Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le prétraitement d'images joue un rôle crucial dans l'amélioration de la qualité des analyses en vision par ordinateur. Ce processus consiste à préparer les images brutes pour qu'elles puissent être utilisées de manière optimale par les algorithmes et modèles. Voici quelques manières dont le prétraitement contribue à cette qualité supérieure :
Réduction de l'impact du bruit : Les images brutes capturées par des caméras peuvent contenir divers types de bruits (comme le bruit gaussien, le bruit de poivre et sel, etc.). Ces bruits peuvent obscurcir les détails importants de l'image, rendant les analyses moins précises. En appliquant des techniques comme les filtres de lissage (par ex. filtre médian), on peut réduire ce bruit et améliorer la clarté de l'image.
Normalisation des pixels : La normalisation permet de modifier les valeurs des pixels pour qu'elles se situent dans une plage spécifique (par ex. 0 à 1 ou 1 à 1). Cela assure que les modèles de vision par ordinateur interprètent les données de manière cohérente, ce qui est essentiel pour la précision des prédictions.
Correction des distorsions : Les images peuvent présenter des distorsions dues à des lentilles ou à d'autres facteurs matériels. La correction de ces distorsions aide à obtenir des dimensions et des proportions plus réalistes, rendant les analyses plus fiables.
Amélioration des contrastes et des détails : En augmentant le contraste ou en accentuant les bords, on peut faire ressortir des caractéristiques importantes de l'image qui pourraient autrement être perdues. Par exemple, les techniques d'amélioration de la netteté mettent en évidence les détails fins, facilitant ainsi la tâche des algorithmes de détection.
Uniformisation des sources de données : Les ensembles de données peuvent contenir des images provenant de différentes sources avec des résolutions ou des conditions d'éclairage variées. Le prétraitement permet de standardiser ces images, assurant ainsi une entrée cohérente dans le modèle, ce qui améliore la robustesse des analyses.
L'ensemble de ces techniques de prétraitement garantit que les données sont dans un état optimal avant d'être introduites dans les algorithmes de vision. Cela non seulement augmente la précision des analyses, mais aussi l'efficacité globale des modèles en réduisant les erreurs et les variations indésirables.