Nota: il seguente articolo ti aiuterà con: Visione artificiale vs elaborazione delle immagini
La visione artificiale e l’elaborazione delle immagini sono entrambe tecnologie che implicano l’uso della programmazione informatica sulle immagini. Possono essere pensati come due diversi metodi di utilizzo della potenza computazionale per elaborare i dati visivi. Sebbene entrambi portino lo stesso nome, i loro usi e funzioni scientifiche sono molto diversi.
In questo articolo discuteremo della visione artificiale, dell’elaborazione delle immagini e delle differenze tra loro.
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Nel campo dell’Intelligenza Artificiale (AI), la visione artificiale è la capacità dei computer di elaborare informazioni visive con alcune funzioni automatizzate, come il riconoscimento o il tracciamento di oggetti. Al giorno d’oggi, le persone utilizzano la visione artificiale per una varietà di applicazioni, tra cui:
- Sistemi di targeting automatico
- Analisi automatizzata delle immagini
- Controllo qualità sui prodotti (macchine)
- Identificazione dei volti nelle fotografie
- Scansione di codici a barre e codici QR
La visione artificiale è una branca dell’informatica che coinvolge lo studio dei sistemi informatici e delle loro interazioni con il mondo fisico. Viene utilizzato anche nell’elaborazione delle immagini ma ha uno scopo diverso. Immagina se stessi camminando per strada e un oggetto si muovesse verso di te. Lo percepiresti come un oggetto che si muove verso di te. Un programma di visione artificiale può già riconoscere questo movimento ed esprimere a parole ciò che sta vedendo.
Sebbene in queste tecnologie vengano utilizzati computer e programmi, le loro funzioni sono molto diverse. La visione artificiale viene utilizzata per identificare oggetti in base a modelli di oggetti o riconoscimento di caratteristiche. I computer possono essere programmati per vedere un oggetto in molti modi, rendendoli utili per scoprire cosa sta succedendo nel mondo che ci circonda.
La visione artificiale richiede molti dati che analizza ripetutamente finché non inizia finalmente a riconoscere le immagini. Due tecnologie svolgono un ruolo significativo nel funzionamento della visione artificiale: apprendimento profondo e reti neurali convoluzionali (CNN). Per le singole immagini viene generalmente utilizzata la CNN, nel caso dei video viene utilizzata una rete neurale ricorrente (RNN).
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L’elaborazione delle immagini è una tecnologia che esiste ormai da parecchio tempo, anche se da allora ha fatto molta strada. L’elaborazione delle immagini ha molti usi, uno dei quali è la creazione di un programma in grado di riconoscere determinate caratteristiche di un’immagine. Oggi viene utilizzato in molti luoghi, dalle telecamere di sicurezza ai bancomat.
L’elaborazione delle immagini avviene quando un’immagine viene trasformata in un formato digitale per estrarne informazioni eseguendo operazioni specifiche su di essa. I sistemi di elaborazione delle immagini applicano un metodo di elaborazione del segnale predeterminato a tutte le immagini 2D.
L’immagine può essere paragonata all’oggetto visivamente (visivamente) o matematicamente (matematicamente). Visivamente, è un confronto tra l’immagine originale e una vista sovrapposta migliorata della stessa immagine. Algebricamente, è un confronto tra rappresentazioni matematiche di immagini e firme –
- Digitalizzazione
- Registrazione e confronto visivo
- Confronto matematico
- Ricerca e recupero di oggetti
Esistono molteplici applicazioni dell’elaborazione delle immagini:
1) Elaborazione di diversi tipi di immagini: Esistono vari tipi di immagini mediche come la scansione TC (TC convenzionale, TC a doppia sorgente), MRI (risonanza magnetica), scansione ad ultrasuoni, scansione PET, scansione SPECT ecc.
2) Recuperare immagini anomale: questo può essere fatto confrontando le immagini 2D di una persona normale e di una persona anormale.
3) Analisi dei cluster: è fattibile nel caso di un set di dati di grandi dimensioni o quando si desidera confrontare patch di immagini simili (come i BLOB).
4) Elaborazione video: possiamo rilevare anomalie nelle scansioni TC multi-frame confrontando i frame.
5) La segmentazione basata sulla logica fuzzy utilizzando tagli normalizzati è un metodo popolare per segmentare le immagini mediche.
La maggior parte degli algoritmi di visione artificiale sono filtri lineari che prendono una qualche forma di immagine come input, la modificano e producono un output. Quando si applicano determinati metodi di filtraggio predeterminati, queste operazioni solitamente trattano tutte le immagini come segnali bidimensionali.
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Una combinazione di elaborazione delle immagini e visione artificiale ci aiuterebbe a comprendere meglio ciò che ci circonda. I nostri occhi e la nostra percezione non sono all’altezza della tecnologia odierna, il che spiega il fatto che vediamo molte cose come oggetti in movimento o come oggetti inesistenti, come fantasmi o addirittura immagini di persone che non sono nella stanza. Per percepire il mondo che ci circonda, abbiamo bisogno di programmi di visione artificiale in grado di identificare le forme e riconoscere il movimento in un’immagine già esistente. Le immagini possono quindi essere elaborate e archiviate per aiutarci a riconoscere ciò che stiamo vedendo.
Sembra quasi che entrambi svolgano compiti molto simili; le differenze tra visione artificiale ed elaborazione delle immagini sono:
| Parametro | Visione computerizzata | Elaborazione delle immagini |
| Messa a fuoco | Elaborazione di immagini e video per estrarne informazioni. | Elaborazione di immagini grezze e miglioramento delle stesse per altre attività. |
| Metodi/Tecnologie utilizzate | Elaborazione delle immagini, apprendimento automatico, CNN, RNN. | Diffusione anisotropa, Filtraggio diverso, Modelli Markov nascosti, Analisi delle componenti indipendenti. |
| Ingresso contro uscita | Ingresso: l’immagine Output – Comprendere l’immagine e i contenuti. |
Ingresso – Immagine Output: immagine dopo trasformazioni quali allungamento, nitidezza, attenuazione e contrasto. |
| Applicazioni nella vita reale | Rilevamento di oggetti, riconoscimento della grafia, riconoscimento dei volti, classificazione delle immagini e tracciamento degli oggetti. | Ridimensionamento delle immagini, Correzione dell’illuminazione, Modifica dei toni, Confronto delle immagini. |
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