前言
圖像處理和計算機視覺是關于對圖像和視訊進行分析、了解和處理的技術。傳統圖像算法采用機器學習方法，一般流程是由工程師手工設計提取特征，描述圖像内容，再進行下遊分類、檢測、分割任務。
近年來，得益于計算機硬體算力方面的巨大提升和海量的可獲得的訓練資料，深度學習技術取得了很多驚人的進步。深度學習算法利用多層神經網絡模拟人腦的工作原理，通過大量訓練資料，由模型自動歸納提取出圖像特征，在效率和準确率方面都遠超傳統算法。深度學習技術逐漸取代了傳統圖像算法，成為目前的主流解決方案，在圖像分類、物體檢測、語義分割和人臉識别等任務上表現出優異的性能，并推動了許多實際應用的産品落地，比如自動駕駛、安防監控、醫學圖像分析等。
自動駕駛領域
在自動駕駛領域，深度學習算法被廣泛應用于感覺和決策等方面。圖像算法相當于自動駕駛系統的“眼睛”，這對于自動駕駛系統這個“大腦”來說非常關鍵，隻有先感覺到才能作出相應的決策，圖像算法直接影響後面車輛作出的決策和規劃。
1、目标檢測、分割：目标檢測是自動駕駛領域的重要應用方向。通過深度學習模型可以對道路上的車輛、行人、交通标志等進行準确地檢測和識别。另一個應用方向是車道線和車道邊界的檢測，圖像算法可以準确地檢測出車道線和車道邊界，為車輛提供精确定位和路徑規劃的依據，保證車輛在正确的道路上正确地行駛。
圖檔來源：DiSHA Computer Institute
2、目标跟蹤：目标跟蹤算法在自動駕駛系統中被廣泛使用。通過目标跟蹤算法，自動駕駛系統可以從傳感器資料中提取有關障礙物（如車輛、行人、自行車等）的運動資訊。根據物體的運動軌迹和曆史資料進行運動估計和預測，可以及時檢測到潛在的碰撞風險或危險情況，并相應調整駕駛政策。這有助于系統規劃避免碰撞的路徑并保持安全的車距，確定行駛安全。
圖檔來源：NVIDIA
3、圖像增強：在系統運作階段，圖像增強算法用于提升圖像品質，進而改善圖像的可視化效果和目标檢測的準确性。在訓練階段，模型可以通過資料增強算法來生成或模拟雨天或霧天圖像，并将其與正常天氣下的圖像一起用于模型訓練。圖像增強算法可以使模型更好地學習和适應各種天氣條件下的視覺特征。
4、多傳感器資料融合：盡管圖像算法在解決惡劣天氣情況方面取得了一些進展，但目前對于極端天氣條件下的自動駕駛仍然存在挑戰。在實際情況中，除了配備光學攝像頭，自動駕駛系統通常還配備雷射雷達、毫米波雷達和超音波傳感器等多個傳感器。通過融合多種傳感器的資料，可以揚長避短，彌補純視覺方案的測量精度、強大的遙感能力、全向感覺能力，提升系統實時性和穩定性。
醫學圖像分析領域
在醫療領域，圖像算法被用于輔助診斷、疾病預測和治療效果跟蹤等方面，圖像算法可以幫助醫生和研究人員更準确地識别和定量病變、提供更全面的解剖資訊、輔助疾病診斷和治療規劃等。利用深度學習模型，可以從CT、MRI等醫療圖像中自動提取出病竈資訊，減輕醫生的工作負擔，提高診斷的精度和效率。比如，阿裡健康的ET醫療大腦，就是利用AI技術對醫療圖像進行智能化解讀。以下是一些常見的醫療圖像算法應用方向：
1、圖像分割：圖像分割算法用于将醫學影像中的結構或病變區域從背景中分離出來，用于定位和識别感興趣的結構。
圖檔來源：NVIDIA
2、特征提取：特征提取算法用于從醫學影像中提取有助于診斷和分析的特征，這些特征可以包括形狀、紋理、灰階直方圖等。
3、圖像配準：醫學圖像配準算法用于将不同時間點或不同模态的醫學影像對齊，消除因為位置、姿态或尺度的差異而引入的變形，實作準确的比較和分析。
4、分類和診斷：分類和診斷算法用于根據醫學影像的特征進行疾病診斷和預測。
5、三維重建：三維重建算法用于從醫學影像的多個切片中重建出三維物體模型，利用已有的投影資料恢複出圖像或改善圖像品質的算法，适用于醫學成像中的CT、MRI等，以提供更全面的視角和解剖資訊。
安防監控領域
圖像算法在智能安防領域有廣泛應用。在安防監控中，圖像算法可以幫助識别和跟蹤潛在威脅、檢測異常行為、提供實時警報和監控畫面，進而提高安防系統的效能和可靠性。以下是一些常見的應用方向：
1、目标檢測與識别：通過圖像算法實作對監控場景中的目标物體進行檢測和識别。這可以包括人臉識别、車輛識别、行為識别等，以便及時發現異常行為或對象。
圖檔來源：Hitachi
2、行為分析與異常檢測：利用圖像算法分析監控場景中的人員或物體的行為模式，并實時檢測是否存在異常行為，如闖入、盜竊、暴力等，進而提前預警并采取相應的措施。常用的行為分析算法包括行人檢測、人群計數、人員跟蹤、姿态估計等。
3、目辨別别：視訊内容分析與智能搜尋：利用圖像算法對監控視訊内容進行分析，從中提取關鍵資訊并進行智能搜尋。例如，識别特定人員的軌迹、尋找目标物體的活動路徑，或者在大規模監控視訊資料庫中進行快速檢索。
4、圖像增強與清晰度提升：通過圖像處理算法，對監控視訊圖像進行增強處理，提高圖像品質和清晰度，以便更好地擷取和分析有用資訊。
AIGC領域
人工智能自動内容生成（Artificial Intelligence Generated Content，簡稱AIGC）指利用人工智能技術自動生成文本、圖檔、音樂、視訊、3D互動内容等各種形式的内容。該領域的爆火得益于最近落地的chatGPT和AI作畫。利用自然語言處理和計算機視覺等技術，AIGC實作與使用者的自然交流和回報，并根據使用者的喜好和行為，動态地調整内容生成的方式。以下是一些典型的AIGC應用方向：
1、圖像描述生成：圖像算法可以通過對圖像進行分析和了解，自動生成與圖像内容相關的文字描述。這種技術可以用于自動為圖像集合或線上圖檔庫中的圖像生成描述，提供更好的搜尋引擎體驗，輔助視覺障礙者擷取圖像資訊，以及為社交媒體上的圖像添加描述。
2、視訊标注和摘要生成：圖像算法可以對視訊進行分析，自動生成關鍵幀的标簽、概要或摘要。通過識别視訊中的關鍵對象、場景和動作，圖像算法可以自動生成視訊的關鍵資訊，幫助使用者了解和浏覽視訊内容。
3、藝術創作助手：圖像算法可以用于輔助藝術家和設計師創作。例如，通過分析大量藝術作品，圖像算法可以生成新的藝術風格，幫助藝術家探索創造力的可能性。此外，圖像算法還可以根據使用者提供的草圖、想法或特定要求，快速生成相應的圖像設計。最近爆火的AI作畫就是圖像算法在這方面的一項重要應用，其背後正是采用了采用擴散模型技術。
圖檔來源：OPENAI
4、圖像修複和增強：圖像算法可以用于修複老舊、受損或低品質的圖像。通過圖像修複算法，可以恢複丢失的細節、去除噪聲和瑕疵，并改善圖像的整體品質。此外，圖像算法還可以用于對圖像進行增強，例如根據輸入的圖像自動調整亮度、對比度和色彩平衡，或者灰白圖像上色，以獲得更好的視覺效果。
工業檢測領域
圖像算法在工業檢測領域有着廣泛的應用。圖像算法在工業檢測領域中能夠實作自動化、高效率和準确性的産品品質控制和生産過程監測，可以有效提高工業制品的品質、減少生産成本、增加生産效率，并避免人工差錯和主觀判斷帶來的問題。圖像算法在工業檢測領域正逐漸向着更智能、精準和可靠的方向發展，在工業自動化和品質控制方面發揮越來越重要的作用。
1、缺陷檢測：圖像算法可以通過分析工業産品圖像，檢測出産品表面的缺陷或異物。例如，在制造業中，可以使用圖像算法來自動檢測産品的氣孔、裂紋、夾雜、疏松等缺陷，以保證産品品質，提高生産效率。
圖檔來源：适創科技
2、尺寸測量：圖像算法可以根據産品圖像的特征，實作對産品尺寸的測量和檢驗。例如，在零部件生産中，可以準确測量零部件的長度、寬度、直徑等關鍵尺寸，確定産品符合規格要求，實作自動化生産和品質控制。
3、定位與識别：算法可以識别并定位工件上特定的标記或模式。通過對圖像進行處理和分析，可以快速準确地識别辨別碼、二維碼等，并進行定位和識别，用于生産流程控制和追溯。
4、品質分類：算法可用于将産品進行分類，區分合格品和不合格品。通過對産品圖像的特征提取和分析，可以對産品進行自動分類，高效判定産品品質，并實作自動化的品質控制。
5、焊縫檢測：在焊接過程中，算法可以幫助檢測焊縫的品質。通過分析焊接區域的圖像特征，可以檢測焊接缺陷，例如焊接滲透不良、偏位等問題，提高焊接品質和減少人工檢測成本。
結語
總而言之，圖像處理和計算機視覺在深度學習技術的推動下産生了許多落地應用。這些應用涵蓋了生活中的各個方面。随着新技術的不斷出現與發展，我們可以期待更多技術上的突破性進展和産品上更多落地應用的出現，為工作效率和生産力帶來更大提升。
适創科技是一家專注于數字工業化和智能算法研究的公司，通過利用最新的深度學習技術和算法，結合客戶特定的生産工藝和工作環境，提供定制化的創新解決方案。
衆所周知，深度學習算法能夠表現優異，靠的是充足的算力和巨量的資料，其中最重要的就是資料。适創團隊長期注重資料的采集和整理，除了網上公開的工業檢測資料集，通過不斷深耕領域，逐漸收集到高品質和多樣性的CT、X光、紅外資料，建構了龐大的訓練集疊代優化模型，這些保證了模型的強魯棒性和強泛化性。
我們的技術團隊由一群具備豐富經驗和專業圖像算法知識的研究人員和工程師組成，參與過多項工業缺陷檢測項目研發。他們在深度學習和機器學習領域都有着紮實的專業基礎與獨特的見解，具有豐富的經驗與實戰經曆，不斷追求卓越并持續關注行業最新動态，保持對前沿技術的深入了解，這是能夠實作項目按時保質保量傳遞的信心來源與重要保證。
有了上述的資料基礎和團隊基礎，我們能夠為客戶提供高效、可靠且具有競争力的深度學習解決方案，解決客戶實際生産過程中遇到的各種測量檢測質檢難題，助力他們保障生産高效運作。
标題圖檔來自Microsoft
作者：安宇
适創科技視覺與優化産品部，圖像算法工程師，主要關注深度學習技術中的目标檢測、語義分割方向，現從事ADR缺陷檢測系統中的相關項目研發工作。
編輯：田恒易