Представление изображения и типы

Давайте начнем с понимания того, что такое цифровые изображения. Думайте о цифровом изображении как о мозаике, состоящей из крошечных квадратных кусочков, называемых пикселями, точно так же, как художник создает прекрасное произведение искусства, помещая отдельные мазки на холст. Каждый пиксель изображения несет информацию о своем цвете и интенсивности.

Существует три основных типа цифровых изображений:

  • Двоичный: эти изображения похожи на шахматную доску, состоящую только из двух цветов: черного и белого. Каждый пиксель может быть либо черным (0), либо белым (1), представляя простейшую форму изображения.
  • Оттенки серого. Изображения в оттенках серого напоминают черно-белые фотографии, содержащие оттенки серого в диапазоне от черного до белого. Каждому пикселю в изображении в градациях серого назначается значение интенсивности от 0 (черный) до 255 (белый).
  • Цвет. Цветные изображения похожи на яркие картины, каждый пиксель которых содержит информацию о цвете. Некоторые распространенные цветовые пространства включают:

RGB. Широко используемая цветовая модель, представляющая цвета с использованием красного, зеленого и синего каналов, подобно тому, как художник смешивает основные цвета для создания новых оттенков.

HSV (оттенок, насыщенность, значение): эта модель отделяет информацию о цвете (оттенок) от яркости (значение) и цветности (насыщенность), что делает ее более интуитивно понятной для таких задач, как цветовая фильтрация и сегментация.

ЛАБОРАТОРИЯ. Это цветовое пространство подчеркивает единообразие восприятия, что делает его подходящим для задач, в которых человеческое восприятие цветов имеет решающее значение, таких как поиск изображений на основе цвета.

CMYK. Используется в основном для печатных материалов. Эта модель представляет цвета с использованием голубых, пурпурных, желтых и черных чернильных каналов, обеспечивая более точное представление того, как цвета воспроизводятся при печати.

Форматы изображений и сжатие

Сохранение изображения похоже на упаковку чемодана в поездку. Вы можете выбрать, как упорядочить и сжать свои вещи, чтобы все поместилось эффективно. Точно так же форматы изображений и методы сжатия определяют способ хранения и организации визуальных данных в файле.

Некоторые распространенные форматы изображений включают в себя:

  • JPEG. Формат сжатия с потерями, в котором сбалансированы качество изображения и размер файла. Это все равно, что складывать одежду, чтобы сэкономить место в чемодане, но при этом образуются складки.
  • PNG. Формат сжатия без потерь, сохраняющий качество изображения без потери данных. Это похоже на использование вакуумных пакетов для упаковки одежды без каких-либо повреждений, но это может занять больше места.
  • GIF: формат без потерь, поддерживающий простую анимацию, ограниченную 256 цветами. Это похоже на упаковку флипбука, где каждая страница представляет собой кадр анимации.
  • BMP: несжатый формат, в котором хранятся необработанные данные изображения. Это как нести весь свой гардероб в чемодане без какой-либо организации или сжатия.

Основы обработки изображений

Методы обработки изображений похожи на набор инструментов, которые вы можете использовать для улучшения или изменения изображения, аналогично использованию фильтров в приложении для редактирования фотографий.

  • Точечные операции. Эти методы включают независимое изменение отдельных пикселей, например настройку яркости или контрастности изображения. Это похоже на добавление приправы к блюду, где вкус каждого ингредиента регулируется по вкусу.
  • Фильтрация. Фильтры похожи на сита, которые удаляют ненужные элементы из изображения, сохраняя при этом основные функции. Например, сглаживающие фильтры могут устранить шум (нежелательные изменения значений пикселей), сохраняя при этом общую структуру изображения.
  • Гистограммы. Гистограмма похожа на столбчатую диаграмму, отображающую распределение интенсивности пикселей в изображении. Он дает ценную информацию об общем виде изображения, например, о его яркости, контрастности и динамическом диапазоне.

Преобразования изображений

Преобразования изображений изменяют внешний вид изображения, сохраняя при этом важную информацию. Некоторые распространенные методы включают в себя:

  • Переворот: отражение изображения по вертикали или горизонтали, как подбрасывание монеты.
  • Вращение. Вращение изображения вокруг определенной точки подобно волчку вокруг своей оси.
  • Масштабирование. Изменение размера изображения путем увеличения или уменьшения его размеров аналогично увеличению или уменьшению масштаба фотографии.
  • Сдвиг: наклон изображения вдоль одной оси, как наклон рамы картины на стене.
  • Аффинное преобразование. Комбинация поворота, масштабирования и перемещения, которая сохраняет параллельные линии, как при просмотре картины под разными углами.
  • Перспективное преобразование. Более общее преобразование, которое включает аффинные преобразования и может представлять трехмерную перспективу сцены, например съемку фотографии под косым углом.

Морфологические операции

Морфологические операции управляют структурой изображения, фокусируясь на форме и расположении пикселей. Эти операции полезны для бинарных изображений и могут применяться к таким задачам, как подавление шума, обнаружение объектов и сегментация изображения. Некоторые общие морфологические операции включают в себя:

  • Эрозия. Эта операция постепенно размывает границы объекта, подобно береговой линии, отступающей из-за эрозии.
  • Расширение. В отличие от эрозии, расширение расширяет границы объекта, подобно надуванию воздушного шара.
  • Открытие и закрытие. Эти операции сочетают эрозию и расширение для удаления мелких объектов или заполнения пробелов соответственно. Открытие похоже на использование маленькой щетки для очистки пыльной поверхности, а закрытие — это как заполнение небольших трещин в стене.

Восстановление изображения

Методы восстановления изображений исправляют и восстанавливают изображения и включают такие процессы, как:

  • Шумоподавление. Удаление шума с изображения, например удаление пылинок с фотографии.
  • Закрашивание: заполнение отсутствующих или поврежденных областей изображения, например восстановление порванной картины.
  • Удаление размытия. Уменьшение размытости, вызванной дрожанием камеры или движением, например удаление конденсата с окна для более четкого изображения.

Сегментация изображения

Методы сегментации изображения делят изображения на значимые части и включают в себя такие методы, как:

  • Обнаружение краев: определение границ между объектами или областями, например рисование контура вокруг фигуры.
  • Пороговое значение. Разделение элементов переднего плана и фона на основе интенсивности пикселей, например вырезание силуэта из фотографии.
  • Кластеризация: группировка похожих пикселей вместе, как упорядочивание предметов в кладовой по категориям.

Распознавание образов

Распознавание образов на изображениях включает в себя такие задачи, как:

  • Распознавание лиц. Распознавание лиц на изображениях, например, распознавание друзей на групповом фото.
  • Распознавание объектов: распознавание различных объектов на изображении, например выделение определенных предметов в захламленной комнате.
  • Оптическое распознавание символов (OCR): преобразование печатного или рукописного текста в машинно-кодированный текст, например сканирование печатного документа и преобразование его в редактируемый цифровой формат.

Сшивка изображений и регистрация

Методы сшивания и регистрации изображений используются для объединения нескольких изображений и их выравнивания с приложениями в различных областях, таких как медицинская визуализация и спутниковая визуализация:

  • Сшивка изображений. Объединение нескольких перекрывающихся изображений для создания единой панорамы, например, сборка пазла из фотографий.
  • Регистрация изображения. Совмещение двух или более изображений одной и той же сцены, часто снятых в разное время или с помощью разных датчиков, например наложение двух карт для их сравнения.

Обработка в частотной области

Введение в концепции частотной области, такие как преобразование Фурье и фильтры, обеспечивает всесторонний обзор основ обработки изображений. Эти методы полезны для сглаживания изображений, повышения резкости, обнаружения краев и многого другого:

  • Преобразование Фурье. Преобразование изображения из пространственной области в частотную, как перевод нотной записи песни в ее отдельные ноты и частоты.
  • Фильтры частотной области. Применение различных фильтров в частотной области для усиления или подавления определенных частот в изображении, например, для регулировки уровней низких и высоких частот в стереосистеме.