مقدمة: تعد تكنولوجيا معالجة الصورة من التقنيات الحديثة التي تستخدم لتحليل ومعالجة واستخراج المعلومات من الصور الرقمية. تشمل معالجة الصور خطوات مثل الكشف عن الحواف، وتحسين الصورة، وكشف الملامح والأشياء الموجودة في الصورة. وتستخدم هذه التقنية في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التصنيف التلقائي والرؤية الآلية.
أهمية معالجة الصورة:
تكمن أهمية معالجة الصورة في قدرتها على استخلاص المعلومات من الصور لتمكين الآلات من فهم محتوى الصورة ووصفها. وهذا يمكّن التطبيقات الذكية من إجراء التحليلات واتخاذ القرارات بناءً على الصور. وتساعد معالجة الصور أيضًا في ترتيب وتنظيم كميات هائلة من الصور الرقمية بطريقة منهجية.
تطبيقات معالجة الصورة:
تستخدم معالجة الصورة في تطبيقات مثل التصنيف التلقائي للصور حيث تقوم بتصنيف الصور في فئات محددة. كما تستخدم في الرؤية الحاسوبية للكشف عن الأشياء وتحديد خصائصها في الصور. وتطبيقات التعرف على الوجوه وقراءة لوحات الأرقام، بالإضافة إلى تطبيقات الرسوم المتحركة والتصوير الطبقي.
الصناعات التي تستخدم معالجة الصورة بشكل رئيسي:
تستخدم معالجة الصورة في عدة صناعات ومجالات بشكل رئيسي، من أهمها:
- الرؤية الآلية والمركبات ذاتية القيادة: تعتمد على معالجة الصور للتعرف على الأشياء والملامح من حول المركبة والتنقل بأمان.
- التصوير الطبي: تستخدم معالجة الصور الطبية لتحليل الصور الشعاعية وصور الأشعة بالرنين المغناطيسي واكتشاف الأورام وغيرها من الحالات.
- التصنيف والبحث في الصور: تعتمد خدمات التصنيف والبحث في الصور مثل جوجل صور وبنج على تقنيات معالجة الصور لتحليل محتوى الصور وتصنيفها وفهرستها.
- الهندسة والصناعات التحويلية: تستخدم لمراقبة وفحص المنتجات والمكونات والكشف عن العيوب، والتحكم في الجودة.
- تطبيقات المراقبة والأمن: تعتمد على معالجة الصور في الكاميرات لرصد النشاطات والكشف عن الأحداث غير العادية من أجل توفير الحماية والأمن.
- الفضاء والاستشعار عن بعد: تستخدم في تحليل صور الأقمار الصناعية والتقاط صور المركبات الفضائية لدراسة الظواهر الجيولوجية والمناخية.
أدوات وتقنيات معالجة الصورة:
تعتمد معالجة الصورة على تقنيات مثل التعلم الآلي والشبكات العصبية وتحويل فورييه، بالإضافة إلى أدوات مثل OpenGLو OpenCV. تستخدم هذه الأدوات والتقنيات للكشف عن الحواف والأنماط وتصنيف وفلترة الصور.
التحديات:
من التحديات التي تواجه معالجة الصور هي كبر حجم البيانات وتعقيدها، وصعوبة التعامل مع الظلال وتغير الإضاءة، بالإضافة إلى تشابه بعض الأنماط مما يصعب التعرف عليها.
في الختام، تعد معالجة الصورة تكنولوجيا قوية تمكّن التطبيقات الذكية من تحليل الصور واستخراج المعلومات منها لاتخاذ القرارات وإنجاز مهام معقدة مثل التصنيف والكشف. ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي ستصبح معالجة الصورة أكثر قوة ودقة في التطبيقات الذكية.
المصادر:
1- https://www.simplilearn.com/image-processing-article
2-https://en.m.wikipedia.org/wiki/Digital_image_processing
3- https://www.google.com/amp/s/www.geeksforgeeks.org/digital-image-processing-basics/amp/