Le traitement d’image avancé est l’utilisation d’un ou plusieurs algorithmes pour manipuler une image ou pour extrapoler ou masquer des informations qu’elle contient. Il peut également faire référence à des technologies embarquées qui utilisent ces algorithmes pour modifier une image en temps réel, comme avec une caméra de sécurité. De nombreux algorithmes ont été conçus pour résoudre différents problèmes liés aux images, tels que le bruit, la détection des contours et la suppression des obstacles. Certaines des utilisations du traitement d’image avancé, notamment la sécurité, l’imagerie médicale et l’astronomie, pour n’en nommer que quelques-unes.
Un concept apparemment simple, mais finalement vital, dans le traitement d’image avancé est celui de la segmentation d’image. C’est lorsqu’une partie d’une image, parfois de quelques pixels seulement, est traitée comme une seule unité ou pixel. La valeur du segment peut être dérivée de la moyenne des pixels à l’intérieur ou de toute autre formule. En segmentant une image, les segments individuels peuvent être comparés pour la similarité et peuvent aider à trouver des motifs, des bords ou d’autres informations. L’imagerie médicale utilise la segmentation d’images afin d’assembler des images multiplanaires du corps humain provenant de différentes machines d’imagerie interne.
Un autre aspect important du traitement d’image avancé est le concept de détection des contours. La détection des bords est la façon dont un programme de traitement trouve les limites des objets dans une image. Il existe plusieurs façons de trouver un bord, comme trouver des contrastes et former une spline entre eux, mais il existe également des algorithmes plus avancés qui peuvent également trouver des bords.
Grâce à l’utilisation d’un traitement d’image avancé, les images peuvent être clarifiées ou obscurcies, améliorées ou même converties en trois dimensions. Il existe des algorithmes qui permettent aux programmes de tenter de supprimer des objets d’une image, leur permettant parfois même de révéler partiellement les objets derrière elle en utilisant des données comparatives d’une autre image. Certains programmes d’application de la loi sont capables de détecter les contours du visage d’une personne, de trouver les dimensions entre diverses caractéristiques, puis de les comparer à une base de données compilée pour voir s’il existe une correspondance qui détermine l’identité.
L’une des utilisations les moins connues du traitement d’image avancé est la possibilité de masquer des informations dans une image. Cela fait partie de la branche du traitement d’image avancé qui implique la compression d’image. Une image apparemment normale peut avoir des données réelles intégrées dans l’image. Ces informations peuvent être extraites par quelqu’un qui connaît les composants clés de l’algorithme qui a été utilisé pour placer les données. Des programmes de traitement d’image très avancés pourraient en fait être capables d’extraire les données indépendamment simplement en reconnaissant un motif.