छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण
छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण पिक्सेल और स्थानीय संरचना के स्तर पर डिजिटल छवियों को रूपांतरित और व्याख्या करते हैं, जो उच्च-स्तरीय कंप्यूटर दृष्टि के निर्माण का आधार बनते हैं।
Definition
छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण उन संक्रियाओं का अध्ययन है जो बढ़ी हुई छवियां या निकाले गए विवरण उत्पन्न करने के लिए छवियों को इनपुट के रूप में लेती हैं, जिसमें फ़िल्टरिंग, सुविधा का पता लगाना, किनारे खोजना और विभाजन शामिल हैं।
Scope
यह क्षेत्र स्थानिक और आवृत्ति-डोमेन फ़िल्टरिंग, शोर में कमी और छवि वृद्धि, कोनों और कीपॉइंट्स जैसी विशेषताओं का पता लगाने और वर्णन करने, किनारों और समोच्चों का स्थानीयकरण, और विभाजन के माध्यम से छवियों को सार्थक क्षेत्रों में विभाजित करने को शामिल करता है।
Sub-topics
Core questions
- छवियों को कैसे चिकना, तेज या शोर-मुक्त किया जाता है?
- कौन सी स्थानीय छवि संरचनाएं स्थिर और मिलान करने के लिए पर्याप्त विशिष्ट हैं?
- वस्तु की सीमाओं और किनारों का पता कैसे लगाया जाता है?
- एक छवि को सुसंगत क्षेत्रों में कैसे विभाजित किया जाता है?
Key concepts
- कनवोल्यूशन और फ़िल्टरिंग
- आवृत्ति डोमेन विश्लेषण
- छवि विशेषताएं और कीपॉइंट्स
- किनारे और समोच्च का पता लगाना
- स्केल स्पेस
- विभाजन
Key theories
- रैखिक फ़िल्टरिंग और कनवोल्यूशन
- कई छवि संक्रियाएं एक कर्नेल के साथ कनवोल्यूशन होती हैं, एक संक्रिया जिसका आवृत्ति डोमेन में विश्लेषण किया जा सकता है, जो रैखिक प्रणालियों के सिद्धांत के तहत स्मूथिंग, शार्पनिंग और किनारे का पता लगाने को एकीकृत करता है।
- स्केल स्पेस और स्थानीय विशेषताएं
- पैमानों के एक निरंतरता में एक छवि का विश्लेषण विभिन्न आकारों की संरचनाओं को प्रकट करता है और कीपॉइंट्स उत्पन्न करता है जो स्केल और दृष्टिकोण परिवर्तन के लिए स्थिर होते हैं, जिससे छवियों में मजबूत मिलान सक्षम होता है।
Clinical relevance
छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण चिकित्सा इमेजिंग, रिमोट सेंसिंग और उपग्रह विश्लेषण, औद्योगिक निरीक्षण, फोटोग्राफी और कम्प्यूटेशनल इमेजिंग को रेखांकित करते हैं, और पहचान और 3डी पुनर्निर्माण प्रणालियों के लिए प्रीप्रोसेसिंग फ्रंट एंड के रूप में कार्य करते हैं।
History
डिजिटल छवि प्रसंस्करण 1960 के दशक के अंतरिक्ष और चिकित्सा इमेजिंग से विकसित हुआ; 1980 के दशक की शुरुआत में मार्र के कम्प्यूटेशनल सिद्धांत ने निम्न-स्तरीय विश्लेषण को दृश्य संरचना को पुनर्प्राप्त करने के रूप में तैयार किया, और डीप लर्निंग ने क्षेत्र को नया रूप देने से पहले 1990 और 2000 के दशक के माध्यम से सुविधा-आधारित तरीके परिपक्व हुए।
Key figures
- David Marr
- John Canny
- David Lowe
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Seminal works
- szeliski2022
- gonzalez2018
Frequently asked questions
- छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि में क्या अंतर है?
- छवि प्रसंस्करण अधिकतर छवियों को अन्य छवियों या निम्न-स्तरीय विवरणों में बदलता है, जबकि कंप्यूटर दृष्टि का उद्देश्य दृश्य के बारे में जानकारी पुनर्प्राप्त करने के लिए छवियों की व्याख्या करना है, जैसे कि कौन सी वस्तुएं मौजूद हैं और कहां; निम्न स्तर पर दोनों में भारी ओवरलैप होता है।
- फ़िल्टरिंग इतना मौलिक क्यों है?
- स्मूथिंग, शार्पनिंग, किनारे का पता लगाना और सुविधा निष्कर्षण सभी को फ़िल्टरिंग संक्रियाओं के रूप में व्यक्त किया जा सकता है, इसलिए कनवोल्यूशन और इसके आवृत्ति-डोमेन व्यवहार को समझना निम्न-स्तरीय छवि विधियों के एक बड़े हिस्से की व्याख्या करता है।