L’elaborazione automatica delle immagini è un metodo mediante il quale le immagini possono essere elaborate utilizzando algoritmi pre-scritti e basati su computer. I tipi di manipolazione che possono essere ottenuti utilizzando l’elaborazione automatizzata delle immagini includono la segmentazione delle immagini, il filtraggio delle immagini e l’editing delle immagini. Poiché le immagini diventano più facili da raccogliere con la tecnologia della fotografia digitale e della raccolta di dati basati su immagini digitali, l’elaborazione automatizzata e lo sviluppo di strumenti per le immagini accelerano la crescita tecnologica associata all’accumulo di immagini.
Mentre molti algoritmi di elaborazione automatica delle immagini non sono altro che una macro preregistrata in un programma per computer, le tecniche possono essere molto più complicate, compreso l’uso di metodi associati come l’apprendimento automatico e l’elaborazione dei dati basata su computer. L’elaborazione automatizzata delle immagini è spesso associata all’apprendimento automatico, poiché ai computer viene “insegnato” a cercare determinate caratteristiche dell’immagine ed elaborare le caratteristiche in base al programma scritto. Poiché i dati scientifici vengono spesso raccolti sotto forma di immagini, l’elaborazione automatizzata delle immagini è un metodo necessario con cui gli scienziati sono in grado di elaborare rapidamente grandi quantità di dati.
Il software per l’elaborazione automatica delle immagini spazia nella semplicità dell’interfaccia utente e nelle relative curve di apprendimento, dai programmi di visualizzazione e analisi dei dati a software di editing delle immagini più semplici. Un utente intermedio potrebbe utilizzare l’elaborazione delle immagini per filtrare una serie di immagini come le foto digitali, ad esempio per la conversione di immagini digitali a colori in una serie di immagini in bianco e nero. Gli utenti più avanzati o coloro che sono interessati all’elaborazione automatizzata delle immagini per l’analisi dei dati potrebbero utilizzare tecniche che creano un flusso di lavoro automatico per segmentare le immagini, contare gli artefatti dell’immagine o modificare un istogramma dell’immagine.
La raccolta di dati scientifici si basa in gran parte sulla capacità di effettuare valutazioni quantitative da fonti di dati che sono spesso di natura analogica, soggettive o più facilmente misurabili in misurazioni qualitative. Gli algoritmi di elaborazione delle immagini consentono agli scienziati di quantificare e confrontare direttamente le immagini. L’elaborazione automatizzata delle immagini aumenta il numero di immagini che uno scienziato può ragionevolmente elaborare, poiché un computer è in grado di elaborare le immagini piuttosto che uno scienziato che modifica o prende dati dalle immagini manualmente.
I limiti dell’elaborazione automatica delle immagini includono l’incapacità di tenere conto di variazioni o valori anomali dell’immagine e il fatto che i computer non sono in grado di elaborare le immagini e fornire una critica soggettiva del prodotto finale. Molti editor di immagini sono interessati alla creazione di immagini di qualità con effetti filtro o alla rimozione di informazioni indesiderate nell’immagine. Per la maggior parte degli utenti, l’elaborazione automatizzata delle immagini significa elaborare una serie di immagini per apportare ripetutamente un unico tipo di modifica, consentendo a un computer di controllare il flusso di lavoro. I computer, tuttavia, sono incapaci di prendere decisioni su ciò che è desiderato e ciò che non lo è, o su ciò che “sembra buono”.