Thị giác máy tính

Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh

Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh

Computer Vision (Thị giác máy tính) và Image Processing (Xử lý hình ảnh) là hai thuật ngữ vô cùng quen thuộc trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Vậy hai lĩnh vực này về cơ bản là giống nhau, là hai phần của một quá trình hay hoàn toàn hoạt động độc lập. Bài viết này sẽ giải thích cho bạn một cách rõ ràng về hai thuật ngữ này và chỉ ra sự khác biệt giữa Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh.

Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính hay Computer Vision được giải thích và quy trình và khả năng mà máy tính có thể hiểu được môi trường xung quanh nhờ việc sử dụng một hay nhiều mắt kỹ thuật số. Quy trình này không diễn ra một cách độc lập mà bao gồm một loạt các bước liên tiếp nhau từ nhận hình ảnh và sau đó phân tích và xử lý hình ảnh đó. Bởi vì thị giác của con người hoạt động rất phức tạp, nên quá trình mô phỏng nó của máy tính là một nhiệm vụ nhiều thử thách, khó khăn. Nhờ sử dụng các kỹ thuật truyền thống và ứng dụng Deep Learning thì hiện nay máy tính đã có khả năng diễn giải và tương tác, phản ứng lại đối với những gì mà nó thấy được.

Sự khác biệt lớn nhất giữa Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh đó là việc thao tác trên nhiều hình ảnh. Xử lý hình ảnh chỉ hoạt động duy nhất trên một tấm hình còn Thị giác máy tính hoạt động để xử lý một luồng các hình ảnh có một quan hệ đã biết được trước.

Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh
Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh

Xử lý hình ảnh là gì?

Xử lý hình ảnh là một loạt chức năng được thực hiện trên một hình ảnh tĩnh với đầu vào là một khung hình đơn còn đầu ra được thay đổi tùy theo một hay một vài chức năng được áp dụng. Đa phần thì các chức năng xử lý hình ảnh sẽ can thiệp và tạo ra một hình ảnh thứ hai. Có thể hiểu đơn giản bất kì một bộ lọc hình ảnh nào mà làm thay đổi hình ảnh cũng được coi là một loại của xử lý hình ảnh. Những bộ locj đó có thể là tô màu cho hình ảnh, làm mờ số điện thoại hay những filter hình tai thỏ xinh xắn khi chúng ta chụp ảnh selfie đều là sự xử lý hình ảnh chuyển đổi từ hình ảnh này sang hình ảnh khác.

Adobe Photoshop là một công cụ thông dụng được nhiều người sử dụng để xử lý hình ảnh. Những phần mềm như thế này giúp thay đổi rất nhiều yếu tố làm cho hình ảnh sắc nét hơn, chân thực hơn hay sinh động hơn so với hình ảnh gốc. Mặt khác, Xử lý hình ảnh không đề cấp đến quá trình phân tích hình ảnh, bởi vì điều này nằm trong Thị giác máy tính.

Xử lý hình ảnh là gì?
Xử lý hình ảnh là gì?

Như vậy, chúng ta đã tìm hiểu được định nghĩa của Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh. Bây giờ hãy khám phá sự khác biệt của hai lĩnh vực này trong phần tiếp theo của bài viết nhé!

Thị giác máy tính (Computer Vision) không phải là Xử lý hình ảnh (Image Processing)

Nguyên liệu đầu vào và sản phẩm đầu ra của Xử lý hình ảnh đều là ảnh. Ngược lại, Thị giác máy tính có đầu vào là ảnh nhưng đầu ra chính là việc hiểu được hình ảnh đó.

Deep Learning để xử lý hình ảnh

Các kĩ thuật Deep Learning được áp dụng trong Xử lý hình ảnh và đạt được thành công trong kĩ thuật phát hiện ra cạnh. Đây được xem là một bước tiến mới trong Xử lý hình ảnh vì việc phát hiện ra cạnh rất quan trọng trong quá trình xử lý một hình ảnh. Ví dụ mà chúng ta sẽ phân tích là việc áp dụng bộ lọc mờ để che khuất số biển xe của chiếc xe này. Các bước cần thiết để thực hiện nhiệm vụ này là định vị biển số xe, nhận diện mẫu hình. Tuy nhiên, để nhận ra các mẫu hình này thì phải tìm kiếm được đường viền hay cạnh biên được tạo thành từ các cạnh của mẫu hình đó. Chính vì lẽ đó, nhận diện cạnh là một bước rất quan trọng để nhận diện mẫu hình và để áp dụng các bộ lọc khác nhau sau đó.

Trong các hệ thống Deep Learning thì việc nhận diện canhj hay nhận diện mẫu hình đều được xử lý dễ dàng. CNN trong Deep Learning sẽ phân loại ảnh và đưa ra các dự đoán khác bằng cách xác định các hình mẫu. Vậy thì CNN được áp dụng trong Xử lý hình ảnh thì có được áp dụng cho các tác vụ của Thị giác máy tính hay không?

Áp dụng Deep Learning trong Thị giác máy tính

Rõ ràng là để hiểu được nội dung của một bức ảnh thì nhận dạng mẫu hình và phân loại hình ảnh là một công cụ tất yếu và không thể nào thiếu được. Như vậy, CNN là công cụ giá trị được sử dụng bởi các hệ thống thị giác máy tính. Vậy ngoài nhận dạng được mẫu hình đó thì làm sao để biết được bối cảnh của hình ảnh. Ngoài CNN, RNN cũng đóng vai trò quan trọng trong Thị giác giúp xác định bối cảnh cụ thể. RNN sẽ đưa ra những mô tả chi tiết hơn về những gì đang xảy ra trong khoảng thời gian có liên quan.

Như vậy, Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh là những nhiệm vụ riêng biệt nhưng có mối liên hệ trong lĩnh vực ảnh số. Trong khi xử lý hình ảnh là việc sửa đổi hình ảnh bằng các thiết bị như bộ lọc, trong khi Thị giác máy tính lại tìm hiểu bối cảnh, những gì xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định.

Deep Learning trong Thị giác máy tính
Deep Learning trong Thị giác máy tính
Ứng Dụng Máy tính công nghiệp

Những bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button
Gọi ngay
icons8-exercise-96 challenges-icon chat-active-icon