Die menschliche Wahrnehmung erstreckt sich über die bloße Funktion unserer Augen hinaus; sie umfasst unser abstraktes Verständnis von Konzepten und persönlichen Erfahrungen, die durch unzählige Interaktionen mit der Welt gewonnen wurden. Historisch gesehen konnten Computer nicht eigenständig denken. Allerdings haben jüngste Fortschritte zur Entstehung der Bildverarbeitung geführt, einer Technologie, die die menschliche Wahrnehmung nachahmt und es Computern ermöglicht, Informationen ähnlich wie Menschen wahrzunehmen und zu verarbeiten.
Die Bildverarbeitung hat bemerkenswerte Fortschritte erlebt, befeuert durch künstliche Intelligenz und Durchbrüche in den Bereichen Rechenleistung. Ihre Integration in den Alltag nimmt stetig zu, mit Prognosen, die auf eine Marktentwicklung von rund 41,11 Milliarden US-Dollar bis 2030 und eine jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 16,0% von 2020 bis 2030 hindeuten.
Bildverarbeitung, ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computer anweist, visuelle Daten zu verstehen und zu interpretieren, wird durch digitale Bilder von Kameras und Videos unter Verwendung fortschrittlicher Deep-Learning-Algorithmen ermöglicht. Computer können Objekte erkennen, kategorisieren und präzise auf ihre visuelle Umgebung reagieren.
Zu den Schlüsselaspekten der Bildverarbeitung gehören die Bilderkennung, die Objekterkennung, die Bildsegmentierung, die Gesichtserkennung, die Bewegungsanalyse und die maschinelle Sicht, die in verschiedenen Anwendungen von selbstfahrenden Autos bis hin zur medizinischen Bildgebung verwendet werden.
Die Funktionsweise der Bildverarbeitung umfasst zunächst die Bildaufnahme durch Kameras und Videos, gefolgt von der Vorverarbeitung, bei der die Bilder verbessert werden. Anschließend werden Merkmale extrahiert und Aufgaben wie Objekterkennung oder Bildsegmentierung mithilfe von Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) ausgeführt.
Die Bildanalyse mittels Bildverarbeitung umfasst die Extraktion sinnvoller Informationen aus Bildern durch verschiedene rechnerische Techniken, einschließlich Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Segmentierung, Objekterkennung und -analyse sowie Entscheidungsfindung, die in verschiedenen Anwendungen wie Gesundheitswesen, Automobil, Sicherheit und Unterhaltung eingesetzt werden.
Die Bildverarbeitung hat in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht, die von der Entwicklung erster Algorithmen in den 1970er Jahren bis zur revolutionären Deep-Learning-Technologie wie Convolutional Neural Networks (CNNs) in den 2010er Jahren reichen, die die Genauigkeit und Fähigkeiten von Computersystemen erheblich verbesserten. Dies führte zu ihrer weitreichenden Anwendung in nahezu jeder Branche heute.