لقد كان للتعلم العميق تأثير هائل على مختلف مجالات التكنولوجيا في السنوات القليلة الماضية. وتعتبر “رؤية الكمبيوتر” التي تعكس قدرة أجهزة الكمبيوتر على فهم الصور ومقاطع الفيديو من تلقاء نفسها، من أهم الموضوعات التي تثار في هذا المجال. فالسيارات ذاتية القيادة، والقياسات الحيوية، والتعرف على الوجه؛ تعتمد على رؤية الكمبيوتر للعمل. لذا تعتبر معالجة الصور من صميم رؤية الكمبيوتر.

ما هي الصورة؟

قبل أن ننتقل إلى معالجة الصور، نحتاج أولاً إلى فهم ما يشكل الصورة بالضبط. يتم تمثيل الصورة بأبعادها (الطول والعرض) وذلك بناءً على عدد “البيكسل” بها. فمثلاً إذا كانت أبعاد الصورة 500 × 400 (العرض × الارتفاع)، فإن العدد الإجمالي لوحدات “البيكسل” في الصورة يكون 200 ألف. إن ذلك “البيكسل” يمثل نقطة على الصورة تأخذ ظلاً أو تعتيمًا أو لونًا معينًا. وعادة ما يتم تمثيله على النحو الآتي:

التدرج الرمادي: ويمثل “البيكسل” عددًا صحيحًا بقيمة تتراوح بين صفر و255 (0 أسود بالكامل و255 أبيض بالكامل). 

RGB: ويتكون “البيكسل” من 3 أعداد صحيحة بين صفر و255 (تمثل الأعداد الصحيحة كثافة الأحمر والأخضر والأزرق).

RGBA: وهو امتداد لـ RGBمع حقل “ألفا” إضافي، ويمثل اللون القاتم في الصورة.

تتطلب معالجة الصور تسلسلات ثابتة من العمليات التي يتم إجراؤها عند كل “بيكسل” من الصورة. وينفذ معالج الصور التسلسل الأول للعمليات على الصورة، “بيكسل” تلو الآخر. وبمجرد الانتهاء من ذلك بالكامل، سوف يبدأ في إجراء العملية الثانية.. وهكذا. ويمكن حساب قيمة مخرجات هذه العمليات في أي “بيكسل” للصورة.

ما هي معالجة الصور؟

تعد معالجة الصور عملية تحويل الصورة إلى شكل رقمي وتنفيذ عمليات معينة للحصول على بعض المعلومات المفيدة منها. فعادةً ما يتعامل نظام معالجة الصور مع جميع الصور على أنها إشارات ثنائية الأبعاد عند تطبيق بعض طرق معالجة الإشارات المحددة مسبقًا.

أنواع معالجة الصور

هناك خمسة أنواع رئيسية لمعالجة الصور:

التصور: أي البحث عن الأشياء غير المرئية في الصورة.

التعرف: أي تمييز أو اكتشاف الكائنات في الصورة.

زيادة الوضوح والاستعادة: وذلك لإنشاء صورة محسّنة من الصورة الأصلية.

التعرف على الأنماط: بقياس الأنماط المختلفة حول الكائنات الموجودة في الصورة.

الاسترجاع: بتصفح الصور والبحث فيها من قاعدة بيانات كبيرة للصور الرقمية المشابهة للصورة الأصلية.

مكونات معالجة الصور

الحاسوب

يتم استخدام جهاز كمبيوتر متعدد الأغراض، على أن يكون أي شيء من جهاز كمبيوتر إلى كمبيوتر عملاق، في نظام معالجة الصور. وفي بعض الأحيان، تُستخدم أجهزة الكمبيوتر المُصَمَّمة خصوصًا في تطبيقات متخصصة للوصول إلى درجة معينة من الأداء.

أجهزة لمعالجة الصور المتخصصة

وتتألف من جهاز التحويل الرقمي والأجهزة التي يمكنها تنفيذ العمليات الأساسية، ومن ضمنها وحدة المنطق الحسابي (ALU)، التي يمكنها إجراء عمليات حسابية ومنطقية في وقت واحد على صور كاملة.

التخزين الضخم

في التطبيقات التي تتضمن معالجة الصور، تعتبر المهارة ضرورية. والأنواع الثلاثة الرئيسية للتخزين الرقمي لتطبيقات معالجة الصور هي: تخزين قصير الأجل، والتخزين عبر الإنترنت للاستدعاء السريع، ثم تخزين الأرشيف، الذي يتميز بنفاذ نادر.

مستشعرات الكاميرا

تتمثل الوظيفة الأساسية لمستشعرات الصورة في جمع الضوء الوارد وتحويله إلى إشارة كهربائية، وقياس تلك الإشارة، ثم إخراجها إلى الإلكترونيات الداعمة. ويتكون من مجموعة ثنائية الأبعاد من المكونات الحساسة للضوء التي تحول “الفوتونات” إلى إلكترونات. ثم يتم التقاط الصور بمعدات مثل الكاميرات الرقمية باستخدام مستشعرات الصور مثل CCD وCMOS. فغالبًا ما تكون ثمة حاجة إلى مكونين في مستشعرات الصور لجمع الصور الرقمية. يتمثل الأول في أداة فعلية (أو مستشعر) يمكنها اكتشاف الطاقة المنبعثة من الكائن الذي نريد تحويله إلى صورة. أمَّا الثاني، فهو جهاز التحويل الرقمي، الذي يحول مخرجات جهاز الاستشعار المادي إلى شكل رقمي.

عرض الصور

يتم عرض الصور، ثم برمجتها معًا. ويشتمل برنامج معالجة الصور على وحدات متخصصة تؤدي وظائف معينة.

معدات النسخ الورقية

تعد طابعات الليزر، وكاميرات الأفلام، والمعدات الحساسة للحرارة، وطابعات الحبر، والمعدات الرقمية مثل الأقراص الضوئية والأقراص المدمجة CDROM ، مجرد أمثلة قليلة على الأدوات المستخدمة لتسجيل الصور.

الشبكات

لإرسال البيانات المرئية عبر جهاز كمبيوتر متصل بالشبكة، يعد هذا مكونًا ضروريًا. ويعتبر النطاق الترددي هو العامل الأكثر أهمية في إرسال الصور؛ لأن تطبيقات معالجة الصور تتطلب كميات هائلة من البيانات.

خطوات معالجة الصور الأساسية

الحصول على الصور

يعد الحصول على الصور الخطوة الأولى في معالجة الصور. وتُعرف هذه الخطوة بالمعالجة المسبقة في معالجة الصور، ويتضمن استرداد الصورة من مصدر، وعادةً ما يمثل مصدرًا يعتمد على الأجهزة.

تحسين الصورة

وهي إبراز سمات معينة مهمة في صورة تم حجبها. ويمكن أن يتضمن ذلك تغيير السطوع والتباين وما إلى ذلك.

استعادة الصورة

وهي عملية تحسين مظهر الصورة. وتتم استعادة الصورة باستخدام نماذج رياضية أو احتمالية معينة.

معالجة الصور الملونة

تتضمن معالجة الصور الملونة عددًا من تقنيات نمذجة الألوان في مجال رقمي. وقد اكتسبت هذه الخطوة مكانة بارزة بسبب الاستخدام الكبير للصور الرقمية عبر الإنترنت.

الموجات والمعالجة متعددة الحلقات

تستخدم الموجات لتمثيل الصور بدرجات مختلفة من الدقة. وتنقسم الصور إلى موجات أو مناطق أصغر لضغط البيانات وللتمثيل الهرمي.

الضغط

وهو عملية تستخدم لتقليل التخزين المطلوب لحفظ صورة، أو النطاق الترددي المطلوب نقله. ويتم ذلك بشكل خاص عندما تكون الصورة للاستخدام على الإنترنت.

المعالجة الصرفية

وهي مجموعة من عمليات المعالجة لتحويل الصور بناء على أشكالها.

التجزئة

يعتبر التقسيم من أصعب خطوات معالجة الصور، وينطوي على تقسيم الصورة إلى الأجزاء أو الأشياء المكونة لها.

التمثيل والوصف

بعد تقسيم الصورة في عملية التجزئة، يتم تمثيل كل منطقة ووصفها في شكل مناسب لمزيد من المعالجة الحاسوبية. ويتعامل التمثيل مع خصائص الصورة، إذ يتعامل الوصف مع استخراج المعلومات الكمية التي تساعد في تمييز فئة من الكائنات عن الأخرى.

التعرُّف

يساعد التعرف على تفكيك الصورة، وهو ما يمثل التحدي المتمثل في استعادة صورة واضحة من صورة ضبابية وصاخبة دون معرفة كيف تم تعتيم الصورة، كما لو تم الحصول عليها بواسطة كاميرا ذات الثقب. وقد يتم إجراء عملية التمويه عن طريق إلغاء الضبط البؤري، أو حركة الكاميرا، أو حركة المشهد، أو عيوب بصرية أخرى. وتعد المفاضلة بين مدة التعريض وإعداد الفتحة ضرورية للتعرض المناسب للتصوير الفوتوغرافي. وقد يستخدم المصور فتحة كبيرة أو فترة تعرض طويلة عندما تكون الإضاءة سيئة. وينتج الخيار الأول ضبابية الحركة عندما تتحرك الكاميرا فيما يتعلق بأشياء في المشهد أثناء حدوث التعريض الضوئي. أمَّا عند استخدام الخيار الثاني، فتصبح الأشياء البعيدة عن المستوى البؤري غير واضحة. وقد يؤدي هذا إلى فك ومعالجة الصور.

أهمية هذه المرحلة في معالجة الصور

تحتوي المرحلة على معلومات حول مواقع الميزات. إذ لا يمكن الجمع بين الصور العادية والصور ذات الحجم لإنتاج الصورة الأصلية. ويصف إطار الشكل الموجي المتكرر موضع أو توقيت أي نقطة معينة داخل دورة الموجة. فبدلاً من الموجات المطلقة الفعلية للإشارات، عادة ما يكون الفرق بين الموجات مهمًا.

تأثير الرنين في معالجة الصور

غالبًا ما يشار إلى تأثير الرنين بظاهرة “جيبس” في الأساليب الرياضية لمعالجة الصور، وهي تظهر على شكل تموجات قريبة من الحواف الحادة في الصور ومقاطع الفيديو. وينتج عن فقدان أو تشويه المعلومات عالية التردد في الصورة هذا التأثير.

تطبيقات معالجة الصور

استرجاع الصور الطبية

تم استخدام معالجة الصور على نطاق واسع في الأبحاث الطبية، ومكنت من وضع خطط علاج أكثر كفاءة ودقة. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدامها للكشف المبكر عن سرطان الثدي باستخدام خوارزمية متطورة للكشف عن العقيدات في فحوصات الثدي. ونظرًا لأن الاستخدام الطبي يتطلب معالجي صور مدربين تدريبًا عاليًا، فإن هذه التطبيقات تتطلب تنفيذًا وتقييمًا كبيرًا قبل قبولها للاستخدام.

تقنيات استشعار حركة المرور

في حالة أجهزة استشعار حركة المرور، نستخدم نظام معالجة صور الفيديو الذي يتكون من نظام التقاط الصور، ونظام اتصالات، ونظام معالجة الصور. وعند التقاط مقطع فيديو، يوجد في مركبات كبار الشخصيات العديد من مناطق الكشف التي تصدر إشارة “تشغيل” عندما تدخل سيارة إلى منطقة، ثم تصدر إشارة “إيقاف” عندما يتم الخروج من منطقة الاكتشاف. ويمكن إعداد مناطق الاكتشاف هذه لمسارات متعددة، ويمكن استخدامها لاستشعار حركة المرور في محطة معينة.

بجانب ذلك، يمكن تسجيل لوحة ترخيص السيارة تلقائيًا، وتمييز نوع السيارة، ومراقبة سرعة السائق على الطريق السريع، وغير ذلك الكثير.

إعادة بناء الصورة

يمكن استخدام معالجة الصور لاستعادة وتعبئة الأجزاء المفقودة أو الفاسدة من الصورة. ويتضمن ذلك استخدام أنظمة معالجة الصور التي تم تدريبها على نطاق واسع باستخدام مجموعات بيانات الصور الحالية لإنشاء إصدارات أحدث من الصور القديمة والتالفة.

الكشف عن الوجه

يعد اكتشاف الوجه أحد أكثر تطبيقات معالجة الصور شيوعًا التي نستخدمها اليوم. ويتبع خوارزميات التعلم العميق، حيث يتم تدريب الآلة أولاً على السمات المحددة للوجوه البشرية، مثل شكل الوجه والمسافة بين العينين وغير ذلك. وبعد ذلك يتم البدء في قبول كافة التفاصيل في صورة بما يشبه الوجه البشري. ويعد اكتشاف الوجه أداة حيوية تستخدم في الأمان والقياسات الحيوية وحتى الفلاتر المتوفرة في معظم تطبيقات الوسائط الاجتماعية هذه الأيام.

فوائد معالجة الصور

لتطبيق تقنيات معالجة الصور تأثير هائل على العديد من المؤسسات التقنية. وفيما يلي بعض الفوائد المفيدة لمعالجة الصور، بغض النظر عن مجال التشغيل:

• يمكن إتاحة الصورة الرقمية بأي تنسيق مطلوب (صورة محسنة، صورة سلبية… إلخ).
• يساعد على تحسين الصور للتفسير البشري.
• يمكن معالجة المعلومات واستخراجها من الصور لتفسير الآلة.
• يمكن معالجة وحدات البيكسل الموجودة في الصورة إلى أي كثافة وتباين مرغوب فيهما.
• يمكن تخزين الصور واسترجاعها بسهولة.
• يسمح بالنقل الإلكتروني السهل للصور إلى مزودي الطرف الثالث.

لقد أدى نمو تقنيات التعلم العميق إلى تسريع رؤية الكمبيوتر في المشاريع مفتوحة المصدر، مما أدى إلى زيادة الحاجة إلى أدوات معالجة الصور. ويتزايد الطلب على المهنيين ذوي المهارات الأساسية في تقنيات التعلم العميق بوتيرة سريعة كل عام. فإذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول معالجة الصور ومزايا التعلم العميق، فمن المهم الحصول على دورة في التعلم العميق؛ إذ ستضمن إتقان جميع مفاهيم ونماذج التعلم العميق باستخدام أطر عمل النموذجين “كيراس” Keras و”تينسور فلو” TensorFlow وتنفيذ خوارزميات التعلم العميق.

إعداد: وحدة الترجمات بمركز سمت للدراسات

المصدر: Simple I Learn