Preprocessing
Wenn in Bildern Muster erkannt oder Objekte gefunden werden sollen, müssen sie für die meisten Algorithmen zuerst vorverarbeitet werden. Neben der Kalibration und der Rauschunterdrückung können Projektionen und Transformationen, wie das Verschieben und Drehen in die korrekte Position, auch dazu gehören.
Algorithmen für die Bildverarbeitung
Je nach Aufgabenstellung kommen danach Algorithmen aus den Bereichen Kantendetektion, Segmentation, Mustererkennung, Merkmalsextraktion, Multiskalenanalyse (Wavelets) und mathematische Morphologie zum Einsatz.
Klassifikation
Für die Klassifikation von Bildern bieten sich Convolutional Neural Networks (CNN) oder nach Merkmalsextraktion auch Boosted Decision Trees (BDT), Support Vector Machines (SVM) oder andere Machine Learning Algorithmen an.
Individuelle Lösungen
Zwar gibt es mittlerweile für all diese Probleme umfangreiche Bibliotheken und Programme, aber oftmals ist das Problem so speziell, dass eine individuelle Lösung benötigt wird, z.B. wenn die Pixel nicht quadratisch sind, die Farbtiefe nicht 8 bit ist oder wenn die Bilder mehrdimensional sind (nicht nur Graustufen oder RGB). Auch bei hohen Anforderungen an die Geschwindigkeit und den Memory Footprint der Programme lohnt eine speziell auf das Problem zugeschnittener Algorithmus.
Kontakt
Falls eine Lösung für ein Problem aus dem Bereich der Bildverarbeitung entwickelt werden soll, steht 256.systems für Anfragen zur Verfügung.