¿Cuán cercanos / similares son el procesamiento de imágenes digitales y la visión por computadora? ¿Cuál es más difícil / importante?

El advenimiento de la visión por computadora y el procesamiento de imágenes tiene como objetivo principal proporcionar a una máquina / computadora el sentido de ‘visión’. En resumen, su objetivo es replicar el funcionamiento del sistema de visión de los seres vivos en las máquinas. Aunque no estamos mucho más cerca de eso, los problemas de visión varían desde el posicionamiento del sensor de visión (ojo análogo) correctamente hacia cualquier escena para analizar la escena, detectar / reconocer / rastrear objetos en la escena que se está viendo (mucho más, por supuesto) )

Los seres vivos tienen sus sensores de visión (es decir, ojos) evolucionados naturalmente para funcionar según los requisitos de su vida. Pero se necesita mucho estudio para modelar un sensor artificial (una cámara, ya que se puede hacer que tengan sentido en una amplia gama de espectro), las especificaciones de diseño, aseguran que funcione correctamente. Ahora la ciencia de la visión por computadora comienza con el estudio de la cámara, la forma en que captura la escena, etc.

La cámara, que se supone configurada, la imagen que se está capturando, nos queda con una serie de números que representan la información en la imagen. Pero, los seres vivos usan mucho conocimiento previo para interpretar estas imágenes. Por ejemplo, es fácil para nosotros mirar una imagen y encontrar dónde está presente un objeto en ella. Pero para una computadora, se requieren ciertos procedimientos para realizar la misma tarea. Por lo tanto, en la mayoría de los casos, los sistemas de visión artificial están orientados a la aplicación en lugar de ser de uso general como los humanos.

El procesamiento digital de imágenes (DIP) comprende los procedimientos / técnicas utilizados para manipular la imagen, con el fin de producir una imagen (salida) en la forma requerida o para extraer cierta comprensión de alto nivel de la imagen. Esto podría abarcar desde simples técnicas de filtrado de imágenes para producir imágenes más atractivas hasta compresión de imágenes y técnicas de alto nivel para determinar el tamaño, la forma y relacionar objetos. Las técnicas de visión por computadora (CV) de bajo nivel se superponen casi por completo con DIP. La detección o segmentación de objetos, clasificación, descripción, etc. son algunos de los ejemplos para ello.

El CV de nivel superior intenta extraer y ordenar la información de los pasos DIP y finalmente intenta comprender la imagen. Se requieren grandes cantidades de datos para dicho análisis y CV utiliza reconocimiento de patrones y técnicas de IA para lograr los objetivos. El requisito de algoritmos más precisos y rápidos siempre ha llevado a la comunidad científica a implementar los conceptos tomados de diferentes campos juntos y extender las aplicaciones de Visión por computadora / Procesamiento de imágenes.

Por lo tanto, tanto DIP como CV se han desarrollado estrechamente y su importancia radica en las aplicaciones que exigen el uso de técnicas específicas de ambos campos.