ממדיה חברתית ועד הדמיה רפואית, תמונות ממלאות תפקיד מכריע כמעט בכל היבט של חיינו.
אבל האם אי פעם תהיתם כיצד מעבדים ומשפרים את התמונות הללו כדי לשפר את איכותן
או לחלץ מהן מידע שימושי? התשובה טמונה בעיבוד תמונה.
מהו עיבוד תמונה?
עיבוד תמונה (Image Processing) היא טכניקה של ניתוח, מניפולציה ושיפור תמונות דיגיטליות
כדי לחלץ מידע שימושי או לשפר את איכותן.
זהו תחום רב תחומי המשלב מדעי המחשב, מתמטיקה, פיזיקה והנדסה.
בפוסט זה, נחקור את היסודות של עיבוד תמונה, היישומים והטכניקות השונות שלה.
היסודות של עיבוד תמונה
תהליך עיבוד התמונה מתחיל ברכישת תמונה באמצעות מצלמה או סורק.
ברגע שמתקבלת תמונה, היא עוברת דיגיטציה ומאוחסנת כמטריצה של פיקסלים.
כל פיקסל מייצג ערך צבע, שניתן לייצג אותו כערך מספרי הנע בין 0 ל-255 עבור תמונה של 8 סיביות.
השלב הבא הוא עיבוד מקדים של התמונה כדי להסיר כל רעש או חפצים.
רעש יכול להיגרם על ידי גורמים שונים כגון רעש חיישן, גורמים סביבתיים או חפצי דחיסה.
שלב העיבוד המקדים כולל טכניקות כמו סינון, סף ופעולות מורפולוגיות להסרת רעשים ולשיפור איכות התמונה.
לאחר שהתמונה מעובדת, ניתן ליישם טכניקות שונות לניתוח תמונה כדי לחלץ מידע שימושי מהתמונה.
סוגי עיבוד תמונה
ניתן לסווג את טכניקות ניתוח התמונה לשלושה סוגים: ניתוח תחום מרחבי (spatial domain analysis),
ניתוח תחום תדירות (frequency domain analysis) ופילוח תמונה (image segmentation).
ניתוח תחום מרחבי כולל ניתוח התמונה בתחום המרחבי שלה, כלומר, מטריצת התמונה עצמה.
ניתן ליישם טכניקות כגון זיהוי קצוות (edge detection), חילוץ תכונות (feature extraction)
וזיהוי עצמים (object recognition) בתחום זה.
ניתוח תחום תדירות כרוך בהפיכת התמונה מהתחום המרחבי שלה לתחום התדירות שלה באמצעות טכניקות
כמו התמרת פורייה (Fourier Transform) או התמרת גלים (Wavelet Transform).
בתחום התדירות, ניתן ליישם טכניקות כגון סינון, דחיסה ושיפור תמונה.
פילוח תמונה הוא תהליך של חלוקת תמונה למספר אזורים או פלחים על סמך קווי הדמיון ביניהם.
פילוח תמונה נמצא בשימוש נרחב בהדמיה רפואית, ראייה ממוחשבת וזיהוי תבניות.
יישומים של עיבוד תמונה
לעיבוד תמונה מגוון רחב של יישומים בתחומים שונים.
הדמיה רפואית – עיבוד תמונה ממלא תפקיד מכריע בהדמיה רפואית, כגון צילומי רנטגן, סריקות CT, MRI ואולטרסאונד.
תמונות רפואיות מעובדות כדי להסיר רעש, לשפר את הניגודיות ולחלץ מידע שימושי כגון זיהוי גידול או ניתוח זרימת דם.
חישה מרחוק – חישה מרחוק כוללת לכידת תמונות של פני כדור הארץ באמצעות לוויינים או מטוסים.
טכניקות עיבוד תמונה משמשות לניתוח תמונות אלה כדי לחלץ מידע שימושי כגון כיסוי קרקע, בריאות הצמחייה ודפוסי מזג אוויר.
רובוטיקה – עיבוד תמונה ממלא תפקיד מכריע ברובוטיקה, כגון זיהוי אובייקטים, לוקליזציה ומעקב.
מערכות רובוטיקה משתמשות במצלמות כדי לצלם תמונות של הסביבה שלהן, אשר מעובדות כדי לחלץ מידע שימושי
לניווט ולמניפולציה של אובייקטים.
ראייה ממוחשבת – ראייה ממוחשבת היא תחום הכולל לימוד מחשבים לראות ולפרש את העולם כמו בני אדם.
טכניקות עיבוד תמונה כגון זיהוי עצמים, זיהוי פנים וניתוח סצנות נמצאות בשימוש נרחב בראייה ממוחשבת.
בידור – עיבוד תמונה נמצא בשימוש נרחב בתעשיית הבידור, כגון עריכת וידאו, אפקטים מיוחדים ואנימציה.
טכניקות עיבוד תמונה כגון תיקון צבע, קומפוזיציה ומניפולציה של תמונה משמשות ליצירת אפקטים חזותיים מדהימים
בסרטים ובמשחקי וידאו.
טכניקות עיבוד תמונה
טכניקות עיבוד תמונה מסווגות באופן רחב לשני סוגים: עיבוד תמונה ליניארי ועיבוד תמונה לא ליניארי.
טכניקות ליניאריות כוללות פעולות כמו סינון, סקיילינג ורוטציה, כאשר הפלט הוא שילוב ליניארי של פיקסלי הקלט.
טכניקות לא ליניאריות כוללות פעולות כמו טרשהולדינג, זיהוי קצוות ופעולות מורפולוגיות,
כאשר הפלט הוא פונקציה לא ליניארית של פיקסלי הקלט
טכניקות ליניאריות של עיבוד תמונה כוללות:
סינון – סינון היא פעולה ליניארית הכוללת עיקול תמונה עם ליבה או פילטר.
המסנן משנה את ערכי הפיקסלים של התמונה בהתבסס על הפיקסלים הסמוכים, אשר ניתן להשתמש בהם
כדי לשפר את איכות התמונה או לחלץ מידע שימושי. כמה מסננים נפוצים הם מסנן גאוס, חציוני וסובל.
סקיילינג – סקיילינג היא פעולה ליניארית הכוללת שינוי גודל תמונה. ניתן להשתמש בקנה מידה כדי להקטין
את גודל התמונה לאחסון או לעיבוד, או להגדיל את גודל התמונה להדמיה.
רוטציה – רוטציה היא פעולה ליניארית הכוללת סיבוב תמונה בזווית מוגדרת.
ניתן להשתמש בסיבוב כדי לתקן את הכיוון של תמונה או לשנות את הפרספקטיבה של תמונה.
טכניקות לא ליניאריות של עיבוד תמונה כוללות:
טרשהולדינג – טרשהולדינג היא פעולה לא ליניארית הכוללת המרת תמונה בגווני אפור לתמונה בינארית על סמך ערך סף.
ניתן להשתמש ב-thresholding כדי לפלח תמונה לאזורים מרובים בהתבסס על עוצמת הפיקסלים.
זיהוי קצוות – זיהוי קצוות הוא פעולה לא ליניארית הכוללת זיהוי הקצוות או הגבולות בתמונה.
ניתן להשתמש בזיהוי קצה כדי לחלץ תכונות או אובייקטים מתמונה.
פעולות מורפולוגיות – פעולות מורפולוגיות הן פעולות לא ליניאריות הכוללות שינוי צורת אובייקטים בתמונה.
ניתן להשתמש בפעולות מורפולוגיות כגון שחיקה, הרחבה, פתיחה וסגירה כדי להסיר רעש, למלא פערים או להפריד בין עצמים בתמונה.
אתגרים בעיבוד תמונה
למרות שלעיבוד תמונה יש מגוון רחב של יישומים, הוא כולל גם עם מספר אתגרים.
מורכבות חישובית – עיבוד תמונה כולל ניתוח ומניפולציה של כמויות גדולות של נתונים, שעלולות להיות יקרות מבחינה חישובית.
כדי להתגבר על אתגר זה, נעשה שימוש בחומרה מיוחדת כגון יחידות עיבוד גרפיות (GPU) ומערכי שער הניתנים לתכנות שדה (FPGA)
כדי להאיץ את פעולות עיבוד התמונה.
בעתיד נוכל לעשות שימוש במחשוב קוונטי.
רעש רקע וחפצים – תמונות שצולמו באמצעות מצלמות או סורקים “מזוהמות” לרוב ברעש ובחפצים, שעלולים להשפיע על איכות התמונה.
כדי להתגבר על אתגר זה, נעשה שימוש בטכניקות עיבוד מקדים כגון סינון, טרשהולדינג ופעולות מורפולוגיות
להסרת רעשים ולשיפור איכות התמונה.
סובייקטיביות – עיבוד תמונה כולל קבלת החלטות סובייקטיביות על סמך האפליקציה והשימוש המיועד בתמונה.
לדוגמה, ערך הסף (טרשהולדינג) יכול להשפיע על פילוח התמונה.
כדי להתגבר על אתגר זה, אלגוריתמים לעיבוד תמונה מוערכים לעתים קרובות באמצעות מדדים אובייקטיביים.
