Zaawansowane technologie przetwarzania obrazów

Nowe horyzonty

Dzisiejsze technologie przetwarzania obrazów, wspierane przez sztuczną inteligencję, umożliwiają realizację działań, które jeszcze niedawno wydawały się niemożliwe. Zaawansowane systemy autentykacji oparte na rozpoznawaniu twarzy oraz nowoczesne funkcje dostawców usług internetowych i mobilnych, takie jak przywracanie starych zdjęć, automatyczna edycja obrazów i filmów czy generowanie syntetycznych obrazów, są obecnie rzeczywistością. W artykule omówimy przetwarzanie cyfrowych obrazów za pomocą sztucznej inteligencji, przedstawimy różne narzędzia i techniki oraz przyjrzymy się najpopularniejszym modelom sieci neuronowych stosowanym do pracy z obrazami i filmami.

Sztuka przetwarzania obrazów

Przetwarzanie obrazu polega na manipulowaniu nim w celu poprawy lub ekstrakcji informacji. Wyróżniamy dwa główne podejścia: przetwarzanie obrazów analogowych, gdzie wynikiem są zawsze obrazy, oraz przetwarzanie obrazów cyfrowych, które mogą prowadzić do uzyskania zarówno obrazów, jak i związanych z nimi danych, takich jak cechy, ramki otaczające czy maski. Obecnie przetwarzanie obrazów znajduje zastosowanie w szerokim zakresie dziedzin, w tym w wizualizacji medycznej, biometrii, pojazdach autonomicznych, grach, monitoringu, egzekwowaniu prawa i wielu innych.

Od filtracji po techniki falek

Większość obrazów rejestrowanych za pomocą standardowych czujników wymaga początkowego przetwarzania, aby poprawić ostrość i redukować szumy. Filtracja i detekcja krawędzi są dwoma najczęściej stosowanymi metodami w cyfrowym przetwarzaniu obrazów. Często wykorzystywane są również inne techniki, takie jak transformacja falkowa, która często służy do kompresji obrazów, ale może być także stosowana do redukcji szumów. Do realizacji tych technik, a także do implementacji funkcji przetwarzania obrazów przy użyciu sztucznej inteligencji, wykorzystuje się specjalne biblioteki i platformy, takie jak OpenCV, VGG Image Annotator, Pillow (PIL) oraz scikit-learn.

Nowoczesne narzędzia i techniki

Postępy w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym stanowią jeden z głównych czynników, który przyczynił się do imponującego rozwoju technologii komputerowego widzenia, obserwowanego współcześnie. Wszystkie wymienione narzędzia wykorzystują sztuczną inteligencję do analizy obrazów oraz rozwiązywania złożonych zadań związanych z przetwarzaniem obrazów. Przykłady takiego zastosowania sztucznej inteligencji obejmują od prostych binarnych klasyfikacji (np. określanie czy obraz spełnia określone kryterium) po segmentację instancji. Wybór odpowiedniego typu i architektury sieci neuronowej stanowi kluczowy element w tworzeniu efektywnego rozwiązania do przetwarzania obrazów przy użyciu sztucznej inteligencji.

Od teorii do praktyki

Za pomocą algorytmów głębokiego uczenia i sieci neuronowych możemy uczyć komputery przetwarzania i interpretowania obrazów w sposób zbliżony do ludzkiego mózgu. Sztuczna inteligencja potrafi wykrywać obiekty i osoby na obrazach oraz w filmach, rozpoznawać ludzkie twarze, przywracać utracone lub uszkodzone dane, a także generować syntetyczne obrazy na podstawie innych obrazów oraz danych tekstowych i głosowych. Specjaliści z zespołu Apriorit zajmującego się sztuczną inteligencją na bieżąco śledzą najnowsze postępy w tej dziedzinie.