Dip-applications-and-usage
アプリケーションと使用法
デジタル画像処理には非常に幅広い用途があり、ほとんどすべての技術分野がDIPの影響を受けるため、DIPの主要な用途のいくつかについて説明します。
デジタル画像処理は、カメラで撮影された日常の画像の空間解像度を調整するだけに限定されません。 写真の明るさを上げるだけでなく、e.t.c。 むしろそれはそれ以上です。
電磁波は、各粒子が光の速度で動いている粒子の流れと考えることができます。 各粒子にはエネルギーの束が含まれています。 このエネルギーの束は光子と呼ばれます。
光子のエネルギーに応じた電磁スペクトルを以下に示します。
この電磁スペクトルでは、可視スペクトルのみを見ることができます。可視スペクトルには、主に（VIBGOYR）と呼ばれる7つの異なる色が含まれています。 VIBGOYRは、バイオレット、インディゴ、ブルー、グリーン、オレンジ、イエロー、レッドを表します。
しかし、それはスペクトル内の他のものの存在を無効にしません。 人間の目は、すべてのオブジェクトを見ることができる可視部分のみを見ることができます。 しかし、カメラは肉眼では見ることができない他のものを見ることができます。 例：x線、ガンマ線、e.t.c。 したがって、これらすべての分析もデジタル画像処理で行われます。
この議論は別の質問につながります
EMスペクトル内の他のすべてのものも分析する必要があるのはなぜですか？
この質問への答えは事実にあります。なぜなら、XRayなどの他のものが医療の分野で広く使用されているからです。 ガンマ線は核医学や天体観測で広く使用されているため、ガンマ線の分析が必要です。 EMスペクトルの残りの部分についても同様です。
デジタル画像処理の応用
デジタル画像処理が広く使用されている主な分野のいくつかを以下に示します
- 画像のシャープ化と復元
- 医療分野
- リモートセンシング
- 伝送とエンコード
- マシン/ロボットビジョン
- 色処理
- パターン認識
- ビデオ処理
- 顕微鏡イメージング
- その他
画像のシャープ化と復元
ここで、画像の鮮鋭化と復元とは、最新のカメラからキャプチャした画像を処理して、より良い画像にするか、望ましい結果を得るためにそれらの画像を操作することです。 Photoshopが通常行うことを行うことを指します。
これには、ズーム、ぼかし、シャープニング、グレースケールから色への変換、エッジの検出、およびその逆、画像検索、画像認識が含まれます。 一般的な例は次のとおりです。
元の画像
ズーム画像
画像をぼかす
シャープな画像
エッジ
医療分野
医療分野におけるDIPの一般的な用途は
- ガンマ線イメージング
- PETスキャン
- X線イメージング
- 医療用CT
- UVイメージング
UVイメージング
リモートセンシングの分野では、地球の領域を衛星または非常に高い地面からスキャンし、分析してその情報を取得します。 リモートセンシングの分野でのデジタル画像処理の特定の用途の1つは、地震によるインフラストラクチャの損傷を検出することです。
深刻な損害に焦点を当てたとしても、損害を把握するのにより長い時間がかかるため。 地震の影響を受ける地域は非常に広い場合があるため、被害を推定するために人間の目で調べることはできません。 たとえそうであっても、それは非常に多忙で時間のかかる手順です。 そのため、これに対する解決策はデジタル画像処理にあります。 影響を受けたエリアの画像が地上からキャプチャされ、その後、地震によって引き起こされたさまざまな種類の損傷を検出するために分析されます。
分析に含まれる主な手順は次のとおりです。
- エッジの抽出
- さまざまなタイプのエッジの分析と強化
伝送とエンコード
ワイヤーを介して送信された最初の画像は、海底ケーブルを介してロンドンからニューヨークへでした。 送信された写真を以下に示します。
送信された写真は、ある場所から別の場所に到達するのに3時間かかりました。
想像してみてください。今日では、数秒の遅延で、ある大陸から別の大陸へのライブビデオフィードまたはライブcctv映像を見ることができます。 これは、この分野でも多くの作業が行われたことを意味します。 このフィールドは、伝送だけでなく、エンコードにも焦点を合わせています。 写真をエンコードし、インターネットまたはe.t.cでストリーミングするために、高帯域幅または低帯域幅用に多くの異なる形式が開発されています。
マシン/ロボットビジョン
現在ロボットが直面している多くの課題とは別に、最大の課題の1つはロボットのビジョンを高めることです。 ロボットが物事を見て、識別し、ハードルを識別できるようにします。 多くの作業がこの分野から提供されており、それに取り組むためにコンピュータービジョンの他の完全な分野が導入されています。
ハードル検出
ハードル検出は、画像内のさまざまな種類のオブジェクトを識別し、ロボットとハードル間の距離を計算することにより、画像処理によって行われている一般的なタスクの1つです。
ラインフォロワーロボット
今日のロボットのほとんどは、ラインをたどって動作するため、ラインフォロワーロボットと呼ばれています。 これは、ロボットがそのパス上を移動し、いくつかのタスクを実行するのに役立ちます。 これは、画像処理によっても達成されています。
色処理
カラー処理には、カラー画像と使用されるさまざまなカラースペースの処理が含まれます。 たとえば、RGBカラーモデル、YCbCr、HSV。 また、これらのカラー画像の送信、保存、エンコードの研究も含まれます。
パターン認識
パターン認識には、画像処理や、機械学習（人工知能の分野）を含む他のさまざまな分野の研究が含まれます。 パターン認識では、画像内のオブジェクトを識別するために画像処理が使用され、パターンの変化についてシステムをトレーニングするために機械学習が使用されます。 パターン認識は、コンピューター支援診断、手書き文字の認識、画像の認識などに使用されます。
ビデオ処理
ビデオは、写真の非常に速い動きに他なりません。 ビデオの品質は、1分あたりのフレーム/画像の数と使用されている各フレームの品質に依存します。 ビデオ処理には、ノイズリダクション、ディテールエンハンスメント、モーション検出、フレームレート変換、アスペクト比変換、色空間変換などが含まれます。
