Che cos'è l'elaborazione delle immagini? Esempi, tipi e benefici

Vediamo migliaia di immagini ogni giorno, online e nel mondo reale. È probabile che le immagini siano state modificate in qualche modo prima di essere rilasciate nel mondo.

Che qualcuno abbia semplicemente schiarito o affinato i dettagli visivi o abbia eseguito modifiche più estese per estrarre informazioni critiche, molte industrie si affidano alla tecnica dell'elaborazione delle immagini per completare il loro lavoro.

Sebbene l'elaborazione delle immagini esista da almeno 80 anni in qualche forma, gli sviluppi tecnologici dell'ultimo decennio hanno visto un aumento nell'uso di strumenti di intelligenza artificiale (AI). Sono stati sviluppati algoritmi per replicare il modo in cui il cervello umano elaborerebbe queste immagini. Il software di riconoscimento delle immagini, noto anche come visione artificiale, completa le funzioni di elaborazione che la macchina è stata addestrata a eseguire.

Elaborazione delle immagini analogica versus digitale

La maggior parte delle forme di elaborazione delle immagini oggi è digitale, il che vede la grafica pixelata elaborata attraverso un computer utilizzando un algoritmo. Con l'AI, questi algoritmi elevano la precisione e la sofisticazione dell'identificazione e della modifica.

L'elaborazione delle immagini analogica avviene ancora, però. Tipi speciali di computer ottici vengono utilizzati per elaborare immagini fisiche utilizzando onde luminose generate dall'oggetto. La copia fisica, come la stampa o la fotocopiatura, è l'applicazione più comune dell'elaborazione delle immagini analogica.

Tipi di elaborazione delle immagini

L'obiettivo per la maggior parte dell'elaborazione delle immagini è migliorare la qualità del visivo stesso o ottenere una migliore comprensione dei diversi elementi nell'immagine. Obiettivi diversi richiedono diversi tipi di elaborazione.

Alcuni dei tipi più comuni di elaborazione delle immagini sono:

• Miglioramento dell'immagine. Non tutte le immagini risultano perfette nella loro forma originale. Gli strumenti di elaborazione delle immagini possono alterare la qualità delle immagini facendo cose come regolare la luminosità, la nitidezza, la chiarezza e il contrasto.
• Rilevamento e classificazione degli oggetti. La pratica del rilevamento degli oggetti identifica diversi elementi all'interno di un'immagine. È possibile trovare modelli quando sono chiaramente separati in un visivo o è possibile evidenziare rapidamente oggetti specifici quando il visivo viene scansionato.
• Segmentazione delle immagini. Le immagini potrebbero dover essere divise in diverse sezioni per il rilevamento degli oggetti o altri scopi. Dopo di ciò, è possibile analizzare le regioni separate indipendentemente l'una dall'altra. Questo accade spesso nell'imaging medico come le risonanze magnetiche, che mostrano diverse sfumature di grigio e nero per rappresentare masse solide intorno al fluido.
• Compressione delle immagini. Questo tipo riduce la dimensione del file di un'immagine pur preservandone la qualità originale. La compressione rende più veloce il caricamento delle immagini sui siti web, migliora i tempi di caricamento delle pagine e minimizza le esigenze di archiviazione per le aziende che conservano numerosi file di immagini.
• Restauro delle immagini. Le immagini di qualsiasi tipo possono perdere la loro qualità nel tempo. Le foto fisiche in particolare si degradano nel corso dei decenni e l'elaborazione delle immagini è un buon modo per ripristinare l'aspetto e la sensazione originali, specialmente per le fotografie fisiche.

Cos'è l'annotazione nell'elaborazione delle immagini?

La pratica dell'annotazione delle immagini etichetta gli elementi all'interno delle immagini digitali. Questo si riferisce a quando viene fatto manualmente dagli esseri umani o digitalmente dai computer. Permette ai computer di interpretare un'immagine ed estrarre informazioni importanti.

Quando l'AI funziona come metodo principale di elaborazione delle immagini, gli ingegneri del machine learning (ML) di solito predeterminano le etichette inserite in un algoritmo di elaborazione delle immagini digitali, aiutando a introdurre il computer a diversi oggetti.

Questa è una parte essenziale del processo di rilevamento e classificazione degli oggetti, poiché eventuali errori qui diventano difficili da correggere man mano che lo strumento di machine learning cresce. Precisione e accuratezza in questa fase iniziale di addestramento sono non negoziabili.

Come vengono elaborate le immagini digitali?

Per qualsiasi progetto di elaborazione delle immagini, ci sono diversi passaggi chiave che devono avvenire affinché l'immagine venga completamente alterata (se necessario) e revisionata prima che possa essere generato un output migliore. Non tutte le immagini dovranno passare attraverso tutti questi passaggi, ma questa sequenza è la più comunemente utilizzata nell'elaborazione delle immagini.

1. Acquisizione

Il primo semplice passaggio è scattare una foto con una fotocamera o convertire un'immagine analogica in una digitale. Conosciuto anche come pre-elaborazione, l'acquisizione dell'immagine sposta l'immagine dalla sua fonte originale e la carica su un computer.

2. Miglioramento o restauro

Le modifiche all'immagine possono iniziare subito. Questo potrebbe includere l'affinamento dell'immagine per rimuovere caratteristiche sfocate, l'aumento del contrasto per vedere meglio le diverse parti dell'immagine o il restauro di aree dell'immagine che potrebbero essere state danneggiate.

3. Elaborazione del colore

Quando si tratta di visivi a colori, potrebbe essere necessario apportare correzioni in questa fase per abbinare i colori finali dell'immagine il più accuratamente possibile a una tabella di colori standardizzata.

4. Wavelet e elaborazione multi-risoluzione

I wavelet rappresentano diverse parti dell'immagine a vari livelli di risoluzione. Quando un'immagine viene divisa nei suoi wavelet per la compressione e l'analisi, il computer ha un tempo più facile lavorando su una scala più piccola.

5. Compressione

Ridurre la dimensione dell'immagine a questo punto del processo riduce la dimensione del file e contemporaneamente mantiene la qualità dell'immagine il più alta possibile.

6. Elaborazione morfologica

Diversi elementi dell'immagine possono essere fusi insieme durante l'elaborazione se non sono necessari per l'analisi o l'estrazione. Questo riduce i tempi complessivi di elaborazione.

7. Segmentazione

In questo passaggio importante, ogni regione del grafico viene suddivisa in gruppi basati su caratteristiche nei pixel. Questo aiuta a discernere diverse aree dell'immagine.

8. Rappresentazione e descrizione

Questo passaggio aiuta a trovare i confini nelle regioni segmentate dell'immagine. Gli attributi di queste regioni segmentate vengono assegnati durante la fase di descrizione, che distingue un gruppo dall'altro.

9. Rilevamento degli oggetti

Una volta che tutti i segmenti dell'immagine sono stati descritti e assegnati, vengono aggiunte etichette per consentire agli utenti umani di identificare le diverse parti dell'immagine. Ad esempio, in una scena di strada, il rilevamento degli oggetti differenzia tra auto e lampioni e poi li etichetta di conseguenza.

Come viene utilizzata l'elaborazione delle immagini nel mondo reale

Esistono centinaia di applicazioni per l'elaborazione delle immagini – dalla sanità e l'agricoltura alla sicurezza e ai servizi legali.

Riconoscimento facciale e del testo

Il software di riconoscimento facciale cerca confronti tra due immagini, di solito tra una persona, o un'immagine dal vivo della persona, e un documento d'identità, come un passaporto o una patente di guida. Questo software può anche essere utilizzato per l'autenticazione a più fattori (MFA) per sbloccare un telefono, insieme al tagging automatico nelle foto sulle piattaforme di social media.

Questa tecnologia non aiuta solo con le immagini. È possibile anche utilizzare questi strumenti per scansionare modelli riconoscibili, sia in testo digitato che scritto a mano. I documenti possono anche essere inseriti nel software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l'estrazione, l'annotazione e la revisione, proprio come con i visivi.

Ricerca inversa delle immagini

Hai mai fatto una ricerca inversa su Google Immagini? Questo è alimentato dalla tecnologia di elaborazione delle immagini. Le ricerche inverse delle immagini valutano le caratteristiche nell'immagine originale e scansionano il web per trovare corrispondenze simili o esatte di quell'immagine altrove online.

Rilevamento degli oggetti nei veicoli autonomi

I veicoli a guida autonoma devono immediatamente e costantemente percepire possibili pericoli come pedoni, edifici e altre auto per mantenere tutti al sicuro. Gli algoritmi di rilevamento degli oggetti possono identificare rapidamente oggetti specifici all'interno del raggio visivo del veicolo, il che attiva le funzioni di sicurezza dell'auto.

Imaging medico

Dalla ricerca alla diagnosi al recupero, i professionisti medici applicano ampiamente la tecnologia di elaborazione delle immagini. Gli operatori sanitari rilevano tumori e altre anomalie mentre l'elaborazione delle immagini 3D consente ai chirurghi di navigare nelle parti più complesse della nostra anatomia.

Vantaggi dell'elaborazione delle immagini

I professionisti di vari settori hanno trovato molti vantaggi nell'utilizzo degli strumenti di elaborazione delle immagini. Solo alcuni sono menzionati qui.

Aumento della precisione

Gli strumenti di elaborazione delle immagini rilevano anche il più piccolo dettaglio, il che rende molto più facile trovare errori. Automatizzare molti dei passaggi nella pipeline di elaborazione delle immagini riduce l'errore umano. Molte industrie, come la medicina e l'agricoltura, ripongono molta fiducia nell'alto livello di precisione che l'elaborazione delle immagini moderna offre.

Risparmio sui costi

Individuare i problemi all'inizio del processo, come nella produzione di prodotti o nel commercio al dettaglio, significa che le aziende risparmiano denaro correggendo questi problemi più tardi con richiami o resi. L'elaborazione delle immagini può essere utilizzata per il controllo qualità per identificare possibili difetti nei prodotti mentre vengono realizzati, insieme alla verifica di informazioni come numeri di lotto o date di scadenza. Se vengono commessi errori durante la produzione ma vengono individuati immediatamente, possono essere corretti prima di essere inviati ai clienti.

Aggiornamenti in tempo reale

Quando gli strumenti di elaborazione delle immagini vengono utilizzati in settori come la sicurezza e la sorveglianza, la loro capacità di comunicare dati in tempo reale può segnare la differenza tra il successo o il fallimento di un criminale. Questo consente ai team di sicurezza di agire rapidamente quando rispondono agli incidenti.

Miglioramento dell'esperienza del cliente

I settori rivolti ai clienti, come il commercio al dettaglio e l'ospitalità, utilizzano l'elaborazione delle immagini in diversi modi. Questo include il confronto di una cattura digitale dell'inventario in un magazzino o in un deposito con i livelli di inventario del sistema.

Questo assicura che i conteggi delle scorte siano accurati e dà ai manager il via libera per riordinare. Ora, i clienti non devono aspettare a lungo per i loro articoli.

Come l'AI ha cambiato e migliorato l'elaborazione delle immagini?

L'introduzione dell'AI nell'elaborazione delle immagini ha cambiato significativamente il modo in cui molte industrie utilizzano questa tecnologia nella loro quotidianità. Man mano che gli algoritmi diventano più sofisticati nell'addestrare le macchine a pensare ed elaborare come gli esseri umani, le applicazioni per questa tecnologia continuano a crescere.

Utilizzare il deep learning con l'elaborazione delle immagini ha aperto la strada ai computer per rilevare oggetti all'interno di un'immagine e riconoscere modelli in modo più accurato. I modelli che abbiamo oggi elaborano e comprendono i dati visivi molto più velocemente rispetto alle tecniche tradizionali di elaborazione delle immagini digitali o analogiche.

Per molte delle industrie che già contano sull'elaborazione delle immagini, l'AI ha migliorato l'efficienza automatizzando anche i compiti più complessi come la segmentazione e il miglioramento delle immagini.

Il riconoscimento facciale e degli oggetti esiste come una delle applicazioni più utilizzate dell'elaborazione delle immagini AI. Anche la generazione di immagini occupa spazio in questo campo creando nuovi lavori basati su informazioni da visivi precedentemente creati.

Il processo di elaborazione delle immagini digitali utilizzando l'AI

Gli ingegneri utilizzano tecniche di ML per sfruttare la potenza degli algoritmi AI per interpretare i dati visivi. Le reti neurali, la funzionalità centrale dietro questo processo, consistono in reti neurali, nodi interconnessi posizionati insieme in una struttura stratificata per imitare il modo in cui un cervello umano comprende i dati. Dopo che sono in posizione, l'algoritmo può condurre la sua elaborazione delle immagini, utilizzando il seguente metodo.

• Raccolta dati. La prima fase è raccogliere un ampio set di dati di immagini etichettate o annotate per addestrare l'algoritmo. Dovrebbero essere strettamente correlati al tuo progetto o compito; più dati pertinenti in anticipo aumentano le probabilità di risultati accurati in seguito. In questa fase, le immagini vengono elaborate per ridimensionarle per la coerenza.
• Riconoscimento dei modelli. Prima dell'addestramento, il modello inizia a identificare e distinguere i modelli all'interno del set di dati.
• Addestramento del modello. Qui, la rete neurale inizia a esaminare il set di dati di input e tutti gli elementi al suo interno, come etichette di immagini o modelli. Queste informazioni aiuteranno a sviluppare l'intelligenza della rete neurale per l'uso in progetti futuri.
• Estrazione delle caratteristiche. I modelli addestrati dovrebbero raggiungere un punto in cui possono iniziare a lavorare da soli, incluso l'identificazione delle caratteristiche di nuove immagini mai viste prima. Basandosi su ciò che l'algoritmo ha appreso durante la fase di addestramento, le caratteristiche rilevanti dovrebbero ora essere riconoscibili. Ad esempio, nel riconoscimento facciale, le reti neurali dovrebbero essere in grado di individuare caratteristiche facciali come nasi o occhi in questa fase.
• Validazione. Pensa a questo come alla fase di test per tutti i passaggi completati. Confronti un set di dati di validazione separato con le prestazioni del modello finora per trovare inesattezze e aree che necessitano di messa a punto.
• Inferenza. A questo punto, introduci nuove immagini al modello per continuare l'addestramento una volta corretti gli errori. Questo si basa sui modelli appresi in precedenza e consente al modello di iniziare a fare le proprie previsioni su nuovi visivi
• Apprendimento e miglioramento. Il processo continua anche dopo che i modelli completamente addestrati sono stati implementati. Il miglioramento continuo attraverso cicli aggiuntivi di addestramento con nuovi dati migliora le prestazioni e aumenta l'accuratezza nel tempo.

I 5 migliori software di riconoscimento delle immagini

I processori di immagini o gli strumenti di riconoscimento sono utilizzati dagli scienziati dei dati per addestrare modelli di riconoscimento delle immagini e per aiutare gli ingegneri ad adattare il software esistente per avere capacità di elaborazione delle immagini. Questi software sono una parte importante del machine learning e consentono alle aziende di fare di più con i loro media visivi.

Per essere inclusi nella categoria del software di riconoscimento delle immagini, le piattaforme devono:

• Fornire un algoritmo di deep learning specificamente per il riconoscimento delle immagini
• Connettersi con pool di dati di immagini per apprendere una soluzione o funzione specifica
• Consumare i dati delle immagini come input e fornire una soluzione in output
• Fornire capacità di riconoscimento delle immagini ad altre applicazioni, processi o servizi

* Di seguito sono riportate le cinque principali soluzioni software di riconoscimento delle immagini dal Grid Report di G2 dell'estate 2024. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. Google Cloud Vision API

Google Cloud's Vision API è uno strumento di elaborazione delle immagini che può rilevare e classificare più oggetti all'interno delle immagini e aiuta gli sviluppatori a sfruttare la potenza del machine learning. Con modelli di ML pre-addestrati, gli sviluppatori sono in grado di classificare le immagini in milioni di categorie predefinite per un'elaborazione delle immagini più efficiente.

Cosa piace di più agli utenti:

"La cosa migliore dell'API è che è addestrata su un dataset molto ampio, il che rende la vita degli sviluppatori facile poiché possiamo costruire grandi modelli di riconoscimento delle immagini con un'accuratezza molto alta senza nemmeno avere grandi dati disponibili con noi."

- Recensione di Google Cloud Vision API, Saurabh D.

Cosa non piace agli utenti:

"Per le immagini di bassa qualità, a volte dà la risposta sbagliata poiché alcuni cibi hanno lo stesso colore. Non ci fornisce l'opzione di personalizzare o addestrare il modello per il nostro caso d'uso specifico."

- Recensione di Google Cloud Vision API, Badal O.

2. Gesture Recognition Toolkit

Con il Gesture Recognition Toolkit, gli sviluppatori possono utilizzare dataset esistenti per completare l'elaborazione delle immagini in tempo reale rapidamente e facilmente. Il toolkit è multipiattaforma e open source, rendendo facile per sia i nuovi che gli sviluppatori esperti beneficiare di altri che lavorano su progetti simili.

Cosa piace di più agli utenti:

"Mi piace come è progettato per funzionare con dati sensoriali in tempo reale e allo stesso tempo con il tradizionale compito di machine learning offline. Mi piace che abbia un float a doppia precisione e possa essere facilmente cambiato in precisione singola, rendendolo uno strumento molto flessibile."

- Recensione di Gesture Recognition Toolkit, Diana Grace Q.

Cosa non piace agli utenti:

"Il Gesture Recognition Toolkit ha occasionali ritardi e un processo di implementazione meno fluido."

- Recensione di Gesture Recognition Toolkit, Civic V.

3. SuperAnnotate

SuperAnnotate è un software di annotazione delle immagini leader, che aiuta le aziende a costruire, perfezionare e iterare modelli AI con dati di addestramento di alta qualità. La tecnologia avanzata di annotazione, la cura dei dati, le funzionalità automatizzate e gli strumenti di governance dei dati ti consentono di costruire modelli AI su larga scala con dataset predeterminati.

Cosa piace di più agli utenti:

"La piattaforma è molto facile e intuitiva da usare. L'interfaccia utente è amichevole e tutto è facile da trovare."

- Recensione di SuperAnnotate, Dani S.

Cosa non piace agli utenti:

"Abbiamo avuto alcuni problemi con flussi di lavoro personalizzati che il team ha implementato per progetti specifici sulla loro piattaforma."

- Recensione di SuperAnnotate, Rohan K.

4. Syte

Syte è una piattaforma di scoperta di prodotti visivi AI che utilizza la ricerca tramite fotocamera, il motore di personalizzazione e gli strumenti in-store per aiutare le aziende di eCommerce e retail fisico a connettere gli acquirenti con i loro prodotti. Gli strumenti sono istantanei e intuitivi, rendendo facile per gli acquirenti scoprire e acquistare prodotti.

Cosa piace di più agli utenti:

"Il pulsante di scoperta della ricerca visiva è un'ottima aggiunta al nostro sito di e-commerce. Mi piace che aiuti i clienti a trovare articoli simili visivamente per prodotti che potrebbero non essere nella loro taglia, aumentando così la conversione e l'esperienza di acquisto complessiva. Mi piace anche che i clienti possano regolare la selezione della ricerca visiva per incoraggiare lo shopping incrociato con altri articoli presenti nelle nostre immagini."

- Recensione di Syte, Lexis K.

Cosa non piace agli utenti:

"La piattaforma di merchandising backend non è la più intuitiva rispetto ad altre piattaforme. La funzione "completa il look" non mostra esattamente i prodotti parte del look, solo simili."

- Recensione di Syte, Cristina F.

5. Dataloop

Dataloop consente agli sviluppatori di costruire algoritmi personalizzati e addestrare dati in tutte le parti del ciclo di vita dell'AI. Dalla gestione e annotazione alla selezione e distribuzione del modello, Dataloop utilizza funzionalità intuitive per aiutarti a ottenere il massimo dai tuoi sistemi AI.

Cosa piace di più agli utenti:

"DataLoop eccelle nella costruzione di infrastrutture dati di qualità per dati non strutturati, semplificando le pipeline di visione artificiale e garantendo un'integrazione senza soluzione di continuità con misure di sicurezza robuste."

- Recensione di Dataloop, George M.

Cosa non piace agli utenti:

"Ho avuto difficoltà con alcune curve di apprendimento ripide, dipendenza dall'infrastruttura e limitazioni di personalizzazione. Questi in qualche modo mi hanno limitato nel suo utilizzo."

- Recensione di Dataloop, Dennis R.

Immagina questo: pixel perfetti ogni volta!

Utilizzare l'AI per etichettare, classificare ed elaborare la tua immagine può far risparmiare tempo al tuo team ogni mese. Addestra la tua macchina con le funzioni e i dataset giusti in modo che diventi un lavoratore personalizzato che migliora le prestazioni con precisione ed efficienza.

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