Qu'est-ce que le traitement d'image ? Exemples, types et avantages

Nous voyons des milliers d'images chaque jour, en ligne et dans le monde réel. Il est probable que les images aient été modifiées d'une manière ou d'une autre avant d'être diffusées dans la nature.

Que quelqu'un ait simplement éclairci ou affiné les visuels ou effectué des modifications plus approfondies pour extraire des informations critiques, de nombreuses industries s'appuient sur la technique du traitement d'image pour accomplir leur travail.

Bien que le traitement d'image existe depuis au moins 80 ans sous une forme ou une autre, les développements technologiques de la dernière décennie ont vu une augmentation de l'utilisation des outils d'intelligence artificielle (IA). Des algorithmes ont été développés pour reproduire la façon dont le cerveau humain traiterait ces images. Les logiciels de reconnaissance d'image, également connus sous le nom de vision par ordinateur, effectuent les fonctions de traitement que la machine a été formée à réaliser.

Traitement d'image analogique versus numérique

La plupart des formes de traitement d'image de nos jours sont numériques, ce qui voit des graphiques pixelisés traités par un ordinateur à l'aide d'un algorithme. Avec l'IA, ces algorithmes élèvent la précision et la sophistication de l'identification et de la modification.

Le traitement d'image analogique se produit encore, cependant. Des types spéciaux d'ordinateurs optiques sont utilisés pour traiter des images physiques à l'aide d'ondes lumineuses générées par l'objet. La copie papier, comme l'impression ou la photocopie, reste l'application la plus courante du traitement d'image analogique.

Types de traitement d'image

L'objectif de la plupart des traitements d'image est soit d'améliorer la qualité du visuel lui-même, soit de mieux comprendre les différents éléments de l'image. Différents objectifs nécessitent différents types de traitement.

Certains des types de traitement d'image les plus courants sont :

• Amélioration de l'image. Toutes les photos ne sortent pas parfaitement dans leur forme originale. Les outils de traitement d'image peuvent modifier la qualité des images en ajustant la luminosité, la netteté, la clarté et le contraste.
• Détection et classification d'objets. La pratique de la détection d'objets identifie différents éléments au sein d'une image. Vous pouvez trouver des motifs lorsqu'ils sont clairement séparés dans un visuel ou vous pouvez rapidement mettre en évidence des objets spécifiques lorsque le visuel est scanné.
• Segmentation d'image. Les images peuvent avoir besoin d'être divisées en différentes sections pour la détection d'objets ou d'autres fins. Après cela, vous pouvez analyser les régions séparées indépendamment les unes des autres. Cela se produit souvent dans l'imagerie médicale comme les IRM, qui montrent différentes nuances de gris et de noir pour représenter des masses solides autour de fluides.
• Compression d'image. Ce type réduit la taille du fichier d'une image tout en préservant sa qualité originale. La compression permet de télécharger des images sur des sites Web plus rapidement, améliore les temps de chargement des pages et minimise les besoins de stockage pour les entreprises qui conservent de nombreux fichiers d'images.
• Restauration d'image. Les images de tout type peuvent perdre leur qualité au fil du temps. Les photos physiques se dégradent particulièrement au fil des décennies et le traitement d'image est un bon moyen de restaurer l'apparence et la sensation originales, en particulier pour les photographies physiques.

Qu'est-ce que l'annotation dans le traitement d'image ?

La pratique de l'annotation d'image étiquette les éléments au sein des images numériques. Cela se réfère à quand c'est fait manuellement par des humains ou numériquement par des ordinateurs. Cela permet aux ordinateurs d'interpréter une image et d'extraire des informations importantes.

Lorsque l'IA fonctionne comme la méthode principale de traitement d'image, les ingénieurs en apprentissage automatique (ML) prédéterminent généralement les étiquettes entrées dans un algorithme de traitement d'image numérique, aidant à introduire l'ordinateur à différents objets.

C'est une partie essentielle du processus de détection et de classification d'objets, car toute erreur ici devient difficile à corriger à mesure que l'outil d'apprentissage automatique se développe. La précision et l'exactitude à ce stade précoce de la formation sont non négociables.

Comment les images numériques sont-elles traitées ?

Pour tout projet de traitement d'image, il y a plusieurs étapes clés qui doivent se produire pour que l'image soit complètement modifiée (si nécessaire) et examinée avant qu'une meilleure sortie puisse être générée. Toutes les images n'auront pas besoin de passer par toutes ces étapes, mais cette séquence est la plus couramment utilisée dans le traitement d'image.

1. Acquisition

La première étape simple consiste à prendre une photo avec un appareil photo ou à convertir une image analogique en une image numérique. Également connue sous le nom de prétraitement, l'acquisition de l'image déplace l'image de sa source originale et la télécharge sur un ordinateur.

2. Amélioration ou restauration

Les modifications de l'image peuvent commencer immédiatement. Cela pourrait inclure l'affinement de l'image pour supprimer les caractéristiques floues, l'augmentation du contraste pour mieux voir les différentes parties de l'image, ou la restauration des zones de l'image qui ont pu être endommagées.

3. Traitement des couleurs

Lorsque des visuels en couleur, vous pourriez avoir besoin de corrections à ce stade pour faire correspondre les couleurs finales de l'image aussi précisément que possible à un tableau de couleurs standardisé.

4. Ondelettes et traitement multi-résolution

Les ondelettes représentent différentes parties de l'image à divers niveaux de résolution. Lorsqu'une image est divisée en ses ondelettes pour la compression et l'analyse, l'ordinateur a plus de facilité à travailler à une plus petite échelle.

5. Compression

Réduire la taille de l'image à ce stade du processus réduit la taille du fichier et maintient simultanément la qualité de l'image aussi élevée que possible.

6. Traitement morphologique

Différents éléments de l'image peuvent être fusionnés ensemble pendant le traitement s'ils ne sont pas nécessaires pour l'analyse ou l'extraction. Cela réduit les temps de traitement globaux.

7. Segmentation

À cette étape importante, chaque région du graphique est décomposée en groupes basés sur les caractéristiques des pixels. Cela aide à discerner les différentes zones de l'image.

8. Représentation et description

Cette étape aide à trouver les frontières dans les régions segmentées de l'image. Les attributs de ces régions segmentées sont assignés pendant la phase de description, ce qui distingue un groupe d'un autre.

9. Détection d'objets

Une fois que tous les segments d'image ont été décrits et assignés, des étiquettes sont ajoutées pour permettre aux utilisateurs humains d'identifier les différentes parties de l'image. Par exemple, dans une scène de rue, la détection d'objets différencie les voitures et les lampadaires et les étiquette en conséquence.

Comment le traitement d'image est utilisé dans le monde réel

Des centaines d'applications pour le traitement d'image existent – de la santé et de l'agriculture à la sécurité et aux services juridiques.

Reconnaissance faciale et de texte

Le logiciel de reconnaissance faciale recherche des comparaisons entre deux images, généralement entre une personne, ou une image en direct de la personne, et une pièce d'identité, comme un passeport ou un permis de conduire. Ce logiciel peut également être utilisé pour l'authentification multi-facteurs (MFA) pour déverrouiller un téléphone, ainsi que pour le marquage automatique dans les photos sur les plateformes de médias sociaux.

Cette technologie n'aide pas seulement avec les images. Vous pouvez également vous tourner vers ces outils pour rechercher des motifs reconnaissables, à la fois dans le texte tapé et manuscrit. Les documents peuvent également être entrés dans un logiciel de traitement du langage naturel (NLP) pour l'extraction, l'annotation et la révision, tout comme avec les visuels.

Recherche d'image inversée

Avez-vous déjà effectué une recherche d'images inversée sur Google ? Cela est alimenté par la technologie de traitement d'image. Les recherches d'images inversées évaluent les caractéristiques de l'image originale et scannent le web pour des correspondances similaires ou exactes de cette image ailleurs en ligne.

Détection d'objets pour véhicules autonomes

Les véhicules autonomes doivent immédiatement et constamment détecter les dangers possibles comme les piétons, les bâtiments et les autres voitures pour assurer la sécurité de tous. Les algorithmes de détection d'objets peuvent rapidement identifier des objets spécifiques dans le champ de vision du véhicule, ce qui déclenche les fonctions de sécurité de la voiture.

Imagerie médicale

De la recherche au diagnostic en passant par la récupération, les professionnels de la santé appliquent largement la technologie de traitement d'image. Les travailleurs de la santé détectent les tumeurs et autres anomalies tandis que le traitement d'image 3D permet aux chirurgiens de naviguer dans les parties les plus complexes de notre anatomie.

Avantages du traitement d'image

Les professionnels de divers domaines ont trouvé de nombreux avantages à utiliser des outils de traitement d'image. Quelques-uns sont mentionnés ici.

Précision accrue

Les outils de traitement d'image détectent même le plus petit détail, ce qui facilite la détection des erreurs. L'automatisation de nombreuses étapes du pipeline de traitement d'image réduit les erreurs humaines. De nombreuses industries, comme la médecine et l'agriculture, font beaucoup confiance au haut niveau de précision que le traitement d'image moderne offre.

Économies de coûts

Détecter les problèmes tôt dans le processus, comme dans la fabrication de produits ou le commerce de détail, signifie que les entreprises économisent de l'argent sur la correction de ceux-ci plus tard avec des rappels ou des retours. Le traitement d'image peut être utilisé pour le contrôle de la qualité afin d'identifier les défauts possibles dans les produits au fur et à mesure de leur fabrication, ainsi que pour vérifier des informations telles que les numéros de lot ou les dates d'expiration. Si des erreurs sont commises pendant la fabrication mais sont repérées immédiatement, elles peuvent être corrigées avant d'être envoyées aux clients.

Mises à jour en temps réel

Lorsque les outils de traitement d'image sont utilisés dans des industries comme la sécurité et la surveillance, leur capacité à communiquer des données en temps réel peut faire la différence entre le succès ou l'échec d'un criminel. Cela permet aux équipes de sécurité d'agir rapidement lors de la réponse à des incidents.

Amélioration de l'expérience client

Les domaines orientés vers le client, tels que le commerce de détail et l'hôtellerie, utilisent le traitement d'image de plusieurs manières. Cela inclut la comparaison d'une capture numérique de l'inventaire dans un entrepôt ou un magasin avec les niveaux d'inventaire du système.

Cela garantit que les comptes de stock sont exacts et donne aux gestionnaires le feu vert pour réapprovisionner. Désormais, les clients n'ont plus à attendre aussi longtemps pour leurs articles.

Comment l'IA a-t-elle changé et amélioré le traitement d'image ?

L'introduction de l'IA dans le traitement d'image a considérablement changé la façon dont de nombreuses industries utilisent cette technologie au quotidien. À mesure que les algorithmes deviennent plus sophistiqués pour former les machines à penser et à traiter comme des humains, les applications de cette technologie continuent de croître.

L'utilisation de l'apprentissage profond avec le traitement d'image a ouvert la voie aux ordinateurs pour détecter des objets dans une image et reconnaître des motifs plus précisément. Les modèles que nous avons aujourd'hui traitent et comprennent les données visuelles beaucoup plus rapidement que les techniques traditionnelles de traitement d'image numérique ou analogique.

Pour de nombreuses industries qui comptent déjà sur le traitement d'image, l'IA a amélioré l'efficacité en automatisant même les tâches les plus complexes comme la segmentation et l'amélioration d'image.

La reconnaissance faciale et d'objets existe comme l'une des applications les plus utilisées du traitement d'image par IA. La génération d'images occupe également de l'espace dans ce domaine en créant de nouvelles œuvres basées sur des informations provenant de visuels précédemment créés.

Le processus de traitement d'image numérique utilisant l'IA

Les ingénieurs utilisent des techniques de ML pour exploiter la puissance des algorithmes d'IA pour interpréter les données visuelles. Les réseaux neuronaux, La fonctionnalité de base derrière ce processus consiste en des réseaux neuronaux, des nœuds interconnectés placés ensemble dans une structure en couches pour imiter la façon dont un cerveau humain comprend les données. Une fois en place, l'algorithme peut effectuer son traitement d'image, en utilisant la méthode suivante.

• Collecte de données. La première étape consiste à rassembler un grand ensemble de données d'images étiquetées ou annotées pour former l'algorithme. Elles doivent être étroitement liées à votre projet ou tâche ; plus les données pertinentes sont disponibles dès le départ, plus les chances de résultats précis sont élevées plus tard. À ce stade, les images sont traitées pour les redimensionner pour la cohérence.
• Reconnaissance de motifs. Avant la formation, le modèle commence à identifier et à distinguer les motifs au sein de l'ensemble de données.
• Formation du modèle. Ici, le réseau neuronal commence à examiner l'ensemble de données d'entrée et tous les éléments qu'il contient, comme les étiquettes d'image ou les motifs. Ces informations aideront à développer l'intelligence du réseau neuronal pour une utilisation dans de futurs projets.
• Extraction de caractéristiques. Les modèles formés devraient atteindre un point où ils peuvent commencer à travailler de manière autonome, y compris l'identification des caractéristiques de nouvelles images, jamais vues auparavant. Basé sur ce que l'algorithme a appris pendant la phase de formation, les caractéristiques pertinentes devraient maintenant être reconnaissables. Par exemple, dans la reconnaissance faciale, les réseaux neuronaux devraient être capables de repérer des caractéristiques faciales comme les nez ou les yeux à ce stade.
• Validation. Pensez à cela comme à l'étape de test pour toutes les étapes complétées. Vous comparez un ensemble de données de validation séparé à la performance du modèle jusqu'à présent pour trouver des inexactitudes et des domaines nécessitant des ajustements.
• Inférence. À ce stade, vous introduisez de nouvelles images dans le modèle pour continuer la formation une fois les erreurs corrigées. Cela s'appuie sur les motifs précédemment appris et permet au modèle de commencer à faire ses propres prédictions sur de nouveaux visuels
• Apprentissage et amélioration. Le processus continue même après que les modèles entièrement formés ont été déployés. L'amélioration continue grâce à des cycles supplémentaires de formation avec de nouvelles données améliore les performances et augmente la précision au fil du temps.

Top 5 des logiciels de reconnaissance d'image

Les processeurs d'image ou les outils de reconnaissance sont utilisés par les data scientists pour former des modèles de reconnaissance d'image et pour aider les ingénieurs à adapter les logiciels existants pour avoir des capacités de traitement d'image. Ces logiciels sont une partie importante de l'apprentissage automatique et permettent aux entreprises de faire plus avec leurs médias visuels.

Pour être inclus dans la catégorie des logiciels de reconnaissance d'image, les plateformes doivent :

• Fournir un algorithme d'apprentissage profond spécifiquement pour la reconnaissance d'image
• Se connecter à des pools de données d'images pour apprendre une solution ou une fonction spécifique
• Consommer les données d'image comme une entrée et fournir une solution en sortie
• Fournir des capacités de reconnaissance d'image à d'autres applications, processus ou services

* Ci-dessous se trouvent les cinq principales solutions logicielles de reconnaissance d'image du rapport Grid de l'été 2024 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. Google Cloud Vision API

L'API Vision de Google Cloud est un outil de traitement d'image qui peut détecter et classer plusieurs objets au sein d'images et aide les développeurs à tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique. Avec des modèles de ML pré-entraînés, les développeurs sont capables de classer les images en millions de catégories prédéfinies pour un traitement d'image plus efficace.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"La meilleure chose à propos de l'API est qu'elle est entraînée sur un très grand ensemble de données, ce qui facilite la vie des développeurs car nous pouvons construire de grands modèles de reconnaissance d'image avec une très haute précision sans même avoir de grandes données disponibles avec nous."

- Avis sur Google Cloud Vision API, Saurabh D.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Pour les images de mauvaise qualité, il donne parfois la mauvaise réponse car certains aliments ont la même couleur. Il ne nous fournit pas l'option de personnaliser ou d'entraîner le modèle pour notre cas d'utilisation spécifique."

- Avis sur Google Cloud Vision API, Badal O.

2. Gesture Recognition Toolkit

Avec le Gesture Recognition Toolkit, les développeurs peuvent utiliser des ensembles de données existants pour effectuer un traitement d'image en temps réel rapidement et facilement. Le kit d'outils est multiplateforme et open source, ce qui le rend facile à utiliser pour les développeurs nouveaux et expérimentés pour bénéficier des autres travaillant sur des projets similaires.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"J'aime comment il est conçu pour fonctionner avec des données de capteurs en temps réel et en même temps la tâche traditionnelle d'apprentissage automatique hors ligne. J'aime qu'il ait une précision double flottante et puisse facilement être changé en précision simple, ce qui en fait un outil très flexible."

- Avis sur Gesture Recognition Toolkit, Diana Grace Q.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Le Gesture Recognition Toolkit a des lags occasionnels et un processus de mise en œuvre moins fluide."

- Avis sur Gesture Recognition Toolkit, Civic V.

3. SuperAnnotate

SuperAnnotate est un logiciel d'annotation d'image de premier plan, aidant les entreprises à construire, affiner et itérer des modèles d'IA avec des données d'entraînement de haute qualité. La technologie d'annotation avancée, la curation de données, les fonctionnalités automatisées et les outils de gouvernance des données vous permettent de construire des modèles d'IA à grande échelle avec des ensembles de données prédéterminés.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"La plateforme est très facile et intuitive à utiliser. L'interface utilisateur est conviviale et tout est facile à trouver."

- Avis sur SuperAnnotate, Dani S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Nous avons eu quelques problèmes avec des flux de travail personnalisés que l'équipe a mis en œuvre pour des projets spécifiques sur leur plateforme."

- Avis sur SuperAnnotate, Rohan K.

4. Syte

Syte est une plateforme de découverte de produits visuels par IA qui utilise la recherche par caméra, un moteur de personnalisation et des outils en magasin pour aider les entreprises de commerce électronique et de vente au détail physique à connecter les acheteurs avec leurs produits. Les outils sont instantanés et intuitifs, ce qui facilite la découverte et l'achat de produits par les acheteurs.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Le bouton de découverte de recherche visuelle est un excellent ajout à notre site de commerce électronique. J'aime qu'il aide les clients à trouver des articles similaires visuellement pour des produits qui pourraient ne pas être à leur taille, augmentant ainsi la conversion et l'expérience d'achat globale. J'aime aussi que les clients puissent ajuster la sélection de recherche visuelle pour encourager le cross-shopping avec d'autres articles présentés dans nos images."

- Avis sur Syte, Lexis K.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La plateforme de marchandisage backend n'est pas aussi intuitive que d'autres plateformes. La fonction "compléter le look" ne présente pas les produits exacts faisant partie du look, seulement des ressemblances."

- Avis sur Syte, Cristina F.

5. Dataloop

Dataloop permet aux développeurs de construire des algorithmes personnalisés et de former des données tout au long de toutes les parties du cycle de vie de l'IA. De la gestion et l'annotation à la sélection et au déploiement de modèles, Dataloop utilise des fonctionnalités intuitives pour vous aider à tirer le meilleur parti de vos systèmes d'IA.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"DataLoop excelle dans la construction d'une infrastructure de données de qualité pour les données non structurées, rationalisant les pipelines de vision par ordinateur et assurant une intégration transparente avec des mesures de sécurité robustes."

- Avis sur Dataloop, George M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"J'ai eu des défis avec certaines courbes d'apprentissage abruptes, la dépendance à l'infrastructure et les limitations de personnalisation. Ceux-ci m'ont en quelque sorte limité dans son utilisation."

- Avis sur Dataloop, Dennis R.

Imaginez ceci : des pixels parfaits à chaque fois !

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