Aplicativos e uso

Como o processamento de imagem digital tem aplicações muito amplas e quase todos os campos técnicos são afetados pelo DIP, discutiremos apenas algumas das principais aplicações do DIP.

O processamento digital de imagens não se limita apenas a ajustar a resolução espacial das imagens cotidianas capturadas pela câmera. Não se limita apenas a aumentar o brilho da foto, etc. Pelo contrário, é muito mais do que isso.

As ondas eletromagnéticas podem ser consideradas como um fluxo de partículas, em que cada partícula se move com a velocidade da luz. Cada partícula contém um feixe de energia. Esse feixe de energia é chamado de fóton.

O espectro eletromagnético de acordo com a energia do fóton é mostrado abaixo.

Neste espectro eletromagnético, só podemos ver o espectro visível. O espectro visível inclui principalmente sete cores diferentes que são comumente chamadas de (VIBGOYR). VIBGOYR significa violeta, índigo, azul, verde, laranja, amarelo e vermelho.

Mas isso não anula a existência de outras coisas no espectro. Nosso olho humano só pode ver a parte visível, na qual vimos todos os objetos. Mas uma câmera pode ver outras coisas que a olho nu não consegue ver. Por exemplo: raios x, raios gama, etc. Daí a análise de tudo isso também é feita no processamento digital de imagens.

Esta discussão leva a outra questão que é

por que precisamos analisar todas as outras coisas no espectro EM também?

A resposta a esta pergunta está no fato, porque outras coisas como o XRay têm sido amplamente utilizadas no campo da medicina. A análise de raios gama é necessária porque é amplamente utilizado em medicina nuclear e observação astronômica. O mesmo acontece com o resto das coisas no espectro EM.

Aplicações de processamento digital de imagens

Alguns dos principais campos nos quais o processamento de imagem digital é amplamente utilizado são mencionados abaixo

  • Nitidez e restauração de imagem

  • Campo médico

  • Sensoriamento remoto

  • Transmissão e codificação

  • Visão da máquina / robô

  • Processamento de cor

  • Reconhecimento de padrões

  • Processamento de vídeo

  • Imagem Microscópica

  • Others

Nitidez e restauração de imagem

A nitidez e a restauração de imagem referem-se aqui ao processamento de imagens que foram capturadas com a câmera moderna para torná-las uma imagem melhor ou para manipular essas imagens de forma a atingir o resultado desejado. Refere-se a fazer o que o Photoshop normalmente faz.

Isso inclui zoom, desfoque, nitidez, escala de cinza para conversão de cores, detecção de bordas e vice-versa, recuperação de imagens e reconhecimento de imagens. Os exemplos comuns são:

A imagem original

A imagem ampliada

Imagem borrada

Imagem nítida

Arestas

Campo médico

As aplicações comuns do DIP no campo da medicina são

  • Imagem de raios gama

  • PET scan

  • Imagem de raio x

  • CT Médica

  • Imagem UV

Imagem UV

No campo do sensoriamento remoto, a área da Terra é varrida por um satélite ou de um terreno muito elevado e, em seguida, é analisada para obter informações sobre ela. Uma aplicação particular do processamento digital de imagens no campo do sensoriamento remoto é a detecção de danos à infraestrutura causados ​​por um terremoto.

Como leva mais tempo para entender o dano, mesmo se houver danos sérios. Como a área afetada pelo terremoto às vezes é tão grande que não é possível examiná-la a olho nu para estimar os danos. Mesmo se for, é um procedimento muito agitado e demorado. Portanto, uma solução para isso é encontrada no processamento digital de imagens. Uma imagem da área afetada é capturada de cima do solo e então é analisada para detectar os vários tipos de danos causados ​​pelo terremoto.

As principais etapas incluídas na análise são

  • A extração de bordas

  • Análise e aprimoramento de vários tipos de arestas

Transmissão e codificação

A primeira imagem transmitida por fio foi de Londres a Nova York por meio de um cabo submarino. A imagem que foi enviada é mostrada abaixo.

A foto enviada demorou três horas para ir de um lugar a outro.

Agora, imagine que hoje podemos ver o feed de vídeo ao vivo ou imagens de cctv ao vivo de um continente para outro com apenas um atraso de segundos. Isso significa que muito trabalho foi feito também neste campo. Este campo não se concentra apenas na transmissão, mas também na codificação. Muitos formatos diferentes foram desenvolvidos para largura de banda alta ou baixa para codificar fotos e transmiti-las pela internet ou etc.

Visão da máquina / robô

Além dos muitos desafios que um robô enfrenta hoje, um dos maiores desafios ainda é aumentar a visão do robô. Torne o robô capaz de ver as coisas, identificá-las, identificar os obstáculos, etc. Muito trabalho tem sido contribuído por este campo e um outro campo completo de visão computacional foi introduzido para trabalhar nele.

Deteção de obstáculos

A detecção de obstáculos é uma das tarefas comuns feitas por meio do processamento de imagens, identificando diferentes tipos de objetos na imagem e calculando a distância entre o robô e os obstáculos.

Robô seguidor de linha

A maioria dos robôs hoje trabalha seguindo a linha e, portanto, são chamados de robôs seguidores de linha. Isso ajuda um robô a se mover em seu caminho e realizar algumas tarefas. Isso também foi alcançado por meio do processamento de imagens.

Processamento de cor

O processamento de cores inclui o processamento de imagens coloridas e diferentes espaços de cores usados. Por exemplo, modelo de cores RGB, YCbCr, HSV. Também envolve estudar a transmissão, o armazenamento e a codificação dessas imagens coloridas.

Reconhecimento de padrões

O reconhecimento de padrões envolve o estudo do processamento de imagens e de vários outros campos que incluem o aprendizado de máquina (um ramo da inteligência artificial). No reconhecimento de padrões, o processamento de imagem é usado para identificar os objetos em uma imagem e, em seguida, o aprendizado de máquina é usado para treinar o sistema para a mudança no padrão. O reconhecimento de padrões é usado em diagnóstico auxiliado por computador, reconhecimento de escrita, reconhecimento de imagens, etc.

Processamento de vídeo

Um vídeo nada mais é do que o movimento muito rápido das imagens. A qualidade do vídeo depende do número de quadros / imagens por minuto e da qualidade de cada quadro sendo usado. O processamento de vídeo envolve redução de ruído, aprimoramento de detalhes, detecção de movimento, conversão de taxa de quadros, conversão de proporção de aspecto, conversão de espaço de cores, etc.