Was ist Bildverarbeitung? Beispiele, Arten und Vorteile

Wir sehen jeden Tag Tausende von Bildern, online und in der realen Welt. Es ist wahrscheinlich, dass die Bilder in irgendeiner Weise verändert wurden, bevor sie in die Öffentlichkeit gelangten.

Ob jemand einfach die Helligkeit oder Schärfe der Bilder verbessert oder umfangreichere Bearbeitungen vorgenommen hat, um wichtige Informationen zu extrahieren, viele Branchen verlassen sich auf die Technik der Bildverarbeitung, um ihre Arbeit zu erledigen.

Während die Bildverarbeitung in irgendeiner Form seit mindestens 80 Jahren existiert, haben technologische Entwicklungen im letzten Jahrzehnt zu einem Anstieg der Nutzung von künstlichen Intelligenz (KI)-Werkzeugen geführt. Algorithmen wurden entwickelt, um zu replizieren, wie das menschliche Gehirn diese Bilder verarbeiten würde. Bilderkennungssoftware, auch bekannt als Computer Vision, führt die Verarbeitungsfunktionen aus, für die die Maschine trainiert wurde.

Analoge versus digitale Bildverarbeitung

Die meisten Formen der Bildverarbeitung sind heutzutage digital, wobei pixelierte Grafiken durch einen Computer mit einem Algorithmus verarbeitet werden. Mit KI erhöhen diese Algorithmen die Präzision und Raffinesse der Identifikation und Modifikation.

Analoge Bildverarbeitung findet jedoch immer noch statt. Spezielle Arten von optischen Computern werden verwendet, um physische Bilder mit Lichtwellen zu verarbeiten, die vom Objekt erzeugt werden. Das Erstellen von Hardcopies, wie Drucken oder Kopieren, ist die häufigste Anwendung der analogen Bildverarbeitung.

Arten der Bildverarbeitung

Das Ziel der meisten Bildverarbeitungen ist es, entweder die Qualität des Bildes selbst zu verbessern oder ein besseres Verständnis der verschiedenen Elemente im Bild zu erlangen. Unterschiedliche Ziele erfordern unterschiedliche Arten der Verarbeitung.

Einige der häufigsten Arten der Bildverarbeitung sind:

• Bildverbesserung. Nicht jedes Bild kommt in seiner ursprünglichen Form perfekt heraus. Bildverarbeitungstools können die Qualität von Bildern verändern, indem sie Dinge wie Helligkeit, Schärfe, Klarheit und Kontrast anpassen.
• Objekterkennung und Klassifizierung. Die Praxis der Objekterkennung identifiziert verschiedene Elemente innerhalb eines Bildes. Man kann Muster finden, wenn sie in einem Bild sauber getrennt sind, oder man kann schnell bestimmte Objekte hervorheben, wenn das Bild gescannt wird.
• Bildsegmentierung. Bilder müssen möglicherweise in verschiedene Abschnitte unterteilt werden, um Objekte zu erkennen oder für andere Zwecke. Danach kann man die separaten Regionen unabhängig voneinander analysieren. Dies geschieht häufig in der medizinischen Bildgebung wie MRTs, die verschiedene Grautöne und Schwarz zeigen, um feste Massen um Flüssigkeiten darzustellen.
• Bildkompression. Diese Art reduziert die Dateigröße eines Bildes, während die ursprüngliche Qualität erhalten bleibt. Die Kompression beschleunigt das Hochladen von Bildern auf Websites, verbessert die Ladezeiten von Seiten und minimiert den Speicherbedarf für Unternehmen, die zahlreiche Bilddateien aufbewahren.
• Bildwiederherstellung. Bilder jeglicher Art können im Laufe der Zeit an Qualität verlieren. Physische Fotos insbesondere verschlechtern sich über Jahrzehnte, und die Bildverarbeitung ist eine gute Möglichkeit, das ursprüngliche Aussehen und Gefühl wiederherzustellen, insbesondere für physische Fotografien.

Was ist Annotation in der Bildverarbeitung?

Die Praxis der Bildannotation kennzeichnet Elemente innerhalb digitaler Bilder. Dies bezieht sich darauf, ob es manuell von Menschen oder digital von Computern durchgeführt wird. Es ermöglicht Computern, ein Bild zu interpretieren und wichtige Informationen zu extrahieren.

Wenn KI als primäre Methode der Bildverarbeitung fungiert, legen Maschinelles Lernen (ML) Ingenieure typischerweise die in einen digitalen Bildverarbeitungsalgorithmus eingegebenen Labels im Voraus fest, um den Computer in verschiedene Objekte einzuführen.

Dies ist ein wesentlicher Bestandteil des Objekterkennungs- und Klassifizierungsprozesses, da hier gemachte Fehler schwer zu beheben sind, wenn das maschinelle Lernwerkzeug wächst. Präzision und Genauigkeit in dieser frühen Phase des Trainings sind unverzichtbar.

Wie werden digitale Bilder verarbeitet?

Für jedes Bildverarbeitungsprojekt gibt es mehrere wichtige Schritte, die durchgeführt werden müssen, damit das Bild gründlich verändert (falls erforderlich) und überprüft werden kann, bevor ein besseres Ergebnis erzielt werden kann. Nicht jedes Bild muss alle diese Schritte durchlaufen, aber diese Abfolge wird am häufigsten in der Bildverarbeitung verwendet.

1. Erfassung

Der erste einfache Schritt besteht darin, ein Foto mit einer Kamera aufzunehmen oder ein analoges Bild in ein digitales umzuwandeln. Auch als Vorverarbeitung bekannt, bewegt die Erfassung das Bild von seiner ursprünglichen Quelle und lädt es auf einen Computer hoch.

2. Verbesserung oder Wiederherstellung

Bearbeitungen am Bild können sofort beginnen. Dies könnte das Schärfen des Bildes umfassen, um verschwommene Merkmale zu entfernen, den Kontrast zu erhöhen, um verschiedene Teile des Bildes besser zu sehen, oder Bereiche des Bildes wiederherzustellen, die möglicherweise beschädigt wurden.

3. Farbverarbeitung

Bei Farbvisualisierungen könnten an dieser Stelle Korrekturen erforderlich sein, um die endgültigen Farben des Bildes so genau wie möglich an eine standardisierte Farbkarte anzupassen.

4. Wavelets und Multi-Resolution-Verarbeitung

Wavelets repräsentieren verschiedene Teile des Bildes auf verschiedenen Auflösungsebenen. Wenn ein Bild in seine Wavelets zur Kompression und Analyse unterteilt wird, hat der Computer es einfacher, in kleinerem Maßstab zu arbeiten.

5. Kompression

Die Reduzierung der Bildgröße an diesem Punkt im Prozess verkleinert die Dateigröße und hält gleichzeitig die Bildqualität so hoch wie möglich.

6. Morphologische Verarbeitung

Verschiedene Elemente des Bildes können während der Verarbeitung zusammengeführt werden, wenn sie nicht für die Analyse oder Extraktion benötigt werden. Dies reduziert die gesamte Verarbeitungszeit.

7. Segmentierung

In diesem wichtigen Schritt wird jede Region der Grafik in Gruppen basierend auf den Eigenschaften der Pixel unterteilt. Dies hilft, verschiedene Bereiche des Bildes zu unterscheiden.

8. Darstellung und Beschreibung

Dieser Schritt hilft, Grenzen in segmentierten Regionen des Bildes zu finden. Attribute dieser segmentierten Regionen werden während der Beschreibungsphase zugewiesen, die eine Gruppe von einer anderen unterscheidet.

9. Objekterkennung

Sobald alle Bildsegmente beschrieben und zugewiesen wurden, werden Labels hinzugefügt, um menschlichen Benutzern die Identifizierung der verschiedenen Teile des Bildes zu ermöglichen. Zum Beispiel unterscheidet die Objekterkennung in einer Straßenszene zwischen Autos und Straßenlaternen und kennzeichnet sie entsprechend.

Wie Bildverarbeitung in der realen Welt verwendet wird

Es gibt Hunderte von Anwendungen für die Bildverarbeitung – von Gesundheitswesen und Landwirtschaft bis hin zu Sicherheit und Rechtsdienstleistungen.

Gesichts- und Texterkennung

Gesichtserkennungssoftware sucht nach Vergleichen zwischen zwei Bildern, normalerweise zwischen einer Person oder einem Live-Bild der Person und einem Ausweis, wie einem Reisepass oder Führerschein. Diese Software kann auch für Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) zum Entsperren eines Telefons verwendet werden, zusammen mit automatischem Tagging in Fotos auf sozialen Medienplattformen.

Diese Technologie hilft nicht nur bei Bildern. Sie können auch auf diese Tools zurückgreifen, um nach erkennbaren Mustern zu suchen, sowohl in getipptem als auch handgeschriebenem Text. Die Dokumente können auch in Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Extraktion, Annotation und Überprüfung eingegeben werden, genau wie bei visuellen Darstellungen.

Umgekehrte Bildsuche

Haben Sie jemals eine umgekehrte Google-Bildersuche durchgeführt? Diese wird von Bildverarbeitungstechnologie angetrieben. Umgekehrte Bildsuchen bewerten die Merkmale im Originalbild und durchsuchen das Web nach ähnlichen oder exakten Übereinstimmungen dieses Bildes an anderer Stelle online.

Objekterkennung bei autonomen Fahrzeugen

Selbstfahrende Fahrzeuge müssen sofort und ständig mögliche Gefahren wie Fußgänger, Gebäude und andere Autos erkennen, um alle vor ihnen zu schützen. Objekterkennungsalgorithmen können schnell bestimmte Objekte im Sichtbereich des Fahrzeugs identifizieren, was die Sicherheitsfunktionen des Autos auslöst.

Medizinische Bildgebung

Von der Forschung über die Diagnose bis zur Genesung wenden medizinische Fachkräfte Bildverarbeitungstechnologie umfassend an. Gesundheitsarbeiter erkennen Tumore und andere Anomalien, während die 3D-Bildverarbeitung Chirurgen befähigt, die komplexesten Teile unserer Anatomie zu navigieren.

Vorteile der Bildverarbeitung

Fachleute aus verschiedenen Bereichen haben viele Vorteile durch die Verwendung von Bildverarbeitungstools gefunden. Hier sind nur einige erwähnt.

Erhöhte Genauigkeit

Bildverarbeitungstools erkennen selbst das kleinste Detail, was das Auffinden von Fehlern erheblich erleichtert. Die Automatisierung vieler Schritte in der Bildverarbeitungspipeline reduziert menschliche Fehler. Viele Branchen, wie Medizin und Landwirtschaft, vertrauen auf das hohe Maß an Präzision, das die moderne Bildverarbeitung bietet.

Kosteneinsparungen

Probleme früh im Prozess zu erkennen, wie in der Produktfertigung oder im Einzelhandel, bedeutet, dass Unternehmen Geld sparen, indem sie diese später mit Rückrufen oder Rücksendungen korrigieren. Bildverarbeitung kann zur Qualitätskontrolle verwendet werden, um mögliche Mängel in Produkten zu identifizieren, während sie hergestellt werden, sowie zur Überprüfung von Informationen wie Chargennummern oder Verfallsdaten. Wenn während der Herstellung Fehler gemacht werden, diese aber sofort erkannt werden, können sie behoben werden, bevor sie an Kunden gehen.

Echtzeit-Updates

Wenn Bildverarbeitungstools in Branchen wie Sicherheit und Überwachung eingesetzt werden, kann ihre Fähigkeit, Echtzeitdaten zu kommunizieren, den Unterschied zwischen dem Erfolg oder Misserfolg eines Kriminellen ausmachen. Dies ermöglicht es Sicherheitsteams, schnell zu reagieren, wenn sie auf Vorfälle reagieren.

Verbesserte Kundenerfahrung

Kundenorientierte Bereiche wie Einzelhandel und Gastgewerbe nutzen die Bildverarbeitung auf verschiedene Weise. Dazu gehört der Vergleich einer digitalen Aufnahme des Inventars in einem Lagerraum oder Lagerhaus mit den Systembeständen.

Dies stellt sicher, dass die Bestandszählungen genau sind und gibt Managern das Okay zum Nachbestellen. Jetzt müssen Kunden nicht mehr so lange auf ihre Artikel warten.

Wie hat KI die Bildverarbeitung verändert und verbessert?

Die Einführung von KI in die Bildverarbeitung hat die Art und Weise, wie viele Branchen diese Technologie in ihrem Alltag nutzen, erheblich verändert. Da Algorithmen immer ausgefeilter werden, um Maschinen zu trainieren, wie Menschen zu denken und zu verarbeiten, wachsen die Anwendungen für diese Technologie weiter.

Die Verwendung von Deep Learning mit Bildverarbeitung hat den Weg für Computer geebnet, um Objekte innerhalb eines Bildes zu erkennen und Muster genauer zu erkennen. Die Modelle, die wir heute haben, verarbeiten und verstehen visuelle Daten viel schneller als traditionelle digitale oder analoge Bildverarbeitungstechniken.

Für viele der Branchen, die bereits auf Bildverarbeitung zählen, hat KI die Effizienz verbessert, indem sie selbst die komplexesten Aufgaben wie Segmentierung und Bildverbesserung automatisiert hat.

Gesichts- und Objekterkennung ist eine der am häufigsten verwendeten Anwendungen der KI-Bildverarbeitung. Auch die Bildgenerierung nimmt in diesem Bereich Raum ein, indem sie neue Arbeiten basierend auf Informationen aus zuvor erstellten visuellen Darstellungen erstellt.

Der Prozess der digitalen Bildverarbeitung mit KI

Ingenieure nutzen ML-Techniken, um die Leistungsfähigkeit von KI-Algorithmen zur Interpretation visueller Daten zu nutzen. Neuronale Netze, die Kernfunktionalität hinter diesem Prozess, bestehen aus miteinander verbundenen Knoten, die in einer geschichteten Struktur angeordnet sind, um die Art und Weise zu imitieren, wie ein menschliches Gehirn Daten versteht. Nachdem sie positioniert sind, kann der Algorithmus seine Bildverarbeitung durchführen, indem er die folgende Methode verwendet.

• Datensammlung. Die erste Phase besteht darin, einen großen Datensatz mit gekennzeichneten oder annotierten Bildern zu sammeln, um den Algorithmus zu trainieren. Sie sollten eng mit Ihrem Projekt oder Ihrer Aufgabe in Verbindung stehen; relevantere Daten im Voraus erhöhen die Chancen auf genaue Ergebnisse später. In dieser Phase werden Bilder verarbeitet, um sie für Konsistenz zu skalieren.
• Mustererkennung. Vor dem Training beginnt das Modell, Muster innerhalb des Datensatzes zu identifizieren und zu unterscheiden.
• Modelltraining. Hier beginnt das neuronale Netz, den Eingabedatensatz und alle darin enthaltenen Elemente wie Bildlabels oder Muster zu überprüfen. Diese Informationen helfen, die Intelligenz des neuronalen Netzes für zukünftige Projekte zu entwickeln.
• Merkmalextraktion. Trainierte Modelle sollten einen Punkt erreichen, an dem sie anfangen können, selbstständig zu arbeiten, einschließlich der Identifizierung der Merkmale neuer, bisher ungesehener Bilder. Basierend auf dem, was der Algorithmus während der Trainingsphase gelernt hat, sollten relevante Merkmale jetzt erkennbar sein. Zum Beispiel sollten neuronale Netze in der Gesichtserkennung in der Lage sein, Gesichtszüge wie Nasen oder Augen in dieser Phase zu erkennen.
• Validierung. Betrachten Sie dies als die Testphase für alle abgeschlossenen Schritte. Sie vergleichen einen separaten Validierungsdatensatz mit der bisherigen Leistung des Modells, um Ungenauigkeiten und Bereiche zu finden, die Feinabstimmung erfordern.
• Schlussfolgerung. An diesem Punkt führen Sie neue Bilder in das Modell ein, um das Training fortzusetzen, sobald Fehler korrigiert wurden. Dies baut auf den zuvor gelernten Mustern auf und ermöglicht es dem Modell, eigene Vorhersagen über neue visuelle Darstellungen zu treffen.
• Lernen und Verbesserung. Der Prozess geht weiter, selbst nachdem vollständig trainierte Modelle eingesetzt wurden. Kontinuierliche Verbesserung durch zusätzliche Trainingszyklen mit neuen Daten verbessert die Leistung und erhöht die Genauigkeit im Laufe der Zeit.

Top 5 Bilderkennungssoftware

Bildprozessoren oder Erkennungstools werden von Datenwissenschaftlern verwendet, um Bilderkennungsmodelle zu trainieren und Ingenieuren zu helfen, bestehende Software anzupassen, um Bildverarbeitungsfähigkeiten zu haben. Diese Software ist ein wichtiger Bestandteil des maschinellen Lernens und ermöglicht es Unternehmen, mehr mit ihren visuellen Medien zu tun.

Um in die Kategorie der Bilderkennungssoftware aufgenommen zu werden, müssen Plattformen:

• Einen Deep-Learning-Algorithmus speziell für die Bilderkennung bereitstellen
• Mit Bilddatensätzen verbunden sein, um eine spezifische Lösung oder Funktion zu erlernen
• Die Bilddaten als Eingabe konsumieren und eine ausgegebene Lösung bereitstellen
• Bilderkennungsfähigkeiten für andere Anwendungen, Prozesse oder Dienste bereitstellen

* Unten sind die fünf führenden Bilderkennungssoftwarelösungen aus dem Sommer 2024 Grid Report von G2 aufgeführt. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet sein.

1. Google Cloud Vision API

Google Clouds Vision API ist ein Bildverarbeitungstool, das mehrere Objekte innerhalb von Bildern erkennen und klassifizieren kann und Entwicklern hilft, die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens zu nutzen. Mit vortrainierten ML-Modellen können Entwickler Bilder in Millionen vordefinierter Kategorien klassifizieren, um die Bildverarbeitung effizienter zu gestalten.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Das Beste an der API ist, dass sie auf einem sehr großen Datensatz trainiert ist, was das Leben der Entwickler erleichtert, da wir großartige Bilderkennungsmodelle mit sehr hoher Genauigkeit erstellen können, ohne dass wir selbst große Datenmengen zur Verfügung haben.“

- Google Cloud Vision API Review, Saurabh D.

Was Benutzer nicht mögen:

„Bei Bildern von geringer Qualität gibt es manchmal die falsche Antwort, da einige Lebensmittel die gleiche Farbe haben. Es bietet uns nicht die Möglichkeit, das Modell für unseren spezifischen Anwendungsfall anzupassen oder zu trainieren.“

- Google Cloud Vision API Review, Badal O.

2. Gesture Recognition Toolkit

Mit dem Gesture Recognition Toolkit können Entwickler bestehende Datensätze verwenden, um die Echtzeit-Bildverarbeitung schnell und einfach abzuschließen. Das Toolkit ist plattformübergreifend und Open Source, was es sowohl neuen als auch erfahrenen Entwicklern erleichtert, von anderen zu profitieren, die an ähnlichen Projekten arbeiten.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Ich mag, wie es für die Arbeit mit Echtzeit-Sensordaten und gleichzeitig für die traditionelle Offline-Maschinenlernaufgabe entwickelt wurde. Ich mag, dass es eine doppelte Präzisionsfließkommazahl hat und leicht in eine einfache Präzision geändert werden kann, was es zu einem sehr flexiblen Werkzeug macht.“

- Gesture Recognition Toolkit Review, Diana Grace Q.

Was Benutzer nicht mögen:

„Das Gesture Recognition Toolkit hat gelegentlich Verzögerungen und einen weniger reibungslosen Implementierungsprozess.“

- Gesture Recognition Toolkit Review, Civic V.

3. SuperAnnotate

SuperAnnotate ist eine führende Bildannotationssoftware, die Unternehmen hilft, KI-Modelle mit hochwertigen Trainingsdaten zu erstellen, zu verfeinern und zu iterieren. Die fortschrittliche Annotationstechnologie, Datenkurations-, automatisierten Funktionen und Datenverwaltungstools ermöglichen es Ihnen, groß angelegte KI-Modelle mit vordefinierten Datensätzen zu erstellen.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Die Plattform ist sehr einfach und intuitiv zu bedienen. Die Benutzeroberfläche ist freundlich und alles ist leicht zu finden.“

- SuperAnnotate Review, Dani S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Wir hatten einige Probleme mit benutzerdefinierten Workflows, die das Team für spezifische Projekte auf ihrer Plattform implementiert hat.“

- SuperAnnotate Review, Rohan K.

4. Syte

Syte ist eine visuelle KI-Produktentdeckungsplattform, die Kamerasuche, Personalisierungs-Engine und In-Store-Tools verwendet, um E-Commerce- und stationäre Einzelhandelsunternehmen dabei zu helfen, Käufer mit ihren Produkten zu verbinden. Die Tools sind sofort und intuitiv, was es Käufern erleichtert, Produkte zu entdecken und zu kaufen.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Der visuelle Suchentdeckungsbutton ist eine großartige Ergänzung zu unserer E-Commerce-Website. Ich mag, dass er Kunden hilft, ähnliche Artikel visuell zu finden, für Produkte, die möglicherweise nicht in ihrer Größe verfügbar sind, wodurch die Konversion und das gesamte Einkaufserlebnis verbessert werden. Ich mag auch, dass Kunden die visuelle Suchauswahl anpassen können, um Cross-Shopping mit anderen in unseren Bildern vorgestellten Artikeln zu fördern.“

- Syte Review, Lexis K.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Backend-Merch-Plattform ist nicht so intuitiv wie andere Plattformen. Die Funktion „Look vervollständigen“ zeigt nicht die genauen Produkte, die Teil des Looks sind, sondern nur ähnliche.“

- Syte Review, Cristina F.

5. Dataloop

Dataloop ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Algorithmen zu erstellen und Daten während aller Teile des KI-Lebenszyklus zu trainieren. Von der Verwaltung und Annotation bis zur Modellauswahl und Bereitstellung verwendet Dataloop intuitive Funktionen, um das Beste aus Ihren KI-Systemen herauszuholen.

Was Benutzer am meisten mögen:

„DataLoop zeichnet sich durch den Aufbau hochwertiger Dateninfrastrukturen für unstrukturierte Daten aus, rationalisiert Computer-Vision-Pipelines und sorgt für nahtlose Integration mit robusten Sicherheitsmaßnahmen.“

- Dataloop Review, George M.

Was Benutzer nicht mögen:

„Ich hatte Herausforderungen mit einigen steilen Lernkurven, Infrastrukturabhängigkeit und Anpassungsbeschränkungen. Diese haben mich in gewisser Weise in der Nutzung eingeschränkt.“

- Dataloop Review, Dennis R.

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Die Verwendung von KI zum Kennzeichnen, Klassifizieren und Verarbeiten Ihrer Bilder kann Ihrem Team jeden Monat Zeit sparen. Trainieren Sie Ihre Maschine mit den richtigen Funktionen und Datensätzen, damit sie zu einem maßgeschneiderten Arbeiter wird, der die Leistung mit Genauigkeit und Effizienz verbessert.

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