Некоторые современные технологии обработки и анализа изображений:

• Предварительная обработка. 1 Подразумевает подготовку визуальных данных для оптимального анализа. 1 Сюда входит изменение размеров изображений, стандартизация яркости и контрастности, а также цветокоррекция. 1
• Выделение признаков. 1 На этом этапе происходит обнаружение на изображении отдельных элементов, таких как края, текстуры или формы. 1 Анализируя эти признаки, системы компьютерного зрения могут распознавать различные части изображения и правильно идентифицировать объекты и интересующие их области. 1
• Распознавание образов. 1 Система компьютерного зрения использует выявленные признаки для сопоставления с существующими шаблонами, распознавая объекты по их уникальным признакам и изученным паттернам. 1
• Машинное обучение. 1 Повышает способность систем интерпретировать визуальные данные и взаимодействовать с ними. 1
• Обнаружение и сегментация объектов. 1 Позволяют точно определять и различать объекты на изображениях, выделяя каждый из них для детального анализа сцен. 1
• Обработка в реальном времени. 1 Необходима для мгновенного принятия решений в таких областях применения, как автономное вождение. 1
• Нейросети. 2 Применяются для обработки изображений с целью улучшения их качества, реставрации, увеличения разрешения и удаления шума. 2 С помощью генеративных нейронных сетей (GAN) можно создавать реалистичные изображения, что находит применение в таких областях, как графический дизайн, искусство и медицинская визуализация. 2