Le traitement automatisé des images est une méthode par laquelle les images peuvent être traitées à l’aide d’algorithmes pré-écrits sur ordinateur. Les types de manipulations qui peuvent être réalisées à l’aide du traitement automatisé des images comprennent la segmentation d’images, le filtrage d’images et l’édition d’images. À mesure que les images deviennent plus faciles à collecter avec la technologie de la photographie numérique et de la collecte de données basées sur des images numériques, le traitement automatisé et le développement d’outils d’imagerie rythment la croissance technologique associée à l’accumulation d’images.
Alors que de nombreux algorithmes de traitement d’images automatisés ne sont rien de plus qu’une macro préenregistrée dans un programme informatique, les techniques peuvent être beaucoup plus compliquées, notamment l’utilisation de méthodes associées telles que l’apprentissage automatique et le traitement des données informatisé. Le traitement automatisé des images est souvent associé à l’apprentissage automatique, car les ordinateurs sont « enseignés » à rechercher certaines caractéristiques de l’image et à traiter les caractéristiques conformément au programme écrit. Comme les données scientifiques sont souvent collectées sous forme d’images, le traitement automatisé des images est une méthode nécessaire par laquelle les scientifiques sont capables de traiter rapidement de grandes quantités de données.
Le logiciel de traitement d’image automatisé offre une facilité d’interface utilisateur et des courbes d’apprentissage relatives, des programmes de visualisation et d’analyse des données aux logiciels d’édition d’images plus simples. Un utilisateur intermédiaire peut utiliser le traitement d’images pour filtrer un ensemble d’images telles que des photos numériques, par exemple pour convertir des images numériques en couleur en un ensemble d’images en noir et blanc. Les utilisateurs plus avancés ou ceux qui s’intéressent au traitement automatisé des images à des fins d’analyse des données peuvent utiliser des techniques qui créent un flux de travail automatique pour segmenter les images, compter les artefacts d’image ou modifier un histogramme d’image.
La collecte de données scientifiques repose en grande partie sur la capacité de faire des évaluations quantitatives à partir de sources de données qui sont souvent de nature analogique, subjectives ou plus facilement mesurables par des mesures qualitatives. Les algorithmes de traitement d’images permettent aux scientifiques de quantifier et de comparer directement les images. Le traitement automatisé des images augmente le nombre d’images qu’un scientifique peut raisonnablement traiter, car un ordinateur est capable de traiter des images plutôt qu’un scientifique éditant ou prenant manuellement des données à partir d’images.
Les limites du traitement automatisé des images incluent une incapacité à tenir compte des variations ou des valeurs aberrantes des images et le fait que les ordinateurs sont incapables de traiter les images et de donner une critique subjective du produit final. De nombreux éditeurs d’images souhaitent créer des images de qualité avec des effets de filtre ou en supprimant les informations indésirables de l’image. Pour la plupart des utilisateurs, le traitement automatisé des images signifie traiter un ensemble d’images pour effectuer un seul type de modification encore et encore, permettant à un ordinateur de contrôler le flux de travail. Cependant, les ordinateurs sont incapables de déterminer ce qui est souhaité et ce qui ne l’est pas, ou ce qui « semble bon ».