自動化された画像処理とは何ですか？

自動化された画像処理は、事前に書かれたコンピューターベースのアルゴリズムを使用して画像を処理できる方法です。画像の自動処理を使用して達成できる操作の種類には、画像セグメンテーション、画像フィルタリング、画像編集が含まれます。イメージがデジタル写真やデジタル画像ベースのデータ収集のテクノロジーで収集しやすくなるにつれて、自動処理と画像ツールの開発が画像の蓄積に関連する技術の成長をペースします。コンピュータープログラムでは、機械学習やコンピューターベースのデータ処理などの関連する方法を使用するなど、技術ははるかに複雑になる可能性があります。自動化された画像処理は、多くの場合、機械学習に関連付けられています。コンピューターは、特定の画像機能を検索し、筆記プログラムに従って機能を処理するように教えられているためです。科学データは画像の形で収集されることが多いため、自動化された画像処理は、科学者が大量のデータを迅速に処理できる必要な方法です。より簡単な画像編集ソフトウェアへの分析プログラム。中間ユーザーは、画像処理を利用して、デジタル写真やMdashなどの画像のセットをフィルタリングする場合があります。たとえば、色のデジタル画像を黒と白の写真のセットに変換するため。より高度なユーザー、またはデータ分析のために自動画像処理に関心のある人は、画像をセグメント化したり、画像アーティファクトをカウントしたり、画像ヒストグラムを変更したりする自動ワークフローを作成する手法を使用する場合があります。自然界で類似していることが多い、主観的、または定性的測定でより簡単に測定されるデータソースから定量的評価を行う能力。画像処理アルゴリズムにより、科学者は画像を定量化して直接比較することができます。自動化された画像処理は、科学者が科学者が手動で画像から編集したりデータを取得したりするのではなく、画像を処理できるため、科学者が合理的に処理できる画像の数を増やします。外れ値と、コンピューターが画像を処理できず、最終製品に対する主観的な批判を与えることができないという事実。多くの画像エディターは、フィルター効果を備えた高品質の画像の作成や、画像内の不要な情報を削除することに関心があります。ほとんどのユーザーにとって、自動化された画像処理とは、一連の画像を処理して、単一のタイプの変更を何度も何度も処理し、コンピューターがワークフローを制御できるようにすることを意味します。ただし、コンピューターは、何が必要で、何がそうでないか、または「見栄えが良い」ことについて決定を行うことができません。