معالجة الصور الرقمية

صورة وحيدة اللّون أسود/أبيض

معالجة الصورة Digital image processing هي أحد فروع علم الحاسوب (المعلوماتية), تهتم بإجراء عمليات على الصور بهدف تحسنيها طبقاً لمعايير محددة أو استخلاص بعض المعلومات منها. نظام معالجة الصور التقليدي يتألف من ستة مراحل متتالية وهي على الترتيب

1. استحصال الصورة (image acquisition) بواسطة حساس ضوئي(على سبيل المثال آلة تصوير، حساس ليز وغير ذلك)
2. المعالجة المبدئية (pre-processing) كتصفية الصورة من التشويش أو تحويلها إلى صورة ثنائية
3. تقطيع الصورة (segmentation) لفصل المعلومات المهمة(على سبيل المثال اي جسم في الصورة) عن الخلفية
4. استخلاص المميزات (features extraction) أو الصفات
5. تصنيف المميزات (classification) و ربطها بالنمط الذي تعود اليه و التعرف على الأنماط
6. فهم الصورة (image understanding)

و تستخدم نظم معالجة الصورة في الكثير من التطبيقات ولاسيما تطبيقات التحكم الآلي ،الانسان الآلي،الرؤية الحاسوبية والخ

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

 الصّورة الرّقمية

هي تمثيل للصّور الثنائية الأبعاد على الحاسوب بواسطة الصفر و الواحد (01) . و تتكون كل صورة رقمية على الكمبيوتر من البيكسل وهو أصغر وحدة في الصورة. و كل صورة هي مصفوفة تحتوى على صفوف و أعمدة من البيكسلات و كلما زادت عدد البيكسلات كلما كانت الصورة أوضح و تنقسم الصور الرقمية إلى:

1- صورة ثنائية Binary Image :- و هي الصورة التي تحتوى على اللونين الأبيض و الأسود فقط و تحمل كل بيكسل بها إما الصفر أو الواحد.

2- صورة متدرجة الرمادي Grayscale Image : وهي الصورة التي تحتوى الأبيض والأسود مع تدرجات الرمادي وتمثل شدتها بأرقام من 0 إلى 255 حيث يمثل الواحد اللون الأبيض والشدة عندما تكون 256 فإن اللون لهذه البيكسل يكون أسود وعند تمثيل هذه الصورة على الكمبيوتر تمثل عن طريق أعمدة متساوية وصفوف متساوية من البيكسلات كل بيكسل بها 8 بيت تحدد الشدة من 0 إلى 255 .

3- الصور الملونة Color Image : هي الصور الرقمية التي تدعم الألوان عن طريق تخصيص ثلاثة خانات بكل بيكسل لتحديد شدة الثلاثة ألوان الأساسية ( الأحمر والأخضر والأزرق ) وكل خانة تحتوى 8 بيت للكتابة عليها مثلا شدة الأخضر قد تكون 00100000 أى أن هناك 24 بيت بكل بيكسل ، ولكن بعض الصور قد تكون بها 8 بيت فقط وتحتوى على 256 لون فقط .

4- يوجد طرق أخرى لتمثيل الصور مثل أن يتم تمثيل الصورة كدالة (f(x,y وطرق أخرى ....

وتعرض الصور الرقمية عن طريق الملفات GIF,Bmp,JPEG,PNG,RAW وغيرها للمراجعة

 معالجة الصورة

يمكن للبعض أن يتصور أن المعالجة الرقمية للصور تعني فقط عمليات تزيّن الصور و إدخال بعض الزخارف و الرسوم عليها أو حذفها لتظهر بعد ذلك في مظهر آخر يختلف عن الأصل. إلا أن المعالجة الرقمية للصور تتعدى ذلك بل إنها في الحقيقة تكاد لا تهتم بهذا الجانب من معالجة الصور أصلا. حيث أنه يتم هنا التركيز على التشفير الرقمي المناسب للصور و إيجاد طرائق لمعالجة هذه البيانات الرقمية حتى تكون هذه الصور أو المعلومات التي تحملها الصور قابلة للاستعمال من قبل الآلة التي يمكن أن تكون جهاز حاسوب أو رجل آلي أو غيره من الماكنات. تكتسي المعالجة الرقمية للصور أهمية كبيرة في ميدان ادراك الصور أي عندما نحاول مثلا أن نجعل الحاسوب أو الرجل الآلي يفهم الصورة أو معناها كما أنها أيضا مهمة جدا في ميدان التعرف على الأنماط أو الأشكال. فيمكن مثلا أن تصور إنسان آلي يتعرف على شكل الإنسان(مثلا الإنسان يساوي مستطيل كبير يتفرع منه أربع مستطيلات صغيرة و دائرة) و يقوم بتحيته في حين أنه لا يحيي القطة المنزلية مثلا. كما أن للتعرف على الأنماط أهمية كبيرة في المعالجة الآلية للصور التي تلتقطها المكوكات لسطح الأرض و هذا استعمال عسكري مثلا. كما أنها مهمة أيضا في الملاحة اعتمادة على خرائط أو صور من الأرض.

 طرق معالجة الصورة

المعالجة الخطية للملف: حيث تعامل الصورة كإشارة ويتم تطبيق طرائق المعالجة الرقمية للإشارة عليها. انظر ترشيح (رسوميات حاسوب). المورفولوجيا

 تطبيقات معالجة الصورة

التعرف على أنماط أو أجسام ضمن الملف: مثلاً تعرف أماكن وجود الوجوه البشرية (إن وجدت) في صورة ما أو تحسس * وجود أورام في صورة شعاعية

• مطابقة عدة صور ملتقطة لمكان ما بهدف تكون صورة واحدة كبيرة لهذا المكان (بانوراما)

 Tasks

Digital image processing allows the use of much more complex algorithms, and hence, can offer both more sophisticated performance at simple tasks, and the implementation of methods which would be impossible by analog means.

In particular, digital image processing is the only practical technology for:

• Classification
• Feature extraction
• Multi-scale signal analysis
• Pattern recognition
• Projection

Some techniques which are used in digital image processing include:

• Anisotropic diffusion
• Hidden Markov models
• Image editing
• Image restoration
• Independent component analysis
• Linear filtering
• Neural networks
• Partial differential equations
• Pixelation
• Principal components analysis
• Self-organizing maps
• Wavelets

 Digital image transformations

 Filtering

Digital filters are used to blur and sharpen digital images. Filtering can be performed in the spatial domain by convolution with specifically designed kernels (filter array), or in the frequency (Fourier) domain by masking specific frequency regions. The following examples show both methods:

Filter type	Kernel or mask	Example
Original Image	${\begin{bmatrix}0&0&0\\0&1&0\\0&0&0\end{bmatrix}}$
Spatial Lowpass	${\frac {1}{9}}\times {\begin{bmatrix}1&1&1\\1&1&1\\1&1&1\end{bmatrix}}$
Spatial Highpass	${\begin{bmatrix}0&-1&0\\-1&4&-1\\0&-1&0\end{bmatrix}}$
Fourier Representation	Pseudo-code: image = checkerboard F = Fourier Transform of image Show Image: log(1+Absolute Value(F))
Fourier Lowpass
Fourier Highpass

 Image padding in Fourier domain filtering

Images are typically padded before being transformed to the Fourier space, the highpass filtered images below illustrate the consequences of different padding techniques:

Zero padded	Repeated edge padded

Notice that the highpass filter shows extra edges when zero padded compared to the repeated edge padding.

 Filtering Code Examples

MATLAB example for spatial domain highpass filtering.

img=checkerboard(20);                           % generate checkerboard
% **************************  SPATIAL DOMAIN  ***************************
klaplace=[0 -1 0; -1 5 -1;  0 -1 0];             % Laplacian filter kernel
X=conv2(img,klaplace);                          % convolve test img with
                                                % 3x3 Laplacian kernel
figure()
imshow(X,[])                                    % show Laplacian filtered 
title('Laplacian Edge Detection')

 Affine transformations

Affine transformations enable basic image transformations including scale, rotate, translate, mirror and sheer as is shown in the following examples show:

Transformation Name	Affine Matrix	Example
Identity	${\begin{bmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix}}$
Reflection	${\begin{bmatrix}-1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix}}$
Scale	${\begin{bmatrix}c_{x}=2&0&0\\0&c_{y}=1&0\\0&0&1\end{bmatrix}}$
Rotate	${\begin{bmatrix}\cos(\theta )&\sin(\theta )&0\\-\sin(\theta )&\cos(\theta )&0\\0&0&1\end{bmatrix}}$
Shear	${\begin{bmatrix}1&c_{x}=0.5&0\\c_{y}=0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix}}$

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

 تطبيقات

للمزيد من المعلومات: Digital imaging

 Digital camera images

Digital cameras generally include specialized digital image processing hardware – either dedicated chips or added circuitry on other chips – to convert the raw data from their image sensor into a color-corrected image in a standard image file format

 فيلم

Westworld (1973) was the first feature film to use the digital image processing to pixellate photography to simulate an android's point of view.

 مواضيع متعلقة

• تحويل فوريي
• مصفات
• مصفات رقمية
• صور عالية المدى الديناميكي
• ترشيح (رسوميات حاسوب)
• Computer graphics
• Computer vision
• CVIPtools
• Digitizing
• GPGPU
• Homomorphic filtering
• Image analysis
• IEEE Intelligent Transportation Systems Society
• Multidimensional systems
• Standard test image
• Superresolution

 للاستزادة

• Solomon, C.J.; Breckon, T.P. (2010). Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab. Wiley-Blackwell. doi:10.1002/9780470689776. ISBN 0470844736.
• Wilhelm Burger; Mark J. Burge (2007). Digital Image Processing: An Algorithmic Approach Using Java. Springer. ISBN 978-1-84628-379-6.

• R. Fisher; K Dawson-Howe; A. Fitzgibbon; C. Robertson; E. Trucco (2005). Dictionary of Computer Vision and Image Processing. John Wiley. ISBN 978-0-470-01526-1.

• Rafael C. Gonzalez; Richard E. Woods; Steven L. Eddins (2004). Digital Image Processing using MATLAB. Pearson Education. ISBN 978-81-7758-898-9.

• Tim Morris (2004). Computer Vision and Image Processing. Palgrave Macmillan. ISBN 978-0-333-99451-1.

• Milan Sonka; Vaclav Hlavac; Roger Boyle (1999). Image Processing, Analysis, and Machine Vision. PWS Publishing. ISBN 978-0-534-95393-5.
• "Mammogram Breast Cancer Image Detection Using Image Processing Functions", Information Technology Journal 6 (2): 217-221, 2007, doi:10.3923/itj.2007.217.221 

 وصلات خارجية

• Lectures on Image Processing, by Alan Peters. Vanderbilt University. Updated 7 January 2016.
• IPRG Open group related to image processing research resources
• Processing digital images with computer algorithms
• IPOL Open research journal on image processing with software and web demos.

 مصادر

الصور الرقمية من منتديات العلوم