پردازش تصویر (Image processing) روشی برای تبدیل یک تصویر به شکل دیجیتال و انجام برخی عملیات بر روی آن به منظور به دست آوردن یک تصویر پیشرفته یا استخراج اطلاعات مفید از آن است. دوره آموزش پردازش تصویر برای ای هدف در مکتب خونه قرار داده شده که در ادامه به معرفی آن خواهیم پرداخت.

به زبان ساده می‌توان گفت که پردازش تصویر دیجیتال (digital image processing) نوعی توزیع سیگنال به‌حساب می‌آید که در آن ورودی یک تصویر است، مانند فریم ویدیو یا عکس و امکان دارد خروجی تصویر یا ویژگی‌های مرتبط با آن تصویر باشد. معمولاً سیستم پردازش تصویر شامل کار روی تصاویر به عنوان سیگنال‌های دو بعدی و در عین حال اعمال روش‌های پردازش سیگنال از قبل تنظیم شده برای آن‌ها است.

معرفی دوره آموزش پردازش تصویر

دوره آموزش رایگان پردازش تصویر مکتب خونه از مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی، آموزش متلب و آموزش پردازش تصویر با هدف آموزش تکنیک‌های پردازش تصویر در دانشگاه شهید بهشتی تهیه شده است. این دوره آموزشی شامل 29 جلسه بوده که در قالب 36 ساعت محتوای ویدیویی به کاربران ارائه خواهد شد. در این دوره آموزش مباحث زیر مورد بحث واقع خواهند شد:

• مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• تشکیل تصویر
• پردازش تصویر در حوزه مکان
• تبدیل‌های تصویر
• فشرده‌سازی تصویر
•  بازیابی تصویر
• استخراج شکل
• ناحیه بندی تصویر
• پردازش‌های مورفولوژی
• ناحیه بندی معنایی
• تشخیص اشیاء
• مدل‌های مولد

هدف از آموزش رایگان پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر یکی از دروس کاربردی هوش مصنوعی به‌حساب می‌آید. پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر دارای کاربردهای صنعتی بسیار زیادی است و هر جایی که چشم انسان کارایی دارد قابل استفاده خواهد بود. در این دوره آموزش پردازش تصویر ابتدا کمی راجع به نحوه تشکیل تصویر و پارامترهای یک دوربین بحث می‌شود، سپس روش‌هایی برای بهبود کیفیت تصویر و کاهش نویز مطرح می‌شوند همچنین تبدیل‌های تصویر از جمله تبدیل فوریه و تبدیل موجک (Wavelet) و کاربرد آن‌ها در پردازش تصویر از جمله برای فشرده‌سازی تصویر (مانند jpeg) و بازیابی تصویر (فیلتر معکوس و فیلتر وینر) بررسی خواهند شد.

همچنین در ادامه این دوره رایگان پردازش تصویر نحوه استخراج شکل‌های ساده‌ای مانند خط و دایره از تصویر بحث می‌شوند. سپس، روش‌های متداول برای ناحیه بندی تصویر از جمله آستانه گذاری سراسری Otsu و آستانه گذاری وفقی و رشد ناحیه و همچنین پردازش‌های موروفولوژی بررسی خواهند شد.

دسته‌بندی تصویر موضوع دیگری است که در این دوره آموزش پردازش تصویر مورد بررسی قرار می‌گیرد. برای دسته‌بندی تصویر، ابتدا روش‌های مهندسی ویژگی از جمله برخی از توصیفگرهای هندسی، توصیف‌گرهای رنگی و توصیف‌گرهای بافتی (مانند LBP) توضیح داده می‌شوند و بعد از آن وارد موضوع یادگیری ویژگی با استفاده از شبکه‌های کانولوشنی می‌شویم.

پس از معرفی مفاهیم پایه در حوزه شبکه‌های کانولوشنی، برخی از شبکه‌های کانولوشنی معروف از جمله VGG و ResNet را بررسی می‌کنیم، سپس برخی از شبکه‌های معروف برای ناحیه بندی معنایی از جمله UNet و چندین شبکه معروف برای تشخیص اشیاء از جمله RCNN، YOLO و RetinaNet را بحث می‌کنیم. در انتهای درس پردازش تصویر مقداری راجع به تولید تصویر با استفاده از شبکه‌های GAN صحبت می‌شود.

دوره آموزش پردازش تصویر برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای همه دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر و It و همه علاقه‌مندان به دانش هوش مصنوعی مناسب است.

 دوره پردازش تصویر در چند جلسه و کدام دانشگاه ضبط شده ‌است؟

دوره آموزش پردازش تصویر طی 29 جلسه و در دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه علم و صنعت ضبط شده و توسط تیم مکتب‌ خونه در اختیار علاقه‌مندان قرار گرفته است.

مفهوم فنی تصویر و نحوه ذخیره‌سازی آن در کامپیوتر

ازنظر مفهومی، یک تصویر در ساده‌ترین شکل خود یک تابع دو بعدی f(x,y) است که یک جفت مختصات را به یک عدد صحیح نگاشت می‌کند. هر نقطه در تصویر یک پیکسل یا pel (عنصر تصویر) نامیده می‌شود. تصویر می‌تواند چندین کانال نیز داشته باشد (برای مثال، تصاویر RGB رنگی که در آن یک رنگ را می‌توان با استفاده از سه کانال قرمز، سبز و آبی نشان داد). برای یک تصویر RGB رنگی، هر پیکسل در مختصات (x,y) را می‌توان با سه‌تایی (rx,y,gx,y,bx,y) نشان داد. برای اینکه بتوان آن را در کامپیوتر پردازش کرد، یک تصویر f(x,y) باید هم ازنظر فضایی و هم ازنظر دامنه دیجیتالی شود.

 عددی شدن مختصات مکانی (x,y) را نمونه‌برداری تصویر می‌نامند که در دوره آموزش پردازش تصویر با این مفاهیم آشنا خواهیم شد. دیجیتالی شدن دامنه را کوانتیزاسیون سطح خاکستری می‌نامند. در کامپیوتر، مقدار پیکسل مربوط به یک کانال عموماً به عنوان مقدار صحیح بین (0-255) یا مقدار ممیز شناور بین (0-1) نشان داده می‌شود. یک تصویر به عنوان یک فایل ذخیره می‌شود و انواع مختلفی از فایل‌ها (فرمت‌ها) می‌تواند وجود داشته باشد. هر فایل به‌طورکلی دارای برخی متادیتا (ابر داده) ها و برخی داده‌ها است که می‌توانند به‌صورت آرایه‌های چندبعدی استخراج شوند (به عنوان مثال، آرایه‌های دو بعدی برای تصاویر باینری یا سیاه و سفید و آرایه‌های سه‌بعدی برای تصاویر رنگی RGB و YUV).

پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر به پردازش خودکار، دست‌کاری، تجزیه‌وتحلیل و تفسیر تصاویر با استفاده از الگوریتم‌ها و کدها در کامپیوتر اشاره دارد که دوره آموزش پردازش تصویر مکتب خونه با هدف آموزش تکنیک‌های آن تهیه شده است. پردازش تصویر در بسیاری از رشته‌ها و زمینه‌های علم و فناوری مانند تلویزیون، عکاسی، رباتیک، سنجش از دور، تشخیص پزشکی و بازرسی صنعتی کاربرد دارد. سایت‌های شبکه‌های اجتماعی مانند فیس‌بوک و اینستاگرام که در زندگی روزمره‌مان به آن‌ها عادت کرده‌ایم و هرروز هزاران تصویر را در آن آپلود می‌کنیم، نمونه‌های معمولی از حوزه‌هایی هستند که برای پردازش تصاویر ما نیاز به استفاده و ابداع بسیاری از الگوریتم‌های پردازش تصویر دارند.

پردازش تصویر چگونه کار می‌کند؟

پردازش تصویر دیجیتال به کامپیوترها نیاز دارد که تصاویر را با استفاده از روش تبدیل دیجیتال به شکل دیجیتال تبدیل کرده و سپس آن را پردازش کنند. این یعنی قرار دادن تصاویر عددی مختلف از تصاویر در یک سری عملیات برای به دست آوردن نتیجه مطلوب که ممکن است شامل اهدافی مانند فشرده‌سازی تصویر، بهبود وضوح دیجیتال یا طبقه‌بندی خودکار و غیره باشد. تصاویر دیجیتال از پیکسل‌هایی تشکیل شده‌اند که نمایش‌های عددی گسسته‌ای از شدت دارند. همانطور که در دوره آموزش پردازش تصویر نیز نحوه کار تشریح گردیده است، تصاویر در این حوزه با استفاده از مختصات فضایی وارد سیستم پردازش تصویر می‌شوند. برای استفاده از تصاویر دیجیتال باید آن‌ها را در قالبی سازگار با کامپیوتر دیجیتال ذخیره کرد. مزایای اصلی روش‌های پردازش تصویر دیجیتال در تطبیق‌پذیری، تکرارپذیری و حفظ داده‌های اصلی نهفته است.

برخلاف دوربین‌های آنالوگ سنتی، دوربین‌های دیجیتال دارای پیکسل‌های همرنگ نیستند. کامپیوتر می‌تواند تفاوت بین رنگ‌ها را با مشاهده رنگ، اشباع و روشنایی آن‌ها تشخیص دهد. سپس این داده‌ها را با استفاده از فرآیندی به نام مقیاس خاکستری (grayscaling) پردازش می‌کند. به‌طور خلاصه، مقیاس خاکستری پیکسل‌های RGB را به یک مقدار تبدیل می‌کند. در نتیجه، مقدار داده در یک پیکسل کاهش می‌یابد و تصویر فشرده‌تر و مشاهده آن واضح‌تر می‌شود.

در حوزه پردازش تصویر مهندسان باید الگوریتم‌های عالی و کارآمد را توسعه دهند و در عین حال تعداد منابع مصرف‌شده را به حداقل برسانند. همه برنامه‌های پردازش تصویر دیجیتال با نور رابطه موافق دارند و اگر نور ضعیف باشد، نرم‌افزار قادر به بازیابی اطلاعات ازدست‌رفته نخواهد بود. به همین دلیل بهتر است هم ابزار ماشینی و هم فردی که این کار را انجام می‌دهد باید حرفه‌ای باشد.

انواع پردازش تصویر

پردازش تصویر شامل دو نوع روش است:

• پردازش تصویر آنالوگ: به‌طورکلی، پردازش تصویر آنالوگ برای نسخه‌های چاپی مانند عکس‌ها و چاپ ها استفاده می‌شود. تحلیلگران تصویر هنگام استفاده از این تکنیک‌های بصری از جنبه‌های مختلف تفسیر استفاده می‌کنند.
• پردازش تصویر دیجیتال: روش‌های پردازش تصویر دیجیتال به دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل تصاویر دیجیتال کمک می‌کند. پردازش تصویر دیجیتال علاوه بر بهبود و رمزگذاری تصاویر، به کاربران امکان استخراج اطلاعات مفید و ذخیره آن‌ها در فرمت‌های مختلف را می‌دهد. این دوره آموزش پردازش تصویر در درجه اول تکنیک‌های پردازش تصویر دیجیتال و مراحل مختلف را مورد بحث قرار می‌دهد.

هدف از پردازش تصویر

به‌صورت کلی 5 هدف از پردازش تصویر انتظار می‌رود که به‌صورت فهرست موارد زیر است:

1. مصورسازی - اشیایی را که قابل‌مشاهده نیستند قابل‌مشاهده شوند.

2. وضوح و بازیابی تصویر - برای ایجاد تصویر بهتر.

3. بازیابی تصویر – تصاویر ازدست‌رفته بازیابی شوند.

4. اندازه‌گیری الگو - اشیاء مختلف را در یک تصویر اندازه می‌گیرد.

5. تشخیص تصویر - تمایز اشیاء در یک تصویر.

روش‌های پردازش تصویر

پردازش تصویر دیجیتال شامل روش‌های مختلفی است که به شرح زیر است:

• ویرایش تصویر: به معنای تغییر/تغییر تصاویر دیجیتال با استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری گرافیکی است.
• بازیابی تصویر: به معنای پردازش یک تصویر خراب و برداشتن یک تصویر اصلی تمیز برای بازیابی اطلاعات ازدست‌رفته است.
•  تجزیه‌وتحلیل مؤلفه‌های مستقل: سیگنال‌های مختلف را به‌صورت محاسباتی به اجزای فرعی افزایشی جدا می‌کند.
• انتشار ناهمسانگردی: این روش نویز تصویر را بدون نیاز به حذف بخش‌های ضروری از تصویر کاهش می‌دهد.
• فیلتر خطی: یکی دیگر از روش‌های پردازش تصویر دیجیتال، پردازش سیگنال‌های ورودی با تغییر زمان و تولید سیگنال‌های خروجی است.
• شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی مدل‌های محاسباتی هستند که در یادگیری ماشین برای حل وظایف مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• Pixelation: روشی برای تبدیل تصاویر چاپ شده به تصاویر دیجیتالی است.
• تجزیه‌وتحلیل: این یک تکنیک پردازش تصویر دیجیتال است که برای استخراج ویژگی استفاده می‌شود.
• معادلات دیفرانسیل جزئی: این روش به مقابله با نویز زدایی اشاره دارد.
•  مدل‌های پنهان مارکوف: این تکنیک برای تحلیل تصویر به‌صورت دو بعدی استفاده می‌شود.
•  موجک‌ها: موجک‌ها توابع ریاضی مورد استفاده در فشرده‌سازی تصویر هستند.
•    نقشه‌های خودسازمان‌دهی: یک تکنیک پردازش تصویر دیجیتال، تصاویر را به چندین کلاس طبقه‌بندی می‌کند.
•  و بسیاری از روش‌های دیگر که در دوره آموزش پردازش تصویر به آن‌ها خواهیم پرداخت.

کاربردهای پردازش تصویر دیجیتال

پردازش تصویر دیجیتال معمولاً در تبلیغات، بازاریابی، طراحی، عکاسی و سایر صنایع استفاده می‌شود. کاربردهای رایج بسیاری از پردازش تصویر دیجیتال درزمینهٔ پزشکی وجود دارد، از جمله تصویربرداری با اشعه ایکس، اسکن PET و تصویربرداری UV. درزمینهٔ هوافضا کاربرد پردازش تصویر شامل اسکن زمین با ماهواره‌ها و تائید همه فعالیت‌ها در فضا است. همچنین بینایی ماشین یا بینایی کامپیوتر از نرم‌افزار استفاده می‌کند و یکی دیگر از کاربردهای پردازش تصویر دیجیتال است. فرآیند پردازش تصویر دیجیتال بسیار زمان‌بر است اما می‌تواند منجر به کیفیت زندگی بالاتر برای انسان شود.

یکی از رایج‌ترین کاربردهای پردازش تصویر، شناسایی گیاهان بیمار به‌حساب می‌آید که معمولاً این کار مستلزم مشورت با یک متخصص است. این فرآیند با پیش‌پردازش رسانه‌های دیجیتال آغاز می‌شود که وضوح، نویز و رنگ را بهبود می‌بخشد. پس از بهبود تصویر، بخش‌بندی شده و به تصاویر مرتبط در پایگاه داده ارجاع داده می‌شود. سپس پردازشگر تصویر قطعه‌بندی شده را با یک تصویر مرجع مقایسه می‌کند تا مشخص کند که آیا دارای نقص است یا خیر.

آینده پردازش تصویر

فناوری تشخیص تصویر به پتانسیل بالایی برای پذیرش گسترده در صنایع مختلف تبدیل‌شده است. این فناوری هر سال به‌طور قابل‌توجهی مورد استفاده قرار می‌گیرد، زیرا شرکت‌ها به دلیل تولید، بازرسی و ابزارها و فرآیندهای تضمین کیفیت بهتر و کارآمدتر شده‌اند. شرکت‌های بزرگ و و استارت آپ‎هایی مانند تسلا، گوگل، اوبر، ادوبی سیستمز و غیره به شدت از تکنیک‌های پردازش تصویر در عملیات روزمره خود استفاده می‌کنند. با پیشرفت‌های هوش مصنوعی (هوش مصنوعی)، این فناوری در سال‌های آینده شاهد ارتقاء قابل‌توجهی خواهد بود.

اگر به فکر ورود به دنیای پردازش تصویر هستید هم‌اکنون با ثبت‌نام در دوره آموزش پردازش تصویر مکتب خونه که یکی از آموزش‌های رایگان و پیشرفته مکتب خونه به زبان فارسی است اولین و مهم‌ترین قدم را در این زمینه بردارید. از آنجا که پردازش تصویر وابسته به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند متلب، پایتون و غیره  است توصیه می‌شود از دوره‌های موجود برای آن‌ها نیز به منظور ارتقای سواد علمی و عملی خود استفاده کنید.

دوره مرتبط با دوره آموزش پردازش تصویر:

• آموزش پایتون مقدماتی
• آموزش برنامه‌نویسی با پایتون (پیشرفته)
• آموزش برنامه‌نویسی با نرم‌افزار متلب
• آموزش پردازش تصویر با نرم‌افزار متلب