تفاوت بینایی ماشین و پردازش تصویر

قبل از اینکه به تفاوت بینایی ماشین و پردازش تصویر برسیم لازم است که بدانیم پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر (Image Processing)

پردازش تصویر بخشی از حوزه بزرگ‌تری به نام سیگنال پردازی دیجیتال است که به پردازش داده‌های بصری با استفاده از الگوریتم‌های ریاضی می‌پردازد. پردازش تصویر به‌طور عمده به تبدیل، تغییر و تحلیل تصاویر دیجیتال در قالب داده‌های عددی (پیکسل‌ها) متمرکز است. این عملیات عمدتاً برای بهبود کیفیت تصویر یا استخراج اطلاعات اولیه استفاده می‌شود.

1.1. مراحل اصلی پردازش تصویر

1. پیش‌پردازش تصویر (Image Preprocessing)

عملیات‌هایی که بهبود داده‌های تصویری خام را به همراه دارند تا تصاویر مناسب برای پردازش‌های بعدی آماده شوند. این شامل حذف نویز، هموارسازی (Smoothing)، افزایش وضوح (Sharpening) و نرمال‌سازی است.

2.تبدیلات هندسی (Geometric Transformations)

تغییر اندازه، چرخش و برش تصویر به منظور هم‌ترازسازی یا بهبود استفاده از تصویر برای اهداف خاص. این تکنیک‌ها بر اساس روش‌های جبری مانند ماتریس‌های تبدیلات اعمال می‌شوند.

3.تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)

به‌منظور شناسایی و جدا کردن نواحی یا اشیا در تصویر، از تکنیک‌هایی مانند آستانه‌گذاری (Thresholding)، خوشه‌بندی (Clustering) یا الگوریتم‌های تفکیک سطح استفاده می‌شود.

4.استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction)

استخراج اطلاعات خاص مانند لبه‌ها، نقاط کلیدی، بافت یا رنگ که به عنوان ویژگی‌های متمایزکننده برای تحلیل بیشتر یا طبقه‌بندی تصاویر استفاده می‌شود. روش‌هایی مانند استخراج ویژگی‌های مبتنی بر هریس (Harris Corner Detection) و تبدیل‌های فوریه (Fourier Transform) رایج هستند.

1.2. کاربردهای پردازش تصویر

-تشخیص لبه‌ها: استخراج لبه‌ها به‌عنوان ویژگی‌های پایه برای تشخیص اشیا.
-افزایش کیفیت تصویر: در پزشکی برای بهبود تصاویر MRI یا CT.
-فشرده‌سازی تصویر: کاهش حجم فایل‌های تصویری با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند JPEG.

بینایی ماشین (Computer Vision)

حالا که دانستیم پردازش تصویر چیست، می توانیم به بخش بینایی ماشین برسیم و تفاوت بینایی ماشین و پردازش تصویر را به خوبی درک کنیم.

بینایی ماشین یک حوزه‌ی جامع‌تر و علمی‌تر است که به تفسیر خودکار و درک تصاویر و ویدئوها توسط سیستم‌های کامپیوتری می‌پردازد. در این حوزه تلاش می‌شود تا سیستم‌های هوشمند مانند ربات‌ها یا خودروهای خودران، توانایی‌های بینایی مشابه انسان را کسب کنند. برخلاف پردازش تصویر که تنها بر دستکاری و بهبود تصاویر تمرکز دارد، بینایی ماشین به استخراج اطلاعات معنادار از تصویر و استفاده از آن در تصمیم‌گیری‌ها پرداخته و درکی عمیق‌تر از محیط تصویری را ارائه می‌دهد.

2.1. مراحل و تکنیک‌های بینایی ماشین

1. تشخیص و طبقه‌بندی اشیا (Object Detection and Classification)

بینایی ماشین معمولاً از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Deep Learning) برای شناسایی اشیا در تصاویر استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) مانند مدل‌های YOLO (You Only Look Once) و SSD (Single Shot Multibox Detector) از جمله تکنیک‌های رایج برای این منظور هستند.

2. تحلیل حرکت (Motion Analysis)

یکی از شاخه‌های بینایی ماشین شامل تحلیل و ردیابی حرکت اشیا در تصاویر ویدئویی است. الگوریتم‌های اپتیکال فلو (Optical Flow) و ردیابی بر اساس مدل‌های مبتنی بر کالاتک‌ها (Kalman Filters) و ذرات (Particle Filters) برای تحلیل حرکت استفاده می‌شوند.

3. بازسازی سه‌بعدی (3D Reconstruction)

بینایی ماشین از تکنیک‌های بازسازی سه‌بعدی برای تخمین عمق و ایجاد مدل‌های سه‌بعدی از داده‌های تصویری دوبعدی بهره می‌برد. این کار معمولاً با استفاده از تکنیک‌های استریوویژن (Stereo Vision) یا تخمین عمیق مبتنی بر یادگیری ماشین انجام می‌شود.

4. یادگیری عمیق (Deep Learning)

شبکه‌های عصبی عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی پیچشی، نقش مهمی در بینایی ماشین دارند. این شبکه‌ها قادرند با پردازش داده‌های تصویری، الگوهای پیچیده را تشخیص داده و اطلاعات معناداری را استخراج کنند. این روش‌ها در کارهایی مانند طبقه‌بندی تصاویر، تشخیص اشیا و حتی تحلیل احساسات از طریق چهره‌خوانی بسیار موثر هستند.

2.2. کاربردهای بینایی ماشین

– سیستم‌های خودران: استفاده از بینایی ماشین برای تشخیص مسیر، موانع و سایر وسایل نقلیه در خودروهای خودران.
– رباتیک: در ربات‌های صنعتی برای تشخیص قطعات و انجام عملیات‌های دقیق.
– تشخیص چهره: سیستم‌های امنیتی از بینایی ماشین برای شناسایی و تأیید هویت افراد استفاده می‌کنند.
– پزشکی: تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی مانند X-ray یا MRI با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق.

تفاوت‌های علمی

در این بخش به تفاوت بینایی ماشین و پردازش تصویر می پردازیم.

1. سطح پردازش: پردازش تصویر عمدتاً به عملیات‌های پایین‌دستی مانند پیش‌پردازش و استخراج ویژگی‌ها محدود می‌شود. این حوزه به‌صورت مستقیم درکی از معنای تصویر ندارد، بلکه تنها داده‌های خام تصویری را دستکاری و بهبود می‌دهد. اما بینایی ماشین از این داده‌های پیش‌پردازش‌شده برای تحلیل معنایی تصاویر استفاده می‌کند و سعی دارد از تصویر مفاهیم معناداری مانند شناسایی اشیا، تحلیل رفتار و بازسازی محیط استخراج کند.

2. مدل‌های ریاضی و یادگیری: پردازش تصویر بیشتر به مدل‌های ریاضی کلاسیک مانند فیلترهای مکانی و تبدیلی (مانند تبدیل فوریه یا موجک) و تکنیک‌های پردازش سیگنال تکیه دارد. از سوی دیگر، بینایی ماشین بیشتر از مدل‌های یادگیری ماشین و به‌ویژه شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌کند تا بتواند تصاویر را با دقت بیشتری طبقه‌بندی کند یا رفتارهای پیچیده‌ای را تحلیل نماید.

3. خروجی نهایی: خروجی پردازش تصویر معمولاً یک تصویر تغییر‌یافته (مثل تصویر نویززدایی‌شده یا تصویر تقسیم‌بندی‌شده) است. در حالی که خروجی بینایی ماشین تصمیم‌گیری هوشمندانه بر اساس تحلیل تصویر است؛ مانند تشخیص هویت افراد، تشخیص موانع در یک خودرو خودران یا تفسیر حرکت در یک ویدیو.

4. کاربردها و دامنه: بینایی ماشین در کاربردهای پیچیده‌تر و چندبعدی‌تر مانند شناسایی اشیا در محیط واقعی، تحلیل داده‌های ویدئویی، و ساخت سیستم‌های هوشمند استفاده می‌شود، در حالی که پردازش تصویر برای کاربردهای ابتدایی‌تر و ساده‌تر مانند بهبود تصاویر یا استخراج اطلاعات پایه از تصاویر به‌کار می‌رود.

نتیجه‌گیری

پردازش تصویر به‌عنوان یکی از زیربناهای بینایی ماشین عمل می‌کند و به انجام وظایف پایه‌ای مانند فیلتر کردن و استخراج ویژگی‌های ساده از تصاویر می‌پردازد. اما بینایی ماشین با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق و مدل‌های هوش مصنوعی، تلاش دارد تا با درک عمیق‌تر تصاویر، تصمیم‌گیری‌های پیچیده‌تری را انجام دهد. در نهایت، بینایی ماشین بخشی از هوش مصنوعی محسوب می‌شود که به سیستم‌های کامپیوتری این امکان را می‌دهد تا مانند انسان‌ها تصاویر را تفسیر و درک کنند. در نتیجه تمامی این توضیحات می توانیم به تفاوت بینایی ماشین و پردازش تصویر پی ببریم.