基于人工智能和机器学习的图像处理

计算机视觉的普及正以前所未有的方式增长，其应用跨越了从消费电子和零售到制造业的各行各业。通过可视化、模式识别、分割、图像信息提取和分类等各种用例，可以通过两种方式完成图像处理：

物理照片、打印输出和其他图像硬拷贝的模拟图像处理

使用计算机算法处理数字图像以处理数字图像

这两种情况下的输入都是图像。模拟图像处理的输出始终是图像，但数字图像处理的输出可以是图像或与该图像关联的信息，例如有关要素、属性和边界框的数据。

根据Data Bridge Market Research发布的一份报告分析，图像处理系统市场预计将以21.8%的复合年增长率增长，到151年市场价值将达到632.6亿美元。

图像处理工作机制

人工智能和机器学习算法通常使用工作流从数据中学习。首先，人工智能算法需要大量高质量的数据来学习和预测高度准确的结果。因此，我们必须确保图像经过良好的处理、注释和通用的 AI/ML 图像处理。从那里，计算机视觉 （CV） 可用于处理、加载、转换和操作图像，为 AI 算法创建理想的数据集。

图像处理系统基本工作流程概述

图像采集：初始级别从图像预处理开始，它使用传感器捕获图像并将其转换为可用的格式。

形象提升： 带出和强调隐藏在图像中的特定有趣特征的技术。

图像恢复：利用特定的数学或概率模型增强图像外观的过程。

彩色图像处理：各种数字颜色建模方法，如HSI（色相饱和强度），CMY（青色-品红色-黄色）和RGB（红-绿-蓝）。

图像压缩/解压缩：这样可以调整图像分辨率和大小，而不会将图像质量降低到理想水平以下。有损和无损压缩技术是此阶段采用的两种主要图像文件压缩类型。

形态处理：使用称为形态学操作的图像处理技术根据其形状处理数字图像。这些操作取决于像素值而不是数值，非常适合二进制图像的处理。它有助于消除图像结构的缺陷。

细分、表示和描述： 分割过程将图片划分为多个片段，每个片段都以计算机可以进一步处理的方式表示和描述。图像的质量和区域特征由表示覆盖。描述的工作是提取定量数据，帮助区分一类项目与另一类项目。

图像识别：标签是通过基于其描述的识别来赋予对象的。在此过程中经常使用的一些算法包括尺度不变特征变换 （SIFT）、加速鲁棒特征 （SURF） 和 PCA（主成分分析）。

AI 图像处理框架

打开简历

OpenCV 是一个计算机视觉库，提供多种算法和支持工具，包括用于对象检测、机器学习和图像处理的模块。这些工具有助于完成数据提取、还原和压缩等图片处理任务。

张量流

TensorFlow 是一个端到端的 ML 编程框架，用于应对构建和训练神经网络的挑战，以自动定位和分类图像以达到人类感知水平。它提供的功能包括在多个并行处理器上工作、跨平台、GPU 配置以及对一系列神经网络算法的支持。

PyTorch

PyTorch 旨在缩短从研究原型到商业开发所需的时间，包括工具和库生态系统、对流行云平台的支持以及分发培训等功能。

咖啡

此深度学习框架旨在用于图像分类和分割。它具有简单的 CPU 和 GPU 切换、优化的模型定义和配置、利用 blob 的计算等功能。

应用

机器视觉

数字信号处理和模数转换与一个或多个摄像机相结合。图像数据传输到机器人控制器或计算机。该技术有助于通过自动化分析改进自动化流程。例如，当触觉方法不足以让机器人系统对各种形状和尺寸的零件进行分类时，专门的机器视觉图像处理方法通常可以更有效地对零件进行分类。这些方法使用非常具体的算法，考虑图像中颜色或灰度值的参数，以准确定义对象的轮廓或大小。

模式识别

数据的分类通常基于先前获得的知识或从模式和/或其表示中推断的统计数据。图像处理用于模式识别以识别图像中的项目，然后使用机器学习来训练系统识别模式的变化。模式识别用于计算机辅助诊断、手写识别、图像识别、字符识别等。

数字视频处理

每分钟视频中的帧数或照片数以及所使用的每帧的口径决定了视频的质量。降噪、细节改进、运动检测、帧速率转换、宽高比转换和色彩空间转换都是视频处理的各个方面。电视、VCR、DVD 播放器、视频编解码器和其他设备都使用视频处理技术。

传输和编码

技术进步允许从世界任何地方即时观看实时闭路电视录像或视频馈送，这表明图像传输和编码技术取得了重大进展。渐进式图像传输是一种编码和解码表示图像的数字信息的技术，因此其主要特征（如轮廓）最初可以以低分辨率呈现，然后细化到更高的分辨率。

图像由电子模拟编码，以不同的分辨率对逐行传输中的精确图像进行多次扫描。渐进式图像解码导致图像的初步近似重建，然后是连续更好的图像，其附着力从接收器侧的后续扫描结果逐渐建立。此外，图像压缩通过消除额外数据来减少描述数字图像所需的数据量，确保图像处理完成并适合传输。

图像锐化和恢复

在这里，术语“图像锐化”和“恢复”是指用于增强或编辑使用现代相机拍摄的照片以产生所需结果的过程。包括缩放、模糊、锐化、从灰度到彩色的转换、识别边缘、图像检索和图像识别。恢复技术旨在恢复丢失的分辨率并减少。频域或图像域用于图像处理技术。在频域中进行的反卷积是最简单和最常用的图像恢复技术。

图像处理可用于提高图像质量，从图像中删除不需要的伪影，甚至完全从头开始创建新图像。如今，图像处理是发展最快的技术之一，在未来视频和3D图形，统计图像处理，识别和跟踪人和物体，诊断医疗状况，PCB检查，机器人引导和控制以及所有运输方式中的自动驾驶等领域具有巨大的广泛采用潜力。

审核编辑：郭婷