画像処理（image processing）とは、所望の結果を達成するために、コンピュータで画像の解析を実行する技術そのものです。一般的に、デジタル画像処理としてよく知られています。いわゆるデジタル画像処理は、デジタルコンピュータによる画像の加工·処理を意味しますが、画像の真の色を復元して、人の視覚効果を向上させて、画像での対象物の特定の特徴を強調して標的の特徴パラメータを抽出することを目的とします。画像処理技術は、典型的には、画像圧縮、強化·修復、マッチング·説明·識別の三つの部分に区別され、現在、まさに現れようとしています。
また、人々に命を吹き込むような重要性で画像処理は無視できないほど深刻な印象を与えます。まず、デジタル画像処理技術は、人々が世界をより客観的かつ正確に理解するのに役立つことができ、人間の視覚システムは、人々が外の世界からの情報の3/4以上を得るのを助けることができる一方に、画像、グラフィックはすべての視覚情報のキャリアとして貢献しています。たとえ人間の目は認識能力が高くて、数千の色を識別することができるとしても、多くの場合には、画像は人間の目にぼやけていて、不鮮明とさえ見えませんが、画像強調技術を介してそのようなファジー画像をクリアで明るくすることができます。
歴史
デジタル時代である21世紀に、人間が世界を知覚する視覚基本としての画像は、情報へのアクセス、表現および転送の重要な手段です。デジタル画像処理の歴史は長くありません。海底ケーブルを介してロンドンからニューヨークまでに至ってデジタル圧縮技術により写真を送信した1920年代に、デジタル画像処理技術の起源はさかのぼりますが、1950年代に、人々はデジタル画像処理システムの研究を始めました。シャーシ構造を使用するため、この期間の画像処理システムは機能が強いですが、比較的大きなサイズや高価などのデメリットがあります。時間が経つにつれて、それは外観のほとんどにはPCシリーズ危機で画像処理システムを構成したり、動作のデュアルモードを採用したりすることによる小型化への転換を進んで、および大規模集積回路を用いることで価格を大幅に低減させてきました。1990年代の初めより、それは単一画面表示モードや、Windowsプラットフォーム上の画像処理ソフトウェア・パッケージの編集を特徴として目立っていました。
画像処理のインテリジェント化
画像処理のアプリケーションは主にリモートセンシング航空宇宙、生物医学工学、通信工学、軍事治安、ロボット視覚などの分野に焦点を合わせます。これらのシナリオに直面して、伝統的な画像とビデオ検知システムは多方面の問題が存在します。例えば、そのようなデータ処理の能力は集約型アプリケーションの計算とストレージに対応するには不十分であること、不足の帯域幅、過度の電力消費などの問題もあります。また、セキュリティやプライバシーおよびデータの整合性を保証することもできません。これらに対して、インテリジェントセンサ画像取得装置のソリューションは、サーバ側の信号処理能力と分散インテリジェントノードの処理能力に均衡と分割を行って、情報収集装置の一定の処理能力を必要とされて、その故に大幅に情報の送信量を減少させる同時に、センサとプロセッサを統合することにより、効果的に消費電力とコストを削減することができます。
そしてADAS、UAV、セキュリティ監視またはマシンビジョンなどのアプリケーション分野にも関わらず、リアルタイム分析は主流の需要となっています。IoTソリューションは各種技術の組み合わせであらゆるものの動きをリアルタイムで把握できます。IoTの急速な進展プロセスの中では、インテリジェントな画像処理が究極の目標となっています。インテリジェントなぼやけた画像処理技術の使用範囲を拡大ことにつれて、画像処理技術と知性の完璧な組み合わせは必然的な傾向となっています。
ここでは、日昇テクノロジーの画像処理IoTソリューションを紹介します。これは当社で開発された介護関連の見守りシステムで搭載したスマート·ハイビジョンIPカメラＣＳI201です。詳細は以下のサイトをご参考ください。
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