Розділ 1.3: Комп’ютерне бачення та обробка зображень

Комп’ютерний зір і обробка зображень — це дві тісно пов’язані галузі, які займаються отриманням, обробкою й аналізом цифрових зображень і відео. Ці родовища мають багату історію, яка налічує кілька десятиліть.

На початку розвитку комп’ютерного зору та обробки зображень дослідники зосереджувалися на розробці алгоритмів, які могли б виявляти та розпізнавати прості форми та візерунки на зображеннях. Ці перші системи були обмежені обчислювальною потужністю того часу, і їхня точність була обмеженою.

У 1970-х і 1980-х роках дослідники почали досліджувати більш складні алгоритми комп’ютерного зору та обробки зображень. Однією з ключових подій цього часу було створення алгоритмів визначення країв, які дозволили комп’ютерам ідентифікувати краї об’єктів на зображеннях. Це була важлива подія, оскільки вона дозволила комп’ютерам почати розрізняти різні об’єкти на зображенні.

У 1990-х роках дослідники розробили алгоритми сегментації зображення, які включають поділ зображення на різні регіони на основі їхніх характеристик. Ці алгоритми використовувалися в широкому діапазоні програм, включаючи медичну візуалізацію та робототехніку.

У 2000-х роках методи машинного навчання, такі як глибоке навчання, стали популярними в дослідженнях комп’ютерного зору та обробки зображень. Ці методи дозволили виконувати більш точні та складні завдання розпізнавання зображень, такі як виявлення об’єктів і класифікація зображень.

Сьогодні комп’ютерне бачення та обробка зображень використовуються в широкому діапазоні програм, включаючи розпізнавання обличчя, безпілотні автомобілі та системи безпеки. Комп’ютерний зір також використовується в медичних візуалізаціях, таких як МРТ і КТ, щоб допомогти лікарям діагностувати та лікувати хвороби.

Майбутнє комп’ютерного зору та обробки зображень, ймовірно, включатиме розробку більш складних алгоритмів для розпізнавання та аналізу зображень, а також використання нових технологій, таких як доповнена реальність і віртуальна реальність. Існує також потенціал для використання цих галузей у нових додатках, таких як автоматизований контроль якості у виробництві та аналіз супутникових зображень для моніторингу навколишнього середовища.