مع التحول الرقمي اليوم، أصبحت العديد من الصناعات تعتمد على البيانات. تُشكل الصور جزءًا كبيرًا من هذه البيانات. ومع ذلك، لا يكفي فهم الصورة بالعين البشرية للآلات. وهنا يأتي دور معالجة الصور. معالجة الصور هي تخصص يُجري عمليات رياضية وإحصائية وخوارزمية على الصور الرقمية لاستخراج المعلومات منها وتحسينها وتحليلها.
كيف تعمل معالجة الصور؟
تعمل أنظمة معالجة الصور عمومًا بالخطوات التالية: **1. الحصول على الصورة:** يتم الحصول على الصور الرقمية من أجهزة مثل الكاميرات أو أجهزة الاستشعار أو الأقمار الصناعية. **2. المعالجة المسبقة:** يتم إعداد الصورة للتحليل باستخدام طرق مثل تقليل الضوضاء وتحسين التباين. **3. التجزئة:** يتم تقسيم الصورة إلى أجزاء ذات معنى (مثل الكائن/الأرض). **4. استخراج الميزات:** يتم استخراج الميزات المميزة مثل اللون والملمس والحافة والشكل. **5. التصنيف:** يتم تصنيف الميزات التي تم الحصول عليها باستخدام التعلم الآلي أو الأنظمة القائمة على القواعد. **6. تفسير أو تصور النتائج:** يتم اتخاذ القرار بناءً على التطبيق أو إنتاج المخرجات.
التقنيات الأساسية لمعالجة الصور
مساحات الألوان وتحويل التدرج الرمادي
تُستخدم مساحات الألوان، مثل RGB وHSV، لأغراض تحليلية متنوعة. غالبًا ما تُحوّل الصور الملونة إلى تدرجات الرمادي لتسريع معالجتها.
تصفية
يتم استخدامه لمهام مثل إزالة الضوضاء واكتشاف الحواف. **• مرشح غاوسي:** إزالة الضوضاء **• كاني أو سوبل:** اكتشاف الحواف
معادلة الهيستوغرام
يساعد على الكشف عن التفاصيل من خلال زيادة التباين.
التجزئة
يتم استخدامه لفصل مناطق أو أشياء مختلفة في الصورة (على سبيل المثال، وجه الإنسان، لوحة الترخيص، منطقة الورم).
العمليات الصرفية
يتم استخدامه لتكبير أو تصغير أو تغيير شكل الأشياء (التمدد، التآكل، الفتح، الإغلاق).
المكتبات المستخدمة في معالجة الصور
**• OpenCV:** مكتبة معالجة الصور مفتوحة المصدر الأكثر شيوعًا. **• Pillow (PIL):** عمليات بسيطة على الصور باستخدام Python. **• Scikit-image:** للتحليل العلمي. **• MATLAB Image Toolbox:** مفضل للدراسات الهندسية والأكاديمية.
مجالات تطبيق معالجة الصور
التصوير الطبي
يقوم بتحليل الهياكل مثل الأورام والأوعية والأعضاء في الصور مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب والأشعة السينية.
المركبات ذاتية القيادة
يتم استخدامه لمهام مثل تتبع المسار، واكتشاف المشاة، والتعرف على إشارات المرور.
التقنيات الزراعية
تتمتع معالجة الصور بمكانة مهمة في التطبيقات مثل مراقبة صحة النبات وتصنيف المنتجات وتقدير العائد.
الأتمتة الصناعية
يتم استخدامه في أنظمة مراقبة الجودة للكشف عن عيوب المنتج.
الأقمار الصناعية والخرائط
تتم معالجة صور الأقمار الصناعية لأغراض التحليلات الجغرافية مثل تصنيف الأراضي، والتخطيط الحضري، ومراقبة مناطق الغابات.
الأمن والمراقبة
يتم استخدامه بشكل نشط في التطبيقات مثل التعرف على الوجه، وكشف الحركة، والتعرف على لوحة الترخيص.
الإعلام والترفيه
يتم استخدام معالجة الصور للألعاب وأنظمة الواقع الافتراضي وتأثيرات السينما.
معالجة الصور والذكاء الاصطناعي
في السنوات الأخيرة، أصبحت معالجة الصور أكثر فعاليةً بفضل الذكاء الاصطناعي، وخاصةً التعلم العميق. وقد أحدثت بنى الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، على وجه الخصوص، ثورةً في مجال التعرف على الصور، وكشف الأجسام، والتجزئة. **حالات الاستخدام:** • أنظمة التعرف على الوجه • تشخيص كوفيد-19 باستخدام صور الأشعة السينية • اتخاذ القرارات بناءً على بيانات الكاميرا في المركبات ذاتية القيادة • الكشف عن أمراض الأوراق في الزراعة الذكية
معالجة الصور والبنية الأساسية المدعومة بوحدة معالجة الرسومات في PlusClouds
تتطلب أنظمة معالجة الصور القائمة على التعلم العميق قوة حسابية عالية. قد لا تكون الأنظمة القائمة على وحدة المعالجة المركزية (CPU) كافية، خاصةً عند معالجة بيانات بصرية كبيرة الحجم. وهنا يأتي دور البنى التحتية المدعومة بوحدة معالجة الرسومات (GPU). تقدم PlusClouds خدمات خادم سحابي مُحسّنة بوحدة معالجة الرسومات لدعم تطبيقات معالجة الصور والذكاء الاصطناعي. بفضل هذه البنية التحتية: • يمكن إجراء المعالجة الفورية باستخدام صور عالية الدقة، • يمكن تدريب نماذج التعلم العميق بشكل أسرع بكثير، • يمكن تحليل مئات الصور في وقت واحد باستخدام قدرة معالجة متوازية، • يتم توفير بيئات تطوير جاهزة متوافقة مع مكتبات شائعة مثل Python وTensorFlow وPyTorch. في المجالات التي تتطلب معالجة عالية الكثافة، مثل التصوير الطبي، وأنظمة الأمن، ومراقبة الجودة الصناعية، توفر البنية التحتية المرنة والقابلة للتطوير لوحدات معالجة الرسومات من PlusClouds للشركات مزايا كبيرة من حيث الوقت والتكلفة. علاوة على ذلك، يوفر نموذج الدفع حسب الاستخدام للمطورين بيئة تقنية سهلة الاستخدام، سواءً للمشاريع الصغيرة أو حلول المؤسسات. لمزيد من المعلومات: [
PlusClouds ](https://plusclouds.com/us/cloud/servers)
لماذا تعتبر معالجة الصور مهمة جدًا؟
يتزايد حجم البيانات المرئية يوميًا. التحليل البصري البشري محدود ويستغرق وقتًا طويلاً. يمكن زيادة السرعة والدقة باستخدام الأنظمة الآلية. يمكن تحقيق ميزة استراتيجية من خلال التكامل مع أنظمة دعم القرار.
خاتمة
تُعدّ معالجة الصور من أهم تقنيات عصر التحوّل الرقمي. وبغض النظر عن القطاع، فإنّ تفسير البيانات المرئية يُسهّل اتخاذ القرارات، ويزيد من دقتها، ويُقلّل من التدخل البشري. ومع تطوّر التقنيات، سيزداد تأثير معالجة الصور انتشارًا في جميع المجالات، من التشخيص المبكر في مجال الرعاية الصحية إلى أمن المدن.
