پردازش تصویر توی هوش مصنوعی نقش خیلی پررنگی داره اینکه بتونی از یک تصویر به کمک رایانه مثل انسان درک بدست بیاری و حتی بتونی تصاویر رو تحیلی کنی مثل یک آدم قطعا هم کار جذابیه هم خیلی خیلی بدرد بخوره من میخوام چندتا نمونه از الگوریتم های پردازش تصویر رو به علاوه اینکه کجاها کاربرد دارن براتون لیست کنم.

1. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)

کاربرد: شبکه‌های عصبی کانولوشنی به‌طور گسترده برای شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر استفاده می‌شوند.

مثال: شناسایی اشیاء در تصاویر، مانند تشخیص چهره در سیستم‌های امنیتی.

2. الگوریتم‌های تشخیص لبه (Canny، Sobel، Prewitt)

کاربرد: شناسایی مرزها و لبه‌ها در تصاویر.

مثال: تشخیص لبه‌ها در تصاویر پزشکی برای برجسته‌سازی نواحی مورد نظر مانند تومورها در اسکن MRI.

3. تبدیل فوریه

کاربرد: تبدیل تصاویر به حوزه فرکانس برای تحلیل مولفه‌های فرکانسی.

مثال: افزایش الگوهای خاص یا حذف نویز از تصاویر.

4. یکنواخت‌سازی هیستوگرام

کاربرد: بهبود کنتراست تصویر با تنظیم توزیع شدت.

مثال: افزایش وضوح ویژگی‌ها در تصاویر با کنتراست پایین، مانند تصاویر ماهواره‌ای.

5. الگوریتم‌های بخش‌بندی تصویر (Watershed، k-means clustering، GrabCut)

کاربرد: تقسیم تصویر به قطعات معنی‌دار برای تحلیل آسان‌تر.

مثال: جدا کردن بافت‌های مختلف در یک تصویر پزشکی برای تشخیص.

6. عملیات ریخت‌شناسی (dilation، erosion)

کاربرد: پردازش ساختارهای هندسی در تصاویر، اغلب در تصاویر باینری.

مثال: حذف نویز یا اشیاء کوچک از یک تصویر باینری متنی اسکن شده.

7. الگوریتم‌های جریان نوری

کاربرد: تخمین حرکت اشیاء بین فریم‌های متوالی تصویر.

مثال: ردیابی خودروهای متحرک در تصاویر نظارتی ترافیک.

8. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)

کاربرد: کاهش ابعاد داده‌های تصویری برای فشرده‌سازی و تحلیل.

مثال: کاهش حجم فایل‌های تصویری در عین حفظ ویژگی‌های کلیدی.

9. تطبیق الگو

کاربرد: یافتن قسمت‌های کوچک یک تصویر که با یک تصویر الگو تطابق دارند.

مثال: تشخیص اشیاء خاص مانند لوگوها یا متن در یک تصویر بزرگتر.

10. تاری گاوسی (Gaussian Blur)

کاربرد: صاف کردن تصاویر و کاهش نویز.

مثال: پیش‌پردازش تصاویر برای کاهش جزئیات قبل از اعمال الگوریتم‌های تشخیص لبه.

 

---

مقاله هوش مصنوعی پیمان دهقان ۹۹