Image Inpainting
Image Inpainting (ملء الصور)
Image Inpainting (ملء الصور) هو مجال في معالجة الصور يهدف إلى استعادة الأجزاء المفقودة أو التالفة من صورة رقمية. يمكن أن تكون هذه الأجزاء المفقودة ناتجة عن أسباب مختلفة، مثل إزالة الكائنات من الصورة، أو إخفاء النصوص، أو إصلاح الصور القديمة المتضررة، أو حتى إزالة العلامات المائية. يعتبر ملء الصور تقنية قوية ذات تطبيقات واسعة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية، الرسومات الحاسوبية، التحرير الرقمي للصور، والواقع المعزز.
مقدمة تاريخية
بدأت أبحاث ملء الصور في التسعينيات، مع التركيز الأولي على ملء الفراغات الصغيرة في الصور. في البداية، اعتمدت التقنيات على طرق بسيطة مثل النسخ من المناطق المحيطة أو استخدام التحويلات الرياضية مثل تحويل فورييه. مع تطور التعلم العميق، شهد مجال ملء الصور قفزة نوعية في الأداء والدقة. أصبحت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات التوليدية الخصومية (GANs) الأدوات الرئيسية في هذا المجال.
التقنيات الأساسية
هناك العديد من التقنيات المستخدمة في ملء الصور، ويمكن تصنيفها بشكل عام إلى:
- طرق قائمة على الانتشار (Diffusion-based methods): تعتمد هذه الطرق على نشر المعلومات من المناطق المعروفة في الصورة إلى المناطق المفقودة. تستخدم معادلات الانتشار لحساب القيم المفقودة بناءً على قيم الجيران.
- طرق قائمة على الأمثلة (Example-based methods): تبحث هذه الطرق عن مناطق مشابهة في الصورة أو في مجموعة بيانات كبيرة من الصور، ثم تستخدم هذه المناطق لملء الفراغات. تعتمد على مقارنة الصور و البحث عن التشابه.
- طرق قائمة على التعلم العميق (Deep learning-based methods): تستخدم هذه الطرق شبكات عصبية مدربة على مجموعات بيانات كبيرة من الصور لتعلم كيفية ملء الفراغات بشكل واقعي. تعتبر الشبكات التوليدية الخصومية (GANs) من بين التقنيات الأكثر شيوعًا في هذا المجال.
| التقنية | المزايا | العيوب | طرق قائمة على الانتشار | بسيطة وسهلة التنفيذ | قد تنتج نتائج ضبابية أو غير واقعية | طرق قائمة على الأمثلة | يمكن أن تنتج نتائج واقعية إذا وجدت أمثلة جيدة | تعتمد على وجود أمثلة مناسبة | طرق قائمة على التعلم العميق | يمكن أن تنتج نتائج عالية الجودة وواقعية للغاية | تتطلب مجموعات بيانات كبيرة وقوة حاسوبية عالية |
الشبكات التوليدية الخصومية (GANs) في ملء الصور
أحدثت الشبكات التوليدية الخصومية (GANs) ثورة في مجال ملء الصور. تتكون GANs من شبكتين:
- المولد (Generator): يحاول إنشاء صور واقعية لملء الفراغات.
- المميز (Discriminator): يحاول التمييز بين الصور الحقيقية والصور التي تم إنشاؤها بواسطة المولد.
من خلال تدريب هاتين الشبكتين معًا، يتعلم المولد إنشاء صور واقعية بشكل متزايد، بينما يتعلم المميز أن يصبح أفضل في التمييز بين الصور الحقيقية والمزيفة. تعتبر نماذج مثل Context Encoders و EdgeConnect من الأمثلة البارزة على استخدام GANs في ملء الصور.
تطبيقات ملء الصور
- إزالة الكائنات من الصور: يمكن استخدام ملء الصور لإزالة الأشخاص أو الكائنات غير المرغوب فيها من الصور.
- إصلاح الصور القديمة: يمكن استخدام ملء الصور لإصلاح الخدوش والبقع والتلفيات الأخرى في الصور القديمة.
- إزالة العلامات المائية: يمكن استخدام ملء الصور لإزالة العلامات المائية من الصور.
- تعديل الصور: يمكن استخدام ملء الصور لتغيير مظهر الصور، مثل تغيير لون السماء أو إضافة كائنات جديدة.
- الواقع المعزز: يمكن استخدام ملء الصور لدمج العناصر الافتراضية في الصور أو مقاطع الفيديو الواقعية.
التحديات المستقبلية
على الرغم من التقدم الكبير في مجال ملء الصور، لا تزال هناك بعض التحديات التي يجب معالجتها:
- ملء الفراغات الكبيرة: يعد ملء الفراغات الكبيرة تحديًا صعبًا، حيث يتطلب فهمًا عميقًا للمحتوى المحيط.
- الحفاظ على الاتساق: يجب أن يكون المحتوى الذي تم ملؤه متسقًا مع بقية الصورة من حيث الألوان والإضاءة والملمس.
- التعامل مع التعقيد: يجب أن تكون التقنيات قادرة على التعامل مع الصور المعقدة التي تحتوي على العديد من التفاصيل.
روابط ذات صلة
- التعلم الآلي
- الذكاء الاصطناعي
- الرؤية الحاسوبية
- الرسومات الحاسوبية
- الشبكات العصبية
- الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)
- الشبكات التوليدية الخصومية (GANs)
- معالجة الصور الرقمية
- تحسين الصور
- تقسيم الصور
- اكتشاف الكائنات
- التعرف على الصور
- تحويل فورييه
- التحليل الطيفي
- التحليل الإحصائي للصور
استراتيجيات التحليل الفني وحجم التداول (للمقارنة والتفكير في التطبيقات المحتملة)
- مؤشر القوة النسبية (RSI)
- التقارب والتباعد للمتوسطات المتحركة (MACD)
- خطوط بولينجر
- مستويات فيبوناتشي
- تحليل الشموع اليابانية
- حجم التداول
- مؤشر التدفق النقدي (MFI)
- مؤشر ستوكاستيك
- مؤشر متوسط الحركة الأسية (EMA)
- مؤشر متوسط الحركة البسيط (SMA)
- تحليل الموجات إليوت
- نظرية كارت
- تحليل أنماط الرسوم البيانية
- تحليل حجم التداول
- مؤشر التراكم/التوزيع (A/D)
ابدأ التداول الآن
سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)
انضم إلى مجتمعنا
اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين
