スキップしてメイン コンテンツに移動

Know-It-All Guide zu den Grundlagen der Bildverarbeitung

“Bildverarbeitung” mag für manche abschreckend klingen. Es ist jedoch eine Technologie, die tief in unseren Alltag integriert ist.

Dieser Artikel bietet eine klare Erklärung der Grundlagen der Bildverarbeitung, ihrer Anwendungen und der Vorteile, sie zu erlernen. Lassen Sie uns in die Welt der Bildverarbeitung eintauchen und ihr Potenzial erkunden!

1. Was ist Bildverarbeitung?


Bildverarbeitung ist eine Technologie, die verschiedene Operationen an digitalen Bildern umfasst.

Einfach ausgedrückt, geht es darum, Bilder zu “manipulieren”. Konkret umfasst dies die folgenden Operationen:

・ Helligkeits- und Kontrasteinstellung: Grundlegende Verarbeitung, um Bilder leichter erkennbar zu machen.
・ Rauschunterdrückung: Verarbeitung, um unerwünschte Punkte in einem Bild zu entfernen und es klarer zu machen.
・ Schärfung: Verarbeitung, um die Umrisse eines Bildes zu betonen und es definierter erscheinen zu lassen.
・ Farbkorrektur: Verarbeitung, um die Farbtöne anzupassen und ein natürlicheres Aussehen zu erzielen.
・ Bildskalierung: Verarbeitung, um die Größe eines Bildes zu ändern.
・ Bildzuschneiden und -zusammensetzen: Verarbeitung, um Teile eines Bildes zu extrahieren oder mehrere Bilder zu kombinieren.
・ Kantenerkennung: Verarbeitung, um die Umrisse von Objekten in einem Bild zu extrahieren.

Durch die Kombination dieser Prozesse können Sie eine breite Palette von Effekten erzielen.

Im Kern beinhaltet Bildverarbeitung die Manipulation der in Pixeln enthaltenen Informationen – den winzigen Punkten, aus denen ein Bild besteht. Die Farb- und Helligkeitsinformationen jedes Pixels werden als numerischer Wert behandelt, und durch die Verarbeitung dieser Werte können Sie das gesamte Bild verändern.

2. Wo wird es eingesetzt?


Die Bildverarbeitungstechnologie wird in verschiedenen Bereichen unseres Lebens eingesetzt.

(1). Medizinischer Bereich

Erkennt Anomalien in medizinischen Bildern wie CT- und MRT-Scans, um die Diagnose zu unterstützen. Wird auch zur Rauschunterdrückung und Schärfung von Röntgenbildern verwendet.

(2). Sicherheit

Wird in Gesichtserkennungssystemen und Videoanalysen für die Überwachung eingesetzt, um verdächtige Personen zu erkennen und Kriminalität vorzubeugen.

(3). Automobilindustrie

Eine wesentliche Technologie für autonomes Fahren, die zur Analyse von Bildern verwendet wird, die von Kameras aufgenommen wurden, um Fußgänger und Hindernisse zu erkennen.

(4). Fertigung

Wird in der Produktinspektion eingesetzt, um Fehler und Mängel automatisch zu erkennen und die Effizienz der Qualitätskontrolle zu verbessern.

(5). Unterhaltung

Wird in der Foto- und Videobearbeitung, Bildverarbeitungs-Apps und im Design von Spielcharakteren und in anderen Bereichen eingesetzt.

(6). Landwirtschaft

Wird zur Analyse von Bildern von Feldfrüchten verwendet, die von Drohnen aufgenommen wurden, um das Wachstum zu überwachen und frühe Anzeichen von Krankheiten oder Schädlingen zu erkennen.

(7). Smartphone-Apps

In alltägliche Apps wie Kamera-Apps mit Schönheitsfiltern, Bildersuche und QR-Code-Lesegeräte integriert.

Dies sind nur einige Beispiele, und die Bildverarbeitungstechnologie entwickelt sich ständig weiter und findet neue Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

3. Welche Vorteile hat das Erlernen?


Es gibt viele Vorteile, die das Erlernen der Bildverarbeitung mit sich bringt.

・ Verbesserte Jobaussichten:
Mit den Fortschritten in KI und maschinellem Lernen steigt die Nachfrage nach Fachkräften mit Bildverarbeitungskenntnissen. Es gibt wachsende Möglichkeiten in Bereichen wie medizinischer Bildgebung, Automobilbau und Fertigung.
・ Verbesserte Problemlösungsfähigkeiten:
Die Bildverarbeitung kann helfen, logisches Denken zu entwickeln, das zur Lösung einer Vielzahl von Problemen benötigt wird.
・ Erhöhte Kreativität:
Die Verwendung von Bildverarbeitungstechniken kann Ihnen helfen, überzeugendere Fotos und Videos zu erstellen oder neue Kunstwerke zu schaffen.
・ Tieferes Verständnis von KI und maschinellem Lernen:
Die Bildverarbeitung ist eine grundlegende Technologie für KI und maschinelles Lernen. Das Erlernen der Bildverarbeitung kann Ihr Verständnis dieser Bereiche vertiefen.
・ Erweiterte Selbstdarstellung:
Das Erlernen von Bildbearbeitungsfähigkeiten kann Ihre Ausdrucksmöglichkeiten in sozialen Medien und Hobbys erweitern.

Die Bildverarbeitung ist ein faszinierendes Feld, das nicht nur spezialisiertes Wissen vermittelt, sondern auch Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten fördert.

Zusammenfassend


Die Bildverarbeitung ist eine Technologie, die unser Leben bereichert und vereinfacht. Ihre breiten Anwendungsmöglichkeiten und ihr hohes Potenzial machen sie zu einem lohnenden Lerngebiet.

Interessieren Sie sich für die Welt der Bildverarbeitung und beginnen Sie zu lernen! 


 (Hier sind einige Bücher, die wir empfehlen)



 (Hier sind einige Bücher, die wir empfehlen)


コメント

このブログの人気の投稿

Understanding Probability and Probability Distributions from Scratch

 In modern society, we are surrounded by various uncertainties and random phenomena. From the weather and stock prices to the outcomes of sports and even small daily choices, the concepts of probability and probability distributions are powerful tools for understanding these uncertainties quantitatively. This article explains what probability and probability distributions are, where they are used, and the benefits of learning these concepts. 1. What are Probability and Probability Distributions? Probability is a way of expressing the likelihood of an event occurring as a number between 0 and 1. 0 means the event will not occur, and 1 means the event will definitely occur. The mathematical thinking behind probability is often subtly present when we talk about the “likelihood” of something happening in everyday life. A probability distribution systematically represents all possible outcomes and the probability of each outcome. - Discrete Probability Distribution This applies to distr...

Entendiendo la Regresión de Bosques Aleatorios desde Cero

En el panorama actual de la ciencia de datos, los algoritmos capaces de manejar eficazmente relaciones no lineales e interacciones complejas están muy demandados. Entre estos, la Regresión de Bosques Aleatorios destaca como una técnica flexible y potente, logrando una alta precisión predictiva al combinar numerosos modelos de regresión de árboles de decisión. Este artículo explica los conceptos básicos de la Regresión de Bosques Aleatorios, los escenarios donde sus fortalezas se utilizan mejor y los beneficios de aprender esta técnica. 1. ¿Qué es la Regresión de Bosques Aleatorios? La Regresión de Bosques Aleatorios es una técnica de regresión que integra múltiples modelos de regresión de árboles de decisión en forma de “aprendizaje conjunto” (ensemble learning). – Principios Básicos Cada árbol de decisión se construye utilizando muestras bootstrap (remuestreo de los datos) del conjunto de entrenamiento. Además, las características utilizadas para la división en cada nodo se selecciona...

Understanding Differential Equations Solved with Variation of Parameters

1. What are Differential Equations Solved with Variation of Parameters? Differential equations are a powerful tool for mathematically capturing changing phenomena. Among these, the “method of variation of parameters” is a particularly useful technique for solving non-homogeneous linear differential equations. The general solution to a homogeneous differential equation is known, expressed by a combination of constants (constant coefficients).  However, this cannot be directly solved when a non-homogeneous term (corresponding to an external influence or input) is added. Therefore, the method of variation of parameters takes an approach of replacing the original constant parts with (unknown) functions and determining the shape of those functions through differentiation. This method allows the construction of a complete solution including the non-homogeneous term.  Due to its flexibility in handling various systems – such as when the non-homogeneous term is an exponential function...