Обработка изображений (Image Processing)

Image Processing






Применение алгоритмов обработки изображений

Компьютерная обработка и распознавание изображений представляет собой быстро развивающиеся направление в компьютерном моделировании, и предполагает обработку цифровых изображений с помощью компьютеров или специализированных устройств, построенных на цифровых сигнальных процессорах.

Области применения цифровой обработки в настоящее время значительно расширяются, вытесняя аналоговые методы обработки сигналов изображений. Методы цифровой обработки широко применяются в промышленности, искусстве, медицине, космосе. Они применяются при управлении процессами, автоматизации обнаружения и сопровождения объектов, распознавании образов и во многих других приложениях.

Сервисы Simmakers в области обработки изображений

Специализируясь на разработке и внедрении сложных алгоритмов обработки изображений более 10 лет, компания Simmakers готова удовлетворить самые требовательные запросы в области программных решений для компьютерной обработки изображений. Мы предлагаем следующие сервисы:

  • Линейная и нелинейная фильтрация изображений
  • Вейвлет-анализ
  • Очистка изображений от шумов (Image Denoising)
  • Устранение смазывания изображений (Image Deblurring)
  • Восстановление изображений (Image Recovery)
  • Сжатие изображений
  • Сегментация изображений (Image Segmentation)
  • Распознавание изображений (Image Recognition)
  • Super Resolution
  • Морфологическая обработка изображений.

 
Ваши основные выгоды:
 
Обратившись в компанию Simmakers с проектом по обработке изображений, вы получите компетентное решение, разработанное специалистами с высокой квалификацией в области компьютерной графики, информационных технологий и прикладной математики. Ваши основные выгоды от работы с Simmakers:
 

  • Высокое качество программного кода
  • Консультации профессионалов на всех стадиях сотрудничества
  • Многопрофильная группа квалифицированных специалистов
  • Техническая поддержка разработанного программного обеспечения для обработки изображений
  • Проекты, выполненные в срок.

Компания Simmakers – резидент инновационного центра «Сколково» (также известного как «российская Кремниевая долина»), который является местом сосредоточения высокотехнологичных компаний, ориентированных на разработку и внедрение новейших технологий. Мы также сотрудничаем с ведущими мировыми исследовательскими центрами – Массачусетским технологическим институтом (MIT) и Калифорнийским Университетом в Лос-Анджелесе (UCLA).

 

Организации, с которыми сотрудничает

Почему клиенты выбирают Simmakers

Оптимальное сочетание кадровых ресурсов, процессов и технологий позволяет компании Simmakers успешно помогать клиентам в решении даже самых сложных задач. Воспользуйтесь нашими конкурентными преимуществами:

     

  • Сотрудничество с Nvidia. Сотрудничество с корпорацией Nvidia, крупнейшим в мире производителем видеокарт и GPU, помогает нам внедрять передовой опыт и лучшие практики в области компьютерного моделирования и визуализации в решениях для своих клиентов.
  • Команда талантливых разработчиков. Люди – это основа компании Simmakers. Прошедшие строгий отбор специалисты в Simmakers – это талантливые, увлеченные прикладными науками и разработкой программного обеспечения люди, которые достигли определенных успехов в предметных областях на международном уровне.
  • Глубокие знания в области технологий. ИТ-специалисты компании Simmakers обладают знаниями в области многочисленных программных средств и технологий, которые необходимы для разработки программного обеспечения, используемого для компьютерной обработки изображений, и, следовательно, способны разработать оптимальное решение для конкретных требований.
  • Обширный опыт. Более чем за 10 лет компанией Simmakers реализовано порядка 10 сложных проектов по визуализации для клиентов из различных отраслей: здравоохранения, нефтегазовой отрасли, экологии, строительства, металлургии, и других.
  • Клиентоориентированный подход. Мы относимся с должным вниманием к каждому заказчику и его пожеланиям. Создание доверительных и взаимовыгодных отношений с клиентами помогает нам достигать высокой эффективности в реализации проектов.
  • Опытное руководство. Компанией Simmakers управляют преданные своему делу профессионалы с успешным опытом в области прикладных научных исследований, разработки программного обеспечения, включая CAD/CAM/CAE-системы, и управления проектами.
Примеры

Ниже представлено несколько наших проектов.

 
Deformable Registration
Deformable Registration
 
Thermosim
 
Ecoview
 
Backend для набора функционала OSL
 
Ускорение обрабатываемых изображений
 
Программа-студия для обработки изображений
 
Распознаватель эмоций
Технологии

Компания Simmakers обладает большим опытом использования современных технологий, что позволяет нам свободно применять в своих решениях только преимущества любой из них. Мы рады поделиться своим опытом и поможем вам выбрать подходящие технологии для новых проектов, чтобы обеспечить высокую производительность и стабильность ваших приложений или усовершенствовать существующие.

Воспользуйтесь нашим практическим опытом в следующих областях:

Языки программирования:

Технологии:

  • C++ (legacy/boost)
  • C++ 11/14
  • C# .NET 2.0+
  • C++/C CUDA
  • C++/C OpenCL
  • Cg Shading Language
  • Open Shading Language (OSL)
  • OpenGL Shading Language (GLSL)
  • DirectX Shading Language (HLSL)
  • Java
  • OpenGL modern
  • CUDA  (including PTX)
  • DirectX
  • OpenCL
  • Processing (Java)
  • Qt 3D
  • WPF (.NET C#)
  • OpenGL ES (mobile)

Графические библиотеки и фреймворки:

Используемые графические приложения (разработка плагинов):

  • OpenCV
  • OptiX
  • OpenCascade API
  • VTK
  • OpenTK
  • Havok
  • Unity
  • UDK
  • Crysis
  • Source
  • Blender
  • Maya
  • VRay
  • 3DSMax
  • Aurora
  • Foundry Nuke
  • Cinema 4D
Часто задаваемые вопросы

В: Что такое компьютерная обработка изображений?
О: Визуальное (заметное глазом) улучшение качества изображения (коррекция яркости и контраста, цветокорреция и т.п.); объективное улучшение качества изображения (устранение искажений типа дисторсия, смаз, расфокусировка и т.п.).

В: Какие критерии качества изображений?
О: Качество изображения может определяться статистическими, спектральными, яркостными характеристиками изображения. В большинстве практических применений качество рассматривается как мера близости двух изображений: реального и идеального или преобразованного и исходного. При таком подходе можно оценивать как субъективную степень похожести изображений, так и получать объективные оценки параметров сигналов изображения: моменты первого и второго порядка разностного сигнала сравниваемых изображений, такие параметры преобразования как отношение С/Ш, коэффициенты сжатия информации и другие.

В: Основние методы интерполяции изображений?
О: Интерполяция предназначена для восстановления непрерывных значений амплитуды сигнала изображения по ее дискретным значениям. При масштабировании изображения необходимо заменить двумерный массив амплитуд сигнала, заданный на сетке отсчетов, некоторым другим массивом, положения отсчетов которого определяются коэффициентами масштабирования. Эта задача решается методами интерполяции. Широко применяется разделение интерполяционного преобразования на два независимых — сначала производится интерполяция по строкам, а затем по столбцам.

В: Цель и определение сегментации (обработка изображений)?
О: Это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов (множество пикселей, также называемых суперпикселями). Цель сегментации заключается в упрощении и/или изменении представления изображения, чтобы его было проще и легче анализировать. Сегментация изображений обычно используется для того, чтобы выделить объекты и границы (линии, кривые, и т. д.) на изображениях. Более точно, сегментация изображений — это процесс присвоения таких меток каждому пикселю изображения, что пиксели с одинаковыми метками имеют общие визуальные характеристики.

В: Для чего нужна технология сглаживание?
О: Технология, используеться для устранения эффекта «зубчатости», возникающего на краях одновременно выводимого на экран множества отдельных друг от друга плоских, или объёмных изображений.

В: Что такое super-resolution (SR)?
О: В обработке изображений существует класс методов Super-resolution (SR), которые позволяют качественно увеличить разрешение исходного изображения, при этом происходит преодоление оптического предела объектива и/или физического разрешения цифрового сенсора, который записал изображение.