖像采集：初始級別從圖像預處理開始，它使用傳感器捕獲圖像并將其轉換為可用的格式。

形象提升： 帶出和強調隱藏在圖像中的特定有趣特征的技術。

圖像恢復：利用特定的數學或概率模型增強圖像外觀的過程。

彩色圖像處理：各種數字顏色建模方法，如HSI（色相飽和強度），CMY（青色-品紅色-黃色）和RGB（紅-綠-藍）。

圖像壓縮/解壓縮：這樣可以調整圖像分辨率和大小，而不會將圖像質量降低到理想水平以下。有損和無損壓縮技術是此階段采用的兩種主要圖像文件壓縮類型。

形態處理：使用稱為形態學操作的圖像處理技術根據其形狀處理數字圖像。這些操作取決于像素值而不是數值，非常適合二進制圖像的處理。它有助于消除圖像結構的缺陷。

細分、表示和描述： 分割過程將圖片劃分為多個片段，每個片段都以計算機可以進一步處理的方式表示和描述。圖像的質量和區域特征由表示覆蓋。描述的工作是提取定量數據，幫助區分一類項目與另一類項目。

圖像識別：標簽是通過基于其描述的識別來賦予對象的。在此過程中經常使用的一些算法包括尺度不變特征變換 （SIFT）、加速魯棒特征 （SURF） 和 PCA（主成分分析）。

AI 圖像處理框架

打開簡歷

OpenCV 是一個計算機視覺庫，提供多種算法和支持工具，包括用于對象檢測、機器學習和圖像處理的模塊。這些工具有助于完成數據提取、還原和壓縮等圖片處理任務。

張量流

TensorFlow 是一個端到端的 ML 編程框架，用于應對構建和訓練神經網絡的挑戰，以自動定位和分類圖像以達到人類感知水平。它提供的功能包括在多個并行處理器上工作、跨平臺、GPU 配置以及對一系列神經網絡算法的支持。

PyTorch

PyTorch 旨在縮短從研究原型到商業開發所需的時間，包括工具和庫生態系統、對流行云平臺的支持以及分發培訓等功能。

咖啡

此深度學習框架旨在用于圖像分類和分割。它具有簡單的 CPU 和 GPU 切換、優化的模型定義和配置、利用 blob 的計算等功能。

應用

機器視覺

數字信號處理和模數轉換與一個或多個攝像機相結合。圖像數據傳輸到機器人控制器或計算機。該技術有助于通過自動化分析改進自動化流程。例如，當觸覺方法不足以讓機器人系統對各種形狀和尺寸的零件進行分類時，專門的機器視覺圖像處理方法通常可以更有效地對零件進行分類。這些方法使用非常具體的算法，考慮圖像中顏色或灰度值的參數，以準確定義對象的輪廓或大小。

模式識別

數據的分類通常基于先前獲得的知識或從模式和/或其表示中推斷的統計數據。圖像處理用于模式識別以識別圖像中的項目，然后使用機器學習來訓練系統識別模式的變化。模式識別用于計算機輔助診斷、手寫識別、圖像識別、字符識別等。

數字視頻處理

每分鐘視頻中的幀數或照片數以及所使用的每幀的口徑決定了視頻的質量。降噪、細節改進、運動檢測、幀速率轉換、寬高比轉換和色彩空間轉換都是視頻處理的各個方面。電視、VCR、DVD 播放器、視頻編解碼器和其他設備都使用視頻處理技術。

傳輸和編碼

技術進步允許從世界任何地方即時觀看實時閉路電視錄像或視頻饋送，這表明圖像傳輸和編碼技術取得了重大進展。漸進式圖像傳輸是一種編碼和解碼表示圖像的數字信息的技術，因此其主要特征（如輪廓）最初可以以低分辨率呈現，然后細化到更高的分辨率。

圖像由電子模擬編碼，以不同的分辨率對逐行傳輸中的精確圖像進行多次掃描。漸進式圖像解碼導致圖像的初步近似重建，然后是連續更好的圖像，其附著力從接收器側的后續掃描結果逐漸建立。此外，圖像壓縮通過消除額外數據來減少描述數字圖像所需的數據量，確保圖像處理完成并適合傳輸。

圖像銳化和恢復

在這里，術語“圖像銳化”和“恢復”是指用于增強或編輯使用現代相機拍攝的照片以產生所需結果的過程。包括縮放、模糊、銳化、從灰度到彩色的轉換、識別邊緣、圖像檢索和圖像識別。恢復技術旨在恢復丟失的分辨率并減少。頻域或圖像域用于圖像處理技術。在頻域中進行的反卷積是最簡單和最常用的圖像恢復技術。

圖像處理可用于提高圖像質量，從圖像中刪除不需要的偽影，甚至完全從頭開始創建新圖像。如今，圖像處理是發展最快的技術之一，在未來視頻和3D圖形，統計圖像處理，識別和跟蹤人和物體，診斷醫療狀況，PCB檢查，機器人引導和控制以及所有運輸方式中的自動駕駛等領域具有巨大的廣泛采用潛力。

審核編輯：郭婷