Зургийг зөвхөн гэрэл, өнгөний энгийн цуглуулга гэж боддог уу? Гэвч зургийн боловсруулалт (Image Processing) бол зөвхөн фото засах биш, харин бодит ертөнцийг дижитал мэдээлэл болгон хувиргаж, шинэ боломжуудыг нээдэг хүчирхэг урлаг, шинжлэх ухааны хослол юм. Photoshop-ийн энгийн эффектээс эхлээд AI-тэй хослосон хорт хавдар илрүүлэх систем хүртэл – энэ технологи хувьсгал авчирч, эрүүл мэндээс үйлдвэрлэл хүртэл олон салбарыг өөрчилж байна.
Зураг гэж юу вэ?
Зураг гэдгийг хамгийн энгийнээр хэлбэл, өнгөний 2 хэмжээст матриц. Эртний зураач Альбрехт Дюрер 1525 онд зурсан бүтээлээс эхлээд өнөөгийн ухаалаг гар утасны камер хүртэл бүгд ижил зарчмаар ажилладаг. f(x, y) функц – x, y координатын цэг дээрх гэрэлтүүлэг (intensity) эсвэл өнгийг илэрхийлдэг. Бодит ертөнц тасралтгүй (continuous) байдаг бол дижитал зураг нь түүнийг тоон утгаар аппроксимаци(approximation) хийсэн хувилбар.
Зургийн Боловсруулалт Гэж Юу Вэ?
Зургийн боловсруулалт гэдэг нь оролтын зургийг алгоритмаар өөрчилж, шинэ зураг үүсгэх явдал. Энгийнээр хэлбэл, зураг дээр “фильтр” тавьж, түүнийг илүү сайхан болгох. Энэ нь хүний хараанд илүү таатай болгох эсвэл машины оюун ухаанд зориулсан болгодог.
Гол үе шатууд: Зургийг хэрхэн “боловсруулах” вэ?
Зургийн боловсруулалт нь алхам алхмаар явдаг процесс.
- Зураг авах (Image Acquisition): Камер эсвэл сканнерээр зураг бүртгэх.
- Сайжруулах (Image Enhancement): Контраст өөрчлөх, гэрэлтүүлэг тэнцвэржүүлэх.
- Сэргээх (Image Restoration): Шуугиан, эвдрэл арилгах.
- Морфологийн боловсруулалт (Morphological Processing): Хэлбэр, бүтцийг шинжлэх.
- Бүс хуваах (Segmentation): Зургийг объектуудаар хуваах.
- Тодорхойлолт ба тодорхойлол (Representation & Description): Объектуудын шинж чанаруудыг гаргах.
- Объект таних (Object Recognition): “Энэ мотоцикл” гэх мэт шошго өгөх.
- Шахах (Image Compression): Файлыг жижиг болгох.
- Өнгө боловсруулах (Colour Image Processing): RGB загварыг ашиглах. Эдгээр нь бие биетэйгээ холбоотой – жишээ нь, segmentation хийхээс өмнө enhancement хэрэгтэй.
Хэрэглээ:
| Салбар | Хэрэглээний Жишээ | Хэрэглээний Жишээ |
|---|---|---|
| Эрүүл Мэнд | MRI, X-ray зургаас өвчний шинж тэмдэг илрүүлэх (жишээ: хорт хавдар таних). | AI-тэй хослуулан зүрхний цохилт бодит цагт шинжлэх. |
| Аюулгүй Байдал | Нүүр таних систем, хурууны хээ илрүүлэх, гэмт хэргийн газрын зураг шинжлэх. | Камерын бодит цагийн хяналт, дугаарын хавтан таних (хурдны камер). |
| Үйлдвэрлэл ба Хяналт | Бүтээгдэхүүний чанар шалгах, механик эд ангийн гэмтэл илрүүлэх. | FPGA технологийг ашиглан автоматжуулсан шалгалт, роботыг удирдах. |
| Тоглоом | Киноны эффект (morphing), VR/AR-д зураг бодит цагт өөрчлөх. | Стиль шилжүүлэх апп, 360 градусын видео бүтээх. |
| Газар Зүй ба Хиймэл Дагуул | Хиймэл дагуулын зурагаас нутаг дэвсгэрийн ангилал хийх, цаг агаар таамаглах. | Одон орны объект таних, байгалийн гамшиг илрүүлэх (газар хөдлөлтийн дараах дүрс). |
| Бизнес ба Зах Зээл | Барааны таних (e-commerce-д), маркетингийн зураг шинжлэх. | AI image recognition ашиглан бодит цагийн бараа таних. |
Ард нь юу ажиллаж байгаа вэ?
Энэ бүхний ард математик ба алгоритм нуугдаж байдаг: тооцоолол , шугаман алгебр, магадлал, дифференциал тэгшитгэл, Фурье шинжилгээ . Тасралтгүй дүрслэлийг (f(x,y)) дискрет матриц (пикселүүд) болгон хувиргаж, боловсруулдаг. Гол элементүүд:
- Үндсэн Алгоритмууд:
- Edge Detection (Ирмэг Илрүүлэх): Sobel эсвэл Canny фильтр – зургийн хил хязгаарыг математикийн градиент тооцооллоор олно.
- Segmentation (Бүс Хуваах): K-means кластерчлал эсвэл deep learning (CNN – Convolutional Neural Networks). Neural networks нь 99%-иас дээш нарийвчлалтай хорт хавдар илрүүлэхэд.
- Noise Removal (Шуугиан Арилгах): Gaussian filter эсвэл wavelet transform – магадлалын загвар ашиглан санамсаргүй огтлолцуудыг арилгана.
- Математикийн Суурь:
- Фурье Шинжилгээ: Зургийг давтамж домэйнд шилжүүлж, шүүлтүүр тавина – жишээ: шахалт хийхэд (JPEG).
- Дифференциал Тэгшитгэл (PDEs): Зургийн сэргээх процессод ашиглагдана, эвдэрсэн хэсгийг таамаглана.
- Deep Learning: Vision transformer (ViT) загварууд нь өмнөх CNN-ээс илүү хурдан, нарийвчлалтай.
Бидний өдөр тутам хэрэглэдэг камер, Photoshop, Instagram фильтрүүд бүгд энэ технологийн энгийн хэрэглээ байхад, нөгөө талд нь MRI сканнер, хиймэл дагуулын зураг, Deep Learning системүүд дэлхийн хамгийн нарийн дүрслэлүүдийг шинжилж, хорт хавдрыг илрүүлэх, байгаль орчны өөрчлөлт хянах, үйлдвэрлэлийн алдаа оноог тодорхойлох зэрэг амин чухал үүргийг гүйцэтгэж байна.
Боловсролыг инженерчлэв.
