自动图像处理是一种使用预先编写的计算机算法处理图像的方法。使用图像自动处理可以实现的操作类型包括图像分割、图像过滤和图像编辑。随着数字摄影技术和基于数字图像的数据采集技术的发展,图像采集变得越来越容易,自动化处理和图像工具的开发加快了与图像积累相关的技术发展。
虽然许多自动图像处理算法只不过是计算机程序中预先记录的宏,但技术可能要复杂得多,包括使用机器学习和基于计算机的数据处理等相关方法。自动图像处理通常与机器学习相联系,因为计算机被“教导”搜索某些图像特征,并根据书面程序处理这些特征。由于科学数据通常以图像的形式收集,自动化图像处理是科学家能够快速处理大量数据的必要方法。。
自动化图像处理软件的范围包括用户界面的简化和相对学习曲线,从数据可视化和分析程序到更直观的图像编辑软件。中间用户可以利用图像处理来过滤一组图像,如数字照片——例如,将彩色数字图像转换为一组黑白图像。更高级的用户,或那些为了数据分析而对自动图像处理感兴趣的用户,可能会使用创建自动工作流的技术来分割图像、计算图像瑕疵或修改图像直方图。。
科学数据收集主要基于从数据源进行定量评估的能力,这些数据源通常是模拟的、主观的,或者更容易在定性测量中测量。图像处理算法允许科学家直接量化和比较图像。自动图像处理增加了科学家可以合理处理的图像数量,因为计算机能够处理图像,而不是科学家手工编辑或获取图像数据。
自动化图像处理的局限性包括无法解释图像变化或异常值,以及计算机无法处理图像并对最终产品进行主观评价。许多图像编辑器对创建具有过滤效果的高质量图像或通过删除图像中不需要的信息感兴趣。对于大多数用户来说,自动化图像处理意味着处理一组图像,一次又一次地进行单一类型的更改,从而允许计算机控制工作流。然而,计算机无法决定什么是需要的,什么不是,或者什么“看起来不错”。
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