بهبود کیفیت تصاویر و بازسازی تصاویر با هوش مصنوعی

بازسازی کیفیت تصویر:

امروزه همه مردم برای تصویر گرفتن از تلفن همراه استفاده میکنند و ممکن است همه گوشی‌ها از کیفیت دوربین خوبی نداشته باشند، لذا باید کیفیت عکس های خود را بالا ببریم؛ و از ابزارهای دستی یا ابزارهای هوش مصنوعی برای افزایش کیفیت تصاویر و رفع نویز استفاده شود. یک تصویر ماتریسی به عنوان شبکه ای  از نقاط است که پیکسل نام دارد و به هر پیکسل رنگ مشخصی داده می شود. از لحاظ تاریخی، بازسازی تصویر از تکنیک‌های درون‌یابی(interpolation) اولیه تکامل یافته است که شامل تخمین پیکسل‌های از دست رفته با میانگین گیری پیکسل‌های اطراف است. بازسازی تصویر یک فرآیند اصلی مبتنی بر هوش مصنوعی است که پایه آن بینایی ماشین است. مفهوم Image Reconstruction یعنی تبدیل تصاویر ناقص، تخریب شده یا با وضوح پایین به تصاویر کامل، پیشرفته یا با وضوح بالا است. بازسازی تصویر نقش زیادی در زمینه‌هایی مختلف علمی مانند تصویربرداری پزشکی، تصاویر ماهواره‌ای و پزشکی قانونی دیجیتال دارد.کیفیت تصویر مفهومی پیچیده و چندوجهی است که به عوامل مختلفی بستگی دارد که در زیر بحث شده است:

۱. رزولوشن تصویر:

رزولوشن عکس تعداد پیکسل‌هایی ااست که در آن وجود دارند. هر چه تعداد پیکسل‌های تصویر زیاد شود، عکس با کیفیت‌تری داریم. به عنوان نمونه، یک عکس با رزولوشن 2000×3000 پیکسل بهتر از یک عکس با رزولوشن 2000×700پیکسل است.

2. شدت روشنایی:

نورپردازی مناسب، عکس با کیفیت‌تری را تولید می‌کند. در نورپردازی، میزان نور و سایه در عکس مهم است. نور مناسب باید از جلو یا کنار عکس به عکس تابیده شود و سایه‌ها در نقاطی که به شکل مناسب تأثیر می‌گذارند، قرار داده شوند.

3. کنتراست:

کنتراست تصویر به اختلاف بین روشن‌ترین و تاریک‌ترین قسمت‌های عکسگفته می شود. در کنتراست بالا تصاویر واضح‌تر و زنده‌تر به نظر برسند.

4. رنگ:

رنگ‌های عکس نیز خیلی در کیفیت آن تأثیر دارد. تعادل رنگی عکس باید مناسب باشد و هیچ یک از رنگ‌ها باید بیشتر از دیگری در عکس ظاهر نشود. عکس‌های با رنگ‌های زنده و طبیعی کیفیت بهتری دارند.

5. زاویه دید:

زاویه دید به حداکثر زاویه‌ای اشاره دارد که از آن می‌توان تصویر را به طور واضح مشاهده کرد. زاویه دید بالا برای تلویزیون‌ها و مانیتورهایی که از زوایای مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند، مانند تلویزیون‌های عمومی، بسیار مهم است.

6. پویایی تصویر:

پویایی تصویر به توانایی نمایش جزئیات در روشن‌ترین و تاریک‌ترین بخش های تصویر اشاره دارد. پویایی تصویر بالا باعث شده که تصاویر عمق و جزئیات بیشتری پیدا کنند.

7. نویز:

نویز تغییرات ناگهانی در تصویر است که کیفیت آن را کاهش می‌دهند. نویز می‌تواند ناشی از عوامل مختلفی مانند کمبود نور، نقص فنی در دوربین یا سنسور تصویر باشد.

8. تیزی:

تیزی تصویر به وضوح لبه‌های اشیاء در تصویر اشاره دارد. تیزی بالا باعث می‌شود که تصاویر واضح‌تر و دقیق‌تر به نظر برسند.

9. اعوجاج:

اعوجاج تصویر به تغییر شکل تصویر ناشی از نقص فنی در دوربین یا سنسور تصویر اشاره دارد. اعوجاج می‌تواند به صورت خطوط خمیده، محدب یا مقعر در تصویر ظاهر شود.

10. فشرده‌سازی

با فشرده‌سازی، حجم فایل عکس کاهش پیدا می‌کند، اما در عین حال جزئیات عکس نیز از دست می‌رود. درصورتی که فشرده‌سازی زیاد باشد، تصویر پیکسل‌بندی و گرده‌گیر خواهد شد و کیفیت آن به شدت کاهش خواهد یافت.

بازسازی و افزایش کیفیت تصاویر با روش های پردازش تصویر:

تکنیک‌های مختلفی در پردازش تصویر وجود دارد که می‌توان از آن‌ها برای بازیابی و بهبود تصاویر استفاده کرد. این تکنیک‌ها را می‌توان به طور کلی به دو دسته تقسیم کرد: تکنیک‌های حوزه مکانی و تکنیک‌های حوزه فرکانس.

روش های حوزه مکانی: شامل دستکاری مقادیر پیکسل به طور مستقیم در حوزه فضایی تصویر است. این تکنیک‌ها شامل تکنیک‌های فیلترینگ مانند فیلتر میانی، فیلتر میانگین و فیلتر وینر می‌باشد. هدف این تکنیک‌ها حذف نویز از تصویر یا کاهش جلوه تاری است.

روش های حوزه فرکانس: شامل تبدیل تصویر به حوزه فرکانس با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تبدیل فوریه، تبدیل کسینوس گسسته (DCT) یا تبدیل موجک است. این تکنیک‌ها برای تجزیه و تحلیل محتوای فرکانس تصویر و حذف یا بهبود مؤلفه‌های فرکانس خاصی استفاده می‌شود.

 برای مثال می‌توان از فیلتر بالا گذر برای حذف اجزای فرکانس پایین مانند تاری استفاده کرد، در حالی که فیلتر پایین گذر می‌تواند برای حذف نویز فرکانس بالا استفاده شود. علاوه بر تکنیک‌های فیلتر کردن، سایر تکنیک‌های پردازش تصویر مانند یکسان سازی هیستوگرام، کشش کنتراست و تشخیص لبه را می‌توان برای بهبود تصویر استفاده کرد.

بازسازی و افزایش کیفیت تصاویر با روش های یادگیری عمیق:

از لحاظ تاریخی، بازسازی تصویر از تکنیک‌های درون‌یابی(interpolation) اولیه تکامل یافته است. این مفهوم شامل تخمین پیکسل‌های از دست رفته با میانگین گرفتن مقادیر پیکسل‌های اطراف است. به مرور این تکنیک ارتقاع یافته و به روش‌هایی پیچیده‌تر با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مجهز شدند. شبکه های عمیق کاربرد زیادی در زمینه های مختلف دارند و نتایج خیلی خوبی را تولید می کنند. یکی از شبکه های عمیق پرکاربرد که بیشتر برای حذف نویز و بازسازی تصاویر استفاده می شود، شبکه های خودرمزنگار عمیق یا Autoencoder هستند که شبکه های Autoencoder از شبکه های بدون ناظر به حساب می آید. Autoencoder نوعی از شبکه عصبی است که برای encode کردن بهینه یادگیری مورد استفاده قرار میگیرد.

• بازسازی مبتنی بر یادگیری عمیق Deep Learning-Based Reconstruction: این تکنیک از شبکه‎‌های عصبی برای یادگیری الگوهای پیچیده برای بازسازی یا بهبود تصاویر استفاده می‌کند. اینها سیستم‌های پیچیده‌تری هستند که اغلب از نظر کیفیت از روش‌های سنتی بازسازی تصویر پیشی می‌گیرند.
• بازسازی مبتنی بر درون‌یابی Interpolation: پیکسل‌های گم شده یا جدید را با میانگین‌گیری یا استفاده از روابط پیچیده‌تر از مقادیر پیکسل اطراف بدست آورده و پر می‌کند.
• بازسازی مبتنی بر Super-resolution: وضوح تصویر را با افزایش تراکم پیکسلی آن افزایش می‌دهد. این تکنیک به طور موثر تصویری با وضوح بالاتر از یک یا چند تصویر با وضوح پایین را ایجاد می‌کند.

بازسازی تصویر یک فرآیند اصلی مبتنی بر هوش مصنوعی است که پایه آن بینایی کامپیوتر است. مفهوم Image Reconstruction شامل تبدیل تصاویر ناقص، تخریب شده یا با وضوح پایین به نسخه‌هایی کامل، پیشرفته یا با وضوح بالا است. بازسازی تصویر نقش مهمی در زمینه‌هایی متنوع علمی مانند تصویربرداری پزشکی، تصاویر ماهواره‌ای و پزشکی قانونی دیجیتال دارد.

هدف از این دوره آموزشی:

هدف اصلی از این دوره آموزشی، شناخت تصویر و افزایش کیفیت تصاویر با روش های پردازش تصویر و روش های یادگیری عمیق است. در این دوره ابتدا کامل نویز و انواع آن بررسی می شود و انواع راهکارهای پردازش تصویر و یادگیری عمیق برای رفع نویز و بهبود تصویر تشریح میشود. مدل عمیق معرفی می شود و پیاده سازی سیستم بازسازی تصویر با یادگیری عمیق براساس سه شبکه کارآمد پیاده سازی می شود. شبکه های خود رمزگذار به دلیل عملیات reconstruction در تشخیص چهره و حذف نویز و بازسازی تصاویر و فشرده سازی تصاویر بسیار کاربرد دارند. هدف اصلی از این دوره استفاده از شبکه عمیق خودرمزنگار برای بازسازی و رفع نویز تصاویر با زبان برنامه نویسی پایتون می باشد. در این پروژه از سه شبکه خودرمزنگار عمیق برای پیاده سازی یک سیستم رفع نویز و بازسازی تصویر استفاده می شود. پروژه خط به خط توضیح داده شده است و نکات پیرامون بحث گفته شده است. پروژه قابلیت آموزش روی داده های دلخواه خودتان را دارد و می توانید عملیات رفع نویز تصویر و افزایش کیفیت تصویر را روی تصاویر مورد نظر خود با آن انجام دهید. بدون شک یکی از بهترین پروژه های عمیق برای بهبود کیفیت تصویر  می باشد که با زبان فارسی و ساده و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.