Aplicaciones y uso
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Dado que el procesamiento de imágenes digitales tiene aplicaciones muy amplias y casi todas las áreas técnicas están influenciadas por DIP, solo discutiremos algunas de las principales aplicaciones de DIP.
El procesamiento de imágenes digitales no se limita a ajustar la resolución espacial de las imágenes convencionales capturadas por la cámara. Esto no se limita a aumentar el brillo de la foto, etc. Más bien, es mucho más.
Las ondas electromagnéticas se pueden considerar como una corriente de partÃculas, cada partÃcula de las cuales se mueve a la velocidad de la luz. Cada partÃcula contiene un paquete de energÃa. Este paquete de energÃa se llama fotón.
El espectro electromagnético de energÃa fotónica se muestra a continuación.
En este espectro electromagnético, solo podemos ver el espectro visible. El espectro visible incluye principalmente siete colores diferentes, comúnmente conocidos como (VIBGOYR). VIBGOYR significa violeta, Ãndigo, azul, verde, naranja, amarillo y rojo.
Pero eso no niega la existencia de otras cosas en el espectro. Nuestro ojo humano solo puede ver la parte visible, en la que vimos todos los objetos. Pero la cámara puede ver otras cosas que no son visibles a simple vista. Por ejemplo: rayos X, rayos gamma, etc. Por tanto, el análisis de todo esto también se realiza en el procesamiento de imágenes digitales.
Esta discusión lleva a otra pregunta que
La respuesta a esta pregunta es que otras cosas como los rayos X se utilizan ampliamente en el campo médico. El análisis de rayos gamma es esencial porque se usa ampliamente en medicina nuclear y observaciones astronómicas. Lo mismo ocurre con el resto de cosas del espectro electromagnético.
Algunas de las áreas principales en las que se utilizan ampliamente las imágenes digitales se enumeran a continuación.
Nitidez y restauración de imagen
Campo médico
Sensores remotos
Transmisión y codificación
Visión mecánica / robótica
Procesamiento de color
Reconocimiento de patrones
Procesamiento de video
Imágenes microscópicas
Otros
Nitidez y restauración de imagen
La nitidez y la restauración se refieren aquà al procesamiento de imágenes capturadas por una cámara moderna para mejorar su calidad o procesar estas imágenes para lograr el resultado deseado. Esto es lo que suele hacer Photoshop.
Esto incluye escalado, desenfoque, nitidez, escala de grises a color, detección de bordes y viceversa, búsqueda de imágenes y reconocimiento de imágenes. Ejemplos tÃpicos:
Imagen original
Imagen ampliada
Difuminar la imagen
Imagen nÃtida
Los bordes
Aplicaciones comunes de DIP en el campo médico:
Imagen gamma
Escaneo de mascotas
Imagen de rayos x
TomografÃa computarizada médica
Imágenes UV
En el campo de la teledetección, un terreno es escaneado por un satélite o desde una gran altitud, y luego analizado para obtener información sobre él. Una aplicación especÃfica de la imagen digital en la teledetección es la detección de daños a la infraestructura causados ​​por terremotos.
Porque se tarda más en identificar el daño, incluso si se centra en un daño mayor. Dado que el área afectada por un terremoto a veces es tan amplia que es imposible verla con un ojo humano para evaluar el daño. Aun asÃ, es un procedimiento muy ajetreado y que requiere mucho tiempo. Por tanto, la solución a este problema está en el procesamiento de imágenes digitales. Se toma una imagen del área afectada desde el suelo y luego se analiza para detectar diferentes tipos de daños por terremoto.
Pasos clave del análisis:
Extracción de aristas
Análisis y mejora de varios tipos de aristas
La primera imagen que se transmitió por cable fue de Londres a Nueva York a través de un cable submarino. La imagen cargada se muestra a continuación.
La foto publicada tardó tres horas en llegar de un lugar a otro.
Ahora imagine que hoy podemos ver video en vivo o videovigilancia en vivo de un continente a otro con un retraso de varios segundos. Esto significa que se ha trabajado mucho en esta dirección. Este campo está orientado no solo a la transmisión, sino también a la codificación. Se han desarrollado muchos formatos diferentes para codificar fotos con ancho de banda alto o bajo y luego transmitirlas a través de Internet, etc.
Aparte de los muchos desafÃos que enfrentan los robots en la actualidad, uno de los mayores desafÃos sigue siendo mejorar la visión del robot. Hacer que el robot sea capaz de ver cosas, identificarlas, identificar obstáculos, etc. Se ha trabajado mucho en esta área, y se ha introducido un área completamente diferente de visión por computadora para su trabajo.
La detección de obstáculos es una de las tareas habituales que se resuelve mediante el procesamiento de imágenes, identificando diferentes tipos de objetos en la imagen y luego calculando la distancia entre el robot y los obstáculos.
La mayorÃa de los robots modernos funcionan siguiendo una lÃnea y, por lo tanto, se denominan robots seguidores de lÃnea. Esto ayuda al robot a moverse a lo largo de su camino y realizar algunas tareas. Esto también se ha logrado mediante el procesamiento de imágenes.
El procesamiento de color incluye el procesamiento de imágenes en color y los distintos espacios de color que se utilizan. Por ejemplo, modelo de color RGB, YCbCr, HSV. Esto también incluye aprender a transferir, almacenar y codificar estas imágenes en color.
El reconocimiento de patrones incluye el estudio del procesamiento de imágenes y varios otros campos, incluido el aprendizaje automático (una rama de la inteligencia artificial). En el reconocimiento de patrones, el procesamiento de imágenes se usa para identificar objetos en imágenes y luego el aprendizaje automático se usa para entrenar al sistema a cambiar el patrón. El reconocimiento de patrones se utiliza en diagnósticos informáticos, reconocimiento de escritura a mano, reconocimiento de imágenes, etc.
El video no es más que un movimiento muy rápido de imágenes. La calidad del video depende del número de cuadros / imágenes por minuto y de la calidad de cada cuadro utilizado. El procesamiento de video incluye reducción de ruido, mejora de detalles, detección de movimiento, conversión de velocidad de cuadros, conversión de relación de aspecto, conversión de espacio de color, etc.
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