آموزش شبکه عصبی و پردازش تصویر در متلب: دروازه ای به دنیای بینایی ماشین

امروزه، شبکه های عصبی مصنوعی و پردازش تصویر به عنوان دو حوزه ی قدرتمند و کاربردی در هوش مصنوعی، نقش مهمی در حل مسائل مختلف در صنایع و علوم گوناگون ایفا می کنند. نرم افزار متلب به واسطه ی کتابخانه های قدرتمند خود، ابزاری محبوب و کارآمد برای آموزش و پیاده سازی این دو حوزه به شمار می رود.

در این مقاله، به ارائه راهنمایی جامع برای آموزش شبکه عصبی و پردازش تصویر در متلب می پردازیم تا علاقه مندان به این حوزه ها با مفاهیم پایه ای، ابزارها و منابع آموزشی آن آشنا شوند.

مفاهیم پایه ای شبکه های عصبی مصنوعی:

• شبکه عصبی: سیستمی است که از تعدادی واحد پردازشی به نام نورون تشکیل شده است. نورون ها به یکدیگر متصل هستند و با دریافت اطلاعات از طریق سیناپس ها، آنها را پردازش و به نورون های دیگر منتقل می کنند.
• انواع شبکه های عصبی: شبکه های عصبی مصنوعی انواع مختلفی دارند که از جمله ی آنها می توان به شبکه های پرسپترون چند لایه، شبکه های کانولوشن، شبکه های بازگشتی و شبکه های خودسازمانده اشاره کرد.
• یادگیری: فرآیندی است که طی آن شبکه ی عصبی با استفاده از داده های آموزشی، نحوه ی پردازش اطلاعات و حل مسائل را می آموزد. دو نوع یادگیری کلی در شبکه های عصبی وجود دارد: یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت.

مفاهیم پایه ای پردازش تصویر:

• تصویر دیجیتال: نمایش ماتریسی از مقادیر روشنایی یا رنگ هر نقطه از یک تصویر است.
• پردازش تصویر: مجموعه ای از الگوریتم ها و تکنیک ها برای استخراج اطلاعات و انجام عملیات مختلف بر روی تصاویر دیجیتال است. از جمله ی این عملیات می توان به تقویت تصویر، کاهش نویز، استخراج لبه، تشخیص اشیاء و تجزیه و تحلیل بافت اشاره کرد.

ابزارهای متلب برای شبکه های عصبی و پردازش تصویر:

• کتابخانه ی Deep Learning Toolbox: این کتابخانه ابزارهای کاملی را برای آموزش و پیاده سازی انواع مختلف شبکه های عصبی مصنوعی ارائه می دهد.
• کتابخانه ی Image Processing Toolbox: این کتابخانه شامل توابع و الگوریتم های مختلفی برای پردازش تصاویر دیجیتال است.
• محیط Simulink: این محیط امکان شبیه سازی و مدل سازی سیستم های پیچیده را به صورت گرافیکی فراهم می کند و می توان از آن برای شبیه سازی شبکه های عصبی و پیاده سازی الگوریتم های پردازش تصویر نیز استفاده کرد.

منابع آموزشی برای آموزش شبکه عصبی و پردازش تصویر در متلب:

• مستندات متلب: متلب برای هر یک از کتابخانه های Deep Learning Toolbox و Image Processing Toolbox، مستندات کاملی را ارائه می دهد که شامل مثال های آموزشی، توابع و توضیحات مربوط به هر ابزار است.
• دوره های آموزشی آنلاین: پلتفرم های آموزشی آنلاینی مانند Coursera، edX و Udemy دوره های آموزشی متعددی را در زمینه ی شبکه های عصبی و پردازش تصویر در متلب ارائه می دهند.
• کتاب ها و مقالات: کتاب ها و مقالات علمی متعددی در زمینه ی شبکه های عصبی و پردازش تصویر به زبان فارسی و انگلیسی منتشر شده اند که می توانند منابع مفیدی برای یادگیری این دو حوزه باشند.

مسیر یادگیری:

• آشنایی با مبانی ریاضی: برای یادگیری شبکه های عصبی و پردازش تصویر، لازم است با مفاهیم پایه ای ریاضی مانند حسابان دیفرانسیل و انتگرال، احتمال و آمار و جبر خطی آشنا باشید.
• یادگیری زبان برنامه نویسی متلب: متلب زبان برنامه نویسی اصلی برای کار با شبکه های عصبی و پردازش تصویر در این نرم افزار است. تسلط بر این زبان، پیش نیاز یادگیری این دو حوزه است.
• مطالعه ی منابع آموزشی: پس از آشنایی با مبانی ریاضی و زبان برنامه نویسی متلب، می توانید با استفاده از منابع آموزشی مختلف، به یادگیری شبکه های عصبی و پردازش تصویر در متلب بپردازید.

آشنایی با دوره آموزش متلب پردازش تصویر

تصاویر چگونه پردازش می‌شود. پیش از آنکه دنیای وارد دنیای پردازش تصاویر به صورت دیجیتال شویم و حتی پیش از آنکه امکان پردازش تصاویر با دوربین‌های عکاسی قدیمی را پیدا کنیم حتی پیش از آنکه بشر به اولیه‌ترین تکنولوژی‌ها دست پیدا کند، با پردازش تصویر آشنا بودیم زیرا قدرت بینایی ما این امکان را ایجاد می‌کند تا از طریق گیرنده‌های بینایی سینگال‌های آنالیز تصویر به مغزمان ارسال شود و تصاویر را پردازش و قابل فهم کند. بنابراین سیستم بینایی ما اولین سیستم پردازش تصویر است که می‌شناسیم. اما آنچه به عنوان پردازش تصویر این روزها شناخته می‌شود در واقع همان پردازش تصویر دیجیتال است که به کمک پردازش سیگنال‌های دیجیتال که هر کدام انتقال دیتای بخشی از تصویر را بر عهده دارند و در نهایت توسط دستگاه پویشگر قابل خوانش می‌شود شناخته می‎‌شود. آموزش متلب پردازش تصویر به طور کلی دو شاخه مهم در پردازش تصاویر تعریف می‌شود، دسته اول بهبود تصویر است و دسته دوم بینایی ماشین. زمانی که قرار است تصویر پردازش و قابل نمایش کنیم نیاز است که از نرم‌افزاهایی مانند متلب استفاده کنیم که دیتال‌‍‌های دریافتی را با زبان برنامه نویسی به تعریف و قابل پردازش کند. در آموزش متلب پردازش تصویر به سادگی و با جزئیات یاد خواهید گرفت که از هوش مصنوعی به چه شیوه‌ای برای تفسیر دیتاهای تصویری استفاده کنید. با توجه به کاربردی بودن ابزارهای متلب در پردازش تصاویر پیچیده دوره‌های آموزش متلب پردازش تصویر به طور مفصل و تکنیکی و با جزئیات کامل به این بحث خواهد پرداخت.

کلیاتی درباره دوره‌های آموزش متلب پردازش تصویر

باید در نظر داشته باشید که در مورد پردازش تصویر سه سطح کلی وجود دارد. سطوح پایین و سطوح متوسط و سطوح بالا، این سه سطح با توجه به بینایی ماشین و شیوه پردازش تصویر در نظر گرفته می‌شود. در آموزش متلب پردازش تصویر در سطوح پایین باید بدانید که در این سطح پردازش‌های ابتدایی باید آغاز شود و این کار با حذف نویز، بهبود وضعیت کنتراست تصویر و فیلتر کردن تصویر انجام خواهد شد. هم ورودی و هم خروجی در این سطح تصویر است. در آموزش متلب پردازش تصویر سطوح میانی با نام بخش بندی تصویر نیز شناخته می‌شود. تصویر به صورت تکه‌ای آنالیز می‎شود و طبقه بندی تصویر و اجزای آن کاریست که پردازش در سطح متوسط انجام خواهد داد. ورودی در این مدل پردازش تصویری است و خروجی به صورت صفاتی از اشیاء موجود در تصویر مانند لبه‌ها یا کانتور یا … است. در آموزش متلب پردازش تصویر سطوح بالا روابط میان اشیاء نیز تشخیص داده می‌شود. تفسیرها و درک صحنه و تشخیص و تفسیر اقداماتی است که سیستم بینایی انسان انجام می‌دهد و باید بتوان این قابلیت را در بینایی دستگاه‌های دیجیتال نیز جستجو کرد. برای مثال باید سیستم تشخیص اتوماتیک متن را تصور کرد. دو بخش متفاوت وجود دارد، یک پردازش تصویر است و دو آنالیز تصویر. در واقع زمانی که قصد داریم ناحیه مربوط به محتوا را تشخیص دهیم، زمانی که پیش پردازش تصویر انجام می‌شود، زمانی که کاراکترها استخراج می‌شود. زمانی که کاراکترها تشخیص داده می‎شود همگی در بحث پردازش تصویر قرار دارد اما زمانی که بحث به سمت مفهوم و محتوا برود و تفسیر محتوایی ارائه شود باید به سراغ بخش آنالیز تصویر در حیطه بینایی ماشین رفت. بنابراین برای درک بهتر آنچه در آموزش متلب پردازش تصویر یادخواهید گرفت باید بتوان تصویر دیجیتال را به خوبی شناخت.

شناخت تصویر دیجیتال در آموزش متلب پردازش تصویر

تصویر را با یک تابع دو بعدی نیز می‌توان تفسیر کرد. یک تابع شامل المان‌های X و Y که مکان هر نقطه را تعریف خواهد کرد. آنچه به عنوان تابع F در آموزش متلب پردازش تصویر تعریف می‌شود در هر نقطه مقدار شدت روشنایی تصویر است. در صورتی که مقادیر X و Y و در کنار آن مقدار تابع F(X,Y) با ارقام گسسته بیان شود می‌توان گفت که در حال ایجاد تصویر دیجیتال هستیم. پیکسل‌ها درواقع تعداد محدودی از نقاط هستند که مقدار و موقعیت مشخصی دارند و با نام المان‌های تصویر و یا پیکسل شناخته می‌شوند.

در آموزش متلب پردازش تصویر تصاویر چگونه به نمایش در می‌آیند؟

اگر قرار به کار کردن با نرم افزار متلب باشد باید با ماتریس‌ها آشنا باشید. زمانی که قصد نمایش یک تصویر داریم می‌بایست دو المان M و N وجود داشته باشد، یک آرایه دو بعدی در یک ماتریس M و N قرار می‌گیرد. مقداری که برای هر کدام از عناصر آرایه‌ها در نظر گرفته می‌شود میزان شدت روشنایی تصویر را در هر نقطه نشان می‌دهد. هر عنصر در واقع یک آرایه 8 بیتی است. آرایه‌ای که می‌تواند مقادیری بین 0 تا 255 داشته باشد. در صورتی که عدد صفر انتخاب شود به معنای سیاه و در صورتی که مقدار 255 انتخاب شود سفید خواهد بود. در متلب اندیس مولفه با صفر شروع نمی‌شود بنابراین لازم است که نقطه شروع عدد یک انتخاب شود. در آموزش متلب پردازش تصویر نقش ماریس‌ها بسیار مهم است در ادامه توضیحاتی درباره این ماتریس‌ها ارائه خواهیم کرد.

شناخت انواع ماتریس در آموزش متلب پردازش تصویر

تصاویری که در متلب پردازش می‌شود باید به وسیله یک ماتریس نمایش داده شود. این ماتریس‌ها سه نوع است و از کدام برای تفسیر داده‌های تصاویر استفاده می‌شود. ماتریس تصاویر اندیس گذاری شده نوع اول و ماتریس تصاویر با شدت رنگ نوع دوم و ماتریس سوم را نیز با نام RGB. تصاویر اندیس گذاری شده دارای آرایه دوبعدی است. هر خانه شماره رنگ ذخیره می‌شود. یک مارتیس جعبه رنگ نیاز دارد. اندازه آن M*3 است. مقادیر قابل قبول RGB در آن جای گرفته است. به طور کلی 3 درجه رنگ اصلی آبی، سبز و قرمز و برای آنکه رنگ جدید حاصل شود کافیست با اعدادی شدت و ضعف این سه رنگ دستخوش تغییر شود. اما واقعیت این است که این شیوه برای بسیاری رنگ‌ها خوب عمل نمیکند. نیاز به مکانیزم دیگری وجود دارد. در مکانیزم بهبود یافته 3 مشخصه برای رنگ در نظر می‌گیرند. در آموزش متلب پردازش تصویر لازم است که این 3 مولفه را بشناسیم. مولفه اول نام رنگ HUE، مولفه دوم شدت رنگ SATURATION و مولفه سوم روشنایی یا تیرگی رنگ یا INTENSITY آن است. با همین سه مولفه می‌توان کار را برای تشخیص رنگ دقیق‌تر کرد.