Необходимость предобработки изображений
Предобработка изображений помогает устранить шумы и искажения, а также может значительно ускорить последующие этапы анализа. К процессу предобработки можно отнести ряд действий, таких как изменение размера, нормализация, улучшение контрастности и гистограмм, а также различные методы сглаживания.
Как правило, предобработка изображений должна быть адаптирована к конкретным задачам. Например, в задачах, связанных с медицинскими изображениями, такими как рентгенография или МРТ, акцент делается на повышении контрастности, чтобы выделить важные области. В то же время для видеоанализов важна оптимизация растровых изображений на этапе изменения размеров, чтобы избежать лишних вычислений.
Улучшение качества изображений
Одним из первых этапов предобработки является улучшение качества изображений. Это может включать удаление шума, которое достигается с помощью различных фильтров, таких как гауссов фильтр или медианный фильтр. Гауссов фильтр помогает уменьшить высокочастотные компоненты в изображении, что приводит к его сглаживанию. Для применения гауссова фильтра можно воспользоваться следующим кодом на Python с использованием библиотеки OpenCV:
python
importcv2
image = cv2.imread('input_image.jpg')
smoothed_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv2.imwrite('smoothed_image.jpg', smoothed_image)
Медианный фильтр является эффективным инструментом при работе с "солевым" шумом. Его применение позволяет сохранить края изображения, что может быть критически важным для многих задач компьютерного зрения.
Нормализация и приведение к единому масштабу
Важным этапом предобработки является нормализация изображений. Это подразумевает изменение диапазона значений яркости пикселей, чтобы они соответствовали определённому масштабу, что может улучшить производительность моделей машинного обучения. Например, значения пикселей в пределах от 0 до 255 могут быть нормализованы в диапазон от 0 до 1 с использованием следующего фрагмента кода:
python
image = cv2.imread('input_image.jpg').astype('float32') / 255.0
На этом этапе также происходит изменение размера изображений, что позволяет обеспечить одинаковые входные параметры для моделей. Чаще всего изображения подгоняются под размер 224x224 или 256x256 пикселей, что удобно для использования в популярных архитектурах, таких как VGG или ResNet.