معالجة الصورة Digital image processing هي أحد فروع فهم الحاسوب (المعلوماتية), تهتم بإجراء عمليات على الصور بهدف تحسنيها طبقاً لمعايير محددة أواستخلاص بعض المعلومات منها. نظام معالجة الصور التقليدي يتألف من ستة مراحل متتالية وهي على الترتيب

1. استحصال الصورة (image acquisition) بواسطة حساس ضوئي(على سبيل المثال آلة تصوير، حساس ليز وغير ذلك)
2. المعالجة المبدئية (pre-processing) كتصفية الصورة من التشويش أوتحويلها إلى صورة ثنائية
3. تقطيع الصورة (segmentation) لفصل المعلومات المهمة(على سبيل المثال اي جسم في الصورة) عن الخلفية
4. استخلاص المميزات (features extraction) أوالصفات
5. تصنيف المميزات (classification) وربطها بالنمط الذي تعود اليه والتعهد على الأنماط
6. فهم الصورة (image understanding)

وتستخدم نظم معالجة الصورة في الكثير من التطبيقات ولاسيما تطبيقات التحكم الآلي ،الانسان الآلي،الرؤية الحاسوبية والخ

الصّورة الرّقمية

هي تمثيل للصّور الثنائية الأبعاد على الحاسوب بواسطة الصفر والواحد (01) . وتتكون جميع صورة رقمية على الكمبيوتر من البيكسل وهوأصغر وحدة في الصورة. وجميع صورة هي مصفوفة تحتوى على صفوف وأعمدة من البيكسلات وحدثا زادت عدد البيكسلات حدثا كانت الصورة أوضح وتنقسم الصور الرقمية إلى:

1- صورة ثنائية Binary Image :- وهي الصورة التي تحتوى على اللونين الأبيض والأسود فقط وتحمل جميع بيكسل بها إما الصفر أوالواحد.

2- صورة متدرجة الرمادي Grayscale Image : وهي الصورة التي تحتوى الأبيض والأسود مع تدرجات الرمادي وتمثل شدتها بأرقام من 0 إلى 255 حيث يمثل الواحد اللون الأبيض والشدة عندما تكون 256 فإن اللون لهذه البيكسلقد يكون أسود وعند تمثيل هذه الصورة على الكمبيوتر تمثل عن طريق أعمدة متساوية وصفوف متساوية من البيكسلات جميع بيكسل بهاثمانية بيت تحدد الشدة من 0 إلى 255 .

3- الصور الملونة Color Image : هي الصور الرقمية التي تدعم الألوان عن طريق تخصيص ثلاثة خانات بكل بيكسل لتحديد شدة الثلاثة ألوان الأساسية ( الأحمر والأخضر والأزرق ) وكل خانة تحتوىثمانية بيت للكتابة عليها مثلا شدة الأخضر قد تكون 00100000 أى حتى هناك 24 بيت بكل بيكسل ، ولكن بعض الصور قد تكون بهاثمانية بيت فقط وتحتوى على 256 لون فقط .

4- يوجد طرق أخرى لتمثيل الصور مثل حتى يتم تمثيل الصورة كدالة (f(x,y وطرق أخرى ....

وتعرض الصور الرقمية عن طريق الملفات GIF,Bmp,JPEG,PNG,RAW وغيرها للمراجعة

معالجة الصورة

يمكن للبعض حتى يتصور حتى المعالجة الرقمية للصور تعني فقط عمليات تزيّن الصور وإدخال بعض الزخارف والرسوم عليها أوحذفها لتظهر بعد ذلك في مظهر آخر يختلف عن الأصل. إلا حتى المعالجة الرقمية للصور تتعدى ذلك بل إنها في الحقيقة تكاد لا تهتم بهذا الجانب من معالجة الصور أصلا. حيث أنه يتم هنا الهجريز على التشفير الرقمي المناسب للصور وإيجاد طرائق لمعالجة هذه البيانات الرقمية حتى تكون هذه الصور أوالمعلومات التي تحملها الصور قابلة للاستعمال من قبل الآلة التي يمكن حتى تكون جهاز حاسوب أورجل آلي أوغيره من الماكنات. تكتسي المعالجة الرقمية للصور أهمية كبيرة في ميدان ادراك الصور أي عندما نحاول مثلا حتى نجعل الحاسوب أوالرجل الآلي يفهم الصورة أومعناها كما أنها أيضا مهمة جدا في ميدان التعهد على الأنماط أوالأشكال. فيمكن مثلا حتى تصور إنسان آلي يتعهد على شكل الإنسان(مثلا الإنسان يساوي مستطيل كبير يتفرع منه أربع مستطيلات صغيرة ودائرة) ويقوم بتحيته في حين أنه لا يحيي القطة المنزلية مثلا. كما حتى للتعهد على الأنماط أهمية كبيرة في المعالجة الآلية للصور التي تلتقطها المكوكات لسطح الأرض وهذا استعمال عسكري مثلا. كما أنها مهمة أيضا في الملاحة اعتمادة على خرائط أوصور من الأرض.

طرق معالجة الصورة

المعالجة الخطية للملف: حيث تعامل الصورة كإشارة ويتم تطبيق طرائق المعالجة الرقمية للإشارة عليها. انظر ترشيح (رسوميات حاسوب). المورفولوجيا

تطبيقات معالجة الصورة

التعهد على أنماط أوأجسام ضمن الملف: مثلاً تعهد أماكن وجود الوجوه البشرية (إن وجدت) في صورة ما أوتحسس * وجود أورام في صورة شعاعية

• مطابقة عدة صور ملتقطة لمكان ما بهدف تكون صورة واحدة كبيرة لهذا المكان (بانوراما)

Tasks

Digital image processing allows the use of much more complex algorithms, and hence, can offer both more sophisticated performance at simple tasks, and the implementation of methods which would be impossible by analog means.

In particular, digital image processing is the only practical technology for:

• Classification
• Feature extraction
• Multi-scale signal analysis
• Pattern recognition
• Projection

Some techniques which are used in digital image processing include:

• Anisotropic diffusion
• Hidden Markov models
• Image editing
• Image restoration
• Independent component analysis
• Linear filtering
• Neural networks
• Partial differential equations
• Pixelation
• Principal components analysis
• Self-organizing maps
• Wavelets

Digital image transformations

Filtering

Digital filters are used to blur and sharpen digital images. Filtering can be performed in the spatial domain by convolution with specifically designed kernels (filter array), or in the frequency (Fourier) domain by masking specific frequency regions. The following examples show both methods:

Filter type	Kernel or mask	Example
Original Image	${\displaystyle {\begin{bmatrix 0&0&0\\0&1&0\\0&0&0\end{bmatrix$
Spatial Lowpass	${\displaystyle {\frac {1 {9 \times {\begin{bmatrix 1&1&1\\1&1&1\\1&1&1\end{bmatrix$
Spatial Highpass	${\displaystyle {\begin{bmatrix 0&-1&0\\-1&4&-1\\0&-1&0\end{bmatrix$
Fourier Representation	Pseudo-code: image = checkerboard F = Fourier Transform of image Show Image: log(1+Absolute Value(F))
Fourier Lowpass
Fourier Highpass

Image padding in Fourier domain filtering

Images are typically padded before being transformed to the Fourier space, the highpass filtered images below illustrate the consequences of different padding techniques:

Notice that the highpass filter shows extra edges when zero padded compared to the repeated edge padding.

Filtering Code Examples

MATLAB example for spatial domain highpass filtering.

img=checkerboard(20);                           % generate checkerboard
% **************************  SPATIAL DOMAIN  ***************************
klaplace=[0 -1 0; -1 5 -1;  0 -1 0];             % Laplacian filter kernel
X=conv2(img,klaplace);                          % convolve test img with
                                                % 3x3 Laplacian kernel
figure()
imshow(X,[])                                    % show Laplacian filtered 
title('Laplacian Edge Detection')

Affine transformations

Affine transformations enable basic image transformations including scale, rotate, translate, mirror and sheer as is shown in the following examples show:

Transformation Name	Affine Matrix	Example
Identity	${\displaystyle {\begin{bmatrix 1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix$
Reflection	${\displaystyle {\begin{bmatrix -1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix$
Scale	${\displaystyle {\begin{bmatrix c_{x =2&0&0\\0&c_{y =1&0\\0&0&1\end{bmatrix$
Rotate	${\displaystyle {\begin{bmatrix \cos(\theta )&\sin(\theta )&0\\-\sin(\theta )&\cos(\theta )&0\\0&0&1\end{bmatrix$
Shear	${\displaystyle {\begin{bmatrix 1&c_{x =0.5&0\\c_{y =0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix$

تطبيقات

Digital camera images

Digital cameras generally include specialized digital image processing hardware – either dedicated chips or added circuitry on other chips – to convert the raw data from their image sensor into a color-corrected image in a standard image file format

فيلم

Westworld (1973) was the first feature film to use the digital image processing to pixellate photography to simulate an android's point of view.

مواضيع متعلقة

• تحويل فوريي
• مصفات
• مصفات رقمية
• صور عالية المدى الديناميكي
• ترشيح (رسوميات حاسوب)
• Computer graphics
• Computer vision
• CVIPtools
• Digitizing
• GPGPU
• Homomorphic filtering
• Image analysis
• IEEE Intelligent Transportation Systems Society
• Multidimensional systems
• Standard test image
• Superresolution

الهامش

للاستزادة

• Solomon, C.J.; Breckon, T.P. (2010). Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab. Wiley-Blackwell. doi:10.1002/9780470689776. ISBN .
• Wilhelm Burger; Mark J. Burge (2007). . Springer. ISBN .

• R. Fisher; K Dawson-Howe; A. Fitzgibbon; C. Robertson; E. Trucco (2005). Dictionary of Computer Vision and Image Processing. John Wiley. ISBN .

• Rafael C. Gonzalez; Richard E. Woods; Steven L. Eddins (2004). Digital Image Processing using MATLAB. Pearson Education. ISBN .

• Tim Morris (2004). Computer Vision and Image Processing. Palgrave Macmillan. ISBN .

• Milan Sonka; Vaclav Hlavac; Roger Boyle (1999). Image Processing, Analysis, and Machine Vision. PWS Publishing. ISBN .
• "Mammogram Breast Cancer Image Detection Using Image Processing Functions", Information Technology Journal 6 (2): 217-221, 2007, doi:10.3923/itj.2007.217.221 

وصلات خارجية

• Lectures on Image Processing, by Alan Peters. Vanderbilt University. Updatedسبعة January 2016.
• IPRG Open group related to image processing research resources
• Processing digital images with computer algorithms
• IPOL Open research journal on image processing with software and web demos.

مصادر

الصور الرقمية من منتديات العلوم