コンピュータビジョンとデジタル画像処理の入門
コンピュータビジョンは人工知能の分野であり、コンピュータがデジタル画像や動画から意味のある情報を抽出できるようにし、意味のギャップ原始的なピクセルデータと人間レベルの理解との間に橋をかけることを効果的に試みています。デジタル画像処理はコンピュータビジョンの基盤となる層であり、ピクセル同士の変換を通じて画像信号の操作と強調を行い、高レベルな解釈タスクに備えるためのデータ準備に焦点を当てます。
重要な原則
- データ表現：マシンレベルでは、画像は全体像としての写真ではなく、数値的なテンソルです。グレースケール画像は明度値の2次元行列ですが、カラー画像は赤、緑、青（RGB）チャンネルを表す3次元テンソルで、サイズは $H \times W \times 3$ です。
- 変換と解釈の違い：デジタル画像処理は主にノイズ除去、シャープニング、ヒストグラム等倉化などの画像→画像の操作に関心があります。一方、コンピュータビジョンは物体分類、局所化、セグメンテーションなどの画像→知識の操作に注力しています。
- 逆画像生成の枠組み：コンピュータビジョンはコンピュータグラフィックスの逆と考えられます。グラフィックスは数学モデルから視覚的世界を生成しようとするのに対し、ビジョンは2次元投影から3次元構造と意味的ラベルを回復しようとします。
核心的な課題
この分野における主な課題は意味のギャップであり、機械が処理する低レベルのピクセル値と、人間が認識する高レベルの概念との間の断絶を指します。
Python 実装
問題1
どのプロセスが画像→知識の操作に分類されますか？
問題2
マシンレベルでは、標準的なカラーアイメージのデータ構造は何ですか？
事例研究：医療診断システム
以下のシナリオを読み、質問に答えてください。
医院は、潜在的な骨折を検出するためにX線スキャンを分析する新しい自動医療診断システムを開発しています。このシステムはX線機器からの生のセンサデータを処理し、放射線科医向けの診断レポートを出力します。
Q
1. システムがコントラスト強調を適用して骨構造をより明確にする場合、これはデジタル画像処理（DIP）かコンピュータビジョン（CV）ですか？
答え：
デジタル画像処理。コントラスト強調は、意味的意味を抽出せずに信号の視覚的品質を向上させる画像→画像の変換です。
デジタル画像処理。コントラスト強調は、意味的意味を抽出せずに信号の視覚的品質を向上させる画像→画像の変換です。
Q
2. システムが特定領域を潜在的な骨折として自動的にマークする場合、どのようなタスクを行っていますか？
答え：
コンピュータビジョン／オブジェクト検出。システムは画像コンテンツを解釈して、高レベルの知識（骨折の場所）を抽出しています。
コンピュータビジョン／オブジェクト検出。システムは画像コンテンツを解釈して、高レベルの知識（骨折の場所）を抽出しています。
Q
3. 検出アルゴリズムを実行する前にノイズ除去が必要な理由は何ですか？
答え：
信号の品質を向上させ、意味的解釈フェーズでの誤検出を減らすためです。ノイズはCVアルゴリズムによって実際の特徴やエッジと誤認される可能性があります。
信号の品質を向上させ、意味的解釈フェーズでの誤検出を減らすためです。ノイズはCVアルゴリズムによって実際の特徴やエッジと誤認される可能性があります。