Differenza tra visione artificiale ed elaborazione delle immagini in informatica

Attualmente, i termini visione artificiale ed elaborazione delle immagini sono spesso usati in modo intercambiabile in molti contesti poiché entrambi implicano calcoli ed elaborazioni sulle immagini. Ma questi non sono la stessa cosa. A tal proposito, diamo un’occhiata a cosa sono e alle loro differenze.

Che cos’è la visione artificiale?

La visione artificiale (in inglese Computer Vision) è il campo dell’intelligenza artificiale (AI) che offre a computer e macchine la capacità di vedere, comprendere e interpretare il mondo visivo che ci circonda tramite tecniche di apprendimento automatico. Applica tecniche di apprendimento automatico per riconoscere modelli e dedurre informazioni significative da immagini digitali, video o altri input visivi. Siamo circondati da tutti i tipi di oggetti visivamente simili che vediamo e con cui interagiamo ogni giorno. Sebbene sembrino e si sentono uguali, ci sono dettagli sottili che li fanno risaltare. L’idea della computer vision è quella di riconoscere e interpretare le immagini allo stesso modo degli umani, distinguendole, classificandole e ordinandole in base ai loro tratti caratteristici, come dimensione, colore e così via. Cerca di replicare la complessità del sistema di visione umano dando ai computer il potere di dare un senso al mondo digitale.

Che cos’è l’elaborazione delle immagini?

Il campo dell’elaborazione di immagini digitali (in inglese Image Processing) si riferisce all’elaborazione di immagini sia digitali che ottiche mediante un computer digitale. Un’immagine digitale è costituita da un numero finito di elementi, ognuno dei quali ha una posizione e un valore particolari. Questi cosiddetti elementi sono chiamati elementi visivi, elementi immagine e pixel. Un computer vede un’immagine come un segnale bidimensionale composto da righe e colonne di pixel. Le immagini giocano un ruolo significativo nella percezione umana. Tuttavia, a differenza degli esseri umani, i computer o le macchine trasformano un’immagine in forma digitale ed eseguono su di essa alcuni processi per ricavarne alcune informazioni significative. L’idea è quella di elaborare e migliorare l’immagine secondo un compito specifico. L’elaborazione può comportare la riduzione del rumore, il miglioramento della luminosità e del contrasto e così via.

Quali sono GLI STEP nell’elaborazione delle immagini?

Il primo passo nell’elaborazione delle immagini è l’acquisizione di immagini digitali utilizzando sensori a lunghezze d’onda ottiche o termiche. Si tratta di dare all’immagine una forma digitale.

L’acquisizione delle immagini dunque è il primo passo nell’elaborazione delle immagini, seguita da analisi e manipolazione, miglioramento e ripristino delle immagini, trasformazione delle immagini, segmentazione delle immagini, elaborazione delle immagini a colori, compressione delle immagini, elaborazione morfologica e rilevamento e riconoscimento degli oggetti.

Differenza tra visione artificiale ed elaborazione delle immagini

DEFINIZIONE

La Computer Vision è un campo dell’intelligenza artificiale che cerca di replicare la complessità del sistema di visione umana dando ai computer il potere di dare un senso al mondo digitale. Consente ai computer di riconoscere, interpretare ed elaborare le immagini nello stesso modo in cui lo facciamo noi. L’elaborazione delle immagini, d’altra parte, è la manipolazione delle immagini al fine di estrarre da esse informazioni significative. L’elaborazione delle immagini è la scienza dell’estrazione di informazioni dalle immagini.

Caratteristiche

L’elaborazione delle immagini, come suggerisce il nome, si concentra sull’elaborazione delle immagini, il che significa sostanzialmente che l’input e l’output sono entrambi immagini. È un termine generico per molte funzioni che analizzano le immagini e trasformano un aspetto di un’immagine in un altro. La computer vision, d’altra parte, si concentra sull’acquisizione di una migliore comprensione del mondo visivo, dando alle macchine la capacità di riconoscere schemi e dedurre informazioni significative da immagini digitali, video o altri input visivi.

Applicazioni

Alcune delle prime e più comuni applicazioni dell’elaborazione delle immagini sono il miglioramento, il filtraggio, la nitidezza e il ripristino dell’immagine. La maggior parte delle app di social media e delle app di editing di immagini e video che utilizziamo in questi giorni fornisce filtri per migliorare le immagini. Altre applicazioni moderne includono applicazioni mediche, riconoscimento di modelli, elaborazione video, telerilevamento, visione artificiale, ecc. Alcune applicazioni del mondo reale della visione artificiale sono il rilevamento dei difetti, il riconoscimento facciale, il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini, l’analisi del movimento, il tracciamento degli oggetti, la classificazione delle cellule , e altro ancora.

Conclusioni

Per concludere possiamo dire che, gli algoritmi di elaborazione delle immagini trasformano le immagini in molti modi, ad esempio nitidezza, uniformità, filtraggio, miglioramento, ripristino, sfocatura e così via. La computer vision, d’altra parte, si concentra sul dare un senso a ciò che vedono le macchine. Un sistema di visione artificiale immette un’immagine ed emette immagini in base a un’attività specifica, come etichette e coordinate degli oggetti. Entrambi lavorano insieme in molti casi; infatti, molti sistemi di visione artificiale si basano su algoritmi di elaborazione delle immagini. L’elaborazione delle immagini comporta l’elaborazione di immagini di input non elaborate e il loro miglioramento o la loro preparazione per svolgere alcune attività specifiche.