روش های پردازش تصویر و استخراج ویژگی برای تشخیص اشیا در سیستم چشم مصنوعی یا پروتز چشم

امروزه دانشمندان در حال انجام مطالعات بسیاری برای بازگردانی بینایی افراد نابینا هستند و در بسیاری از آنها از فناوری هوش مصنوعی برای پردازش تصویر در پروتز چشم استفاده می‌کنند. در این مطلب به بیان مطالبی در خصوص روش های پردازش تصویر و استخراج ویژگی های اشبا در سیستم های چشم مصنوعی می پردازیم. مواردی که در این مطلب مطرح خواهد شد عبارتند از:

• تعریف پردازش تصویر
• روش های مختلف پردازش تصویر
• مراحل مختلف پردازش تصویر و استخراج ویژگی‌ها

پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر فرآیندی است که در آن با بهره گیری از یک سری روش‌ها و الگوریتم ها، می‌توان تصاویر دیجیتال را بررسی کرد و تغییراتی را بر روی آنها اعمال نمود. ایجاد تغییرات و بهبود تصاویر، استخراج اطلاعات و همچنین بهینه سازی و مناسب سازی تصاویر موجود از جمله کاربردها و اهداف اصلی پردازش تصویر به حساب می‌آیند. از این طریق می‌توان فرآیندهای تحلیلی و تفسیری بیشتری را بر روی تصاویر انجام داد. باید توجه داشت که با انجام یک سری از عملیات بر روی تصاویر اصلی می‌توان یه تصاویر خروجی با ویژگیهای خاص دست پیدا کرد.

انواع پردازش تصویر

پردازش تصویر دارای انواع مختلفی است که هر کدام از آنها به شیوه‌ای به حل مسائل کمک می کنند. از جمله این انواع می‌توان به موارد زیر اشاره داشت:

• سیستم پردازش تصاویر دیجیتال
• پردازش تصاویر سه بعدی
• پردازش تصویر فشرده
• سیستم پردازش تصاویر بیولوژیک
• تکنولوژی پردازش تصویر از طریق یادگیری ماشین
• پردازش تصویر زنده و آنی
• فناوری پردازش تصویر معماری
• پردازش تصویر Kernel-Based
• تکنولوژی پردازش تصویر زمانی

مراحل پردازش تصویر و استخراج ویژگی برای تشخیص اشیا در پروتز چشم

همانطور که پیش تر نیز گفته شد، برای پردازش تصویر انواع مختلفی وجود دارد که هر کدام از آنها برای یک موضوع بخصوص کاربرد دارد. باید توجه داشت که پردازش تصویر در پروتز چشم دارای مراحلی است که در ادامه معرفی خواهند شد:

پیش پردازش تصویر

تصحیح رنگ و نور:

تنظیم رنگ و نور تصاویر می‌تواند استاندارد سازی اطلاعات بصری را تا حد زیادی بهبود بخشد. این مورد، یک فاکتور حیاتی و اصلی به حساب می‌آید، زیرا تصاویر دوربین‌ها در شرایط نوری یکسان گرفته نمی‌شوند و هر کدام از آنها در یک شرایط متفاوت بوجود می‌آیند.

حذف نویز:

در بسیاری از موارد، تصاویر دریافتی حاوی نویز هستند. این تصاویر را می‌توان با استفاده از فیلترها و الگوریتم‌های حذف نویز به تصاویر واضحتری تبدیل کرد. در نهایت از این طریق می‌توان تصاویر را با جزئیات دقیقتری بررسی نمود.

بهبود و تقویت مبدل‌های هندسی:

از طریق انجام یک سری تبدیل‌های هندسی مانند چرخش یا تغییر اندازه می‌توان اطمینان حاصل کرد که مدل تشخیص اشیا در مقابل تغییرات جهت و اندازه، مقاوم است یا خیر؟

استخراج ویژگی

شبکه‌های یادگیری عمیق:

این دسته از شبکه های عصبی، علی الخصوص شبکه‌های کانولوشنی  (CNNs)، بصورت اتوماتیک امکان استخراج ویژگی‌های سلسله ‌مراتبی تصاویر را دارا می‌باشند. این شبکه‌ها متشکل از لایه‌هایی هستند که به تدریج ویژگی‌های منحصر به فرد و پیچیده‌تر یک تصویر را از آن استخراج می‌کنند.

روش استخراج ویژگی تصویر مبتنی بر هندسه

در روش‌های مبتنی بر ویژگی‌های هندسی مانند Histogram of Oriented Gradients (HOG) توزیع گرادیان‌های شدت در یک تصویر تجزیه و تحلیل می‌گردد و از این طریق ساختاری از تصویر ارائه می‌گردد که در نهایت به استخراج ویژگی کمک خواهد نمود.

آموزش مدل

بکارگیری داده‌های برچسب دار

در این مرحله، مدل از طریق مجموعه داده‌هایی که در آن اشیاء اندازه گیری شده وجود دارد، آموزش می‌بیند که چگونه الگوهای بصری را با حضور اشیاء خاص مرتبط سازد.

فاین تیونینگ

فاین تیونینگ به تنظیم پارامترهای یک مدل پیش‌آموزش‌دیده برای اختصاص آن به یک وظیفه خاص است. این مورد بیشتر زمانی کاربرد دارد که با مجموعه ای از داده‌های برچسب دار محدود یا دسته‌های خاصی از اشیا سر و کار داریم.

تشخیص اشیا

بهره گیری از مدلهای پیش آموزش دیده

این مدل‌ها پس از آموزش می توانند اشیا را در تصاویر جدید شناسایی کند. این کار از طریق اعمال تصاویر جدید به مدل آموزش دیده انجام می‌شود و در نهایت نتایج پیش‌بینی در مورد حضور و موقعیت اشیا ایجاد می‌گردد.

روش‌ها و تکنیک‌های پس پردازش

مراحل پس پردازش ممکن است شامل بهبود مرزهای اشیا موجود در تصاویر، حذف نتایج غلط و بهبود کلی دقت نتایج تشخیصی باشد.

ادغام و ترکیب اطلاعات پروتز چشم و سایر سنسورها

چشم‌های مصنوعی را می توان به سنسورهای اضافی مانند GPS و یا حسگرهای تعیین مکان دیگر تجهیز کرد. ادغام داده های حاصله از این سنسورها با داده‌های دوربین، به بهبود اطلاعات محیطی برای تشخیص اشیا کمک بسیاری می‌کند و سیستم را منعطف‌تر می‌نماید.

نتیجه گیری

روش پردازش تصویر در پروتز چشم یکی از شیوه هایی است که امروزه دانشمندان در حال مطالعه بر روی آن هستند تا از طریق آن بتوانند یک درک بصری را برای افراد نابینا ایجاد نمایند. البته باید گفت که این روش تا حدی نیز موفق بوده و پژوهشگران نیز دستاوردهای خوبی در این زمینه نیز داشته‌اند.