Klassische Bildverarbeitung vs Bildverarbeitung mit KI

Der Ursprung der klassischen Bildverarbeitung lässt sich bis in die 1960er Jahre zurückverfolgen. Damals gab es die ersten digitalen Computer und auch die ersten digitalen Bilddaten. Seitdem hat sich aber viel getan. Durch die Entwicklung vieler Algorithmen und neuer Techniken gibt es heute Verfahren wie Machine Learning und Deep Learning.

Heißt das, dass die klassische Bildverarbeitung dadurch abgelöst wurde? Nicht ganz! Es gibt immer noch Anwendungsfälle, in denen die klassische Bildverarbeitung eine bessere Lösung bietet.

Aber das Wichtigste zuerst: Was sind die Unterschiede zwischen klassischer Bildverarbeitung und Bildverarbeitung, die KI einsetzt?

Unter klassischer Bildverarbeitung versteht man die Verwendung herkömmlicher Techniken zur Verbesserung oder Manipulation digitaler Bilder. Dazu gehört die Anwendung von Algorithmen auf die Pixelwerte eines Bildes, z. B. Filterung, Kantenerkennung und Farbkorrektur. Diese Techniken stützen sich auf mathematische Operationen und Statistiken, um die Bilddaten zu analysieren und zu manipulieren.

Bei der Bildverarbeitung mit KI werden dagegen Algorithmen des maschinellen Lernens und neuronale Netze zur Verarbeitung von Bildern eingesetzt. Diese Algorithmen sind in der Lage, Muster und Merkmale in Bildern zu erkennen und können so trainiert werden, dass sie Aufgaben wie Bilderkennung, -segmentierung und -verbesserung erfüllen. Die KI-Bildverarbeitung kann auch für Aufgaben wie die Erzeugung realistischer Bilder oder die stilisierte Veränderung von Bildern eingesetzt werden.

Der Hauptunterschied zwischen diesen beiden Ansätzen besteht darin, dass die klassische Bildverarbeitung auf vordefinierten Algorithmen basiert, während bei der Bildverarbeitung mit KI aus den Daten selbst gelernt wird.

Kein Bildverarbeitungsprojekt ist genau gleich wie ein anderes. Die Anforderungen unterscheiden sich enorm. Deshalb gilt auch bei der Wahl zwischen klassischer Bildverarbeitung und Bildverarbeitung mit KI: Es kommt auf den Use Case an.

Klassische Bildverarbeitungstechniken sind im Allgemeinen schneller und einfacher und können für Aufgaben wie grundlegende Bildfilterung, Farbkorrektur und Bildkomprimierung effektiv sein. Wenn Sie ein klar definiertes Problem haben, das mit vordefinierten Algorithmen gelöst werden kann, und Sie nur über begrenzte Rechenressourcen verfügen, kann die klassische Bildverarbeitung die bessere Wahl sein.

Wenn Sie jedoch eine komplexere Aufgabe haben, die eine fortgeschrittene Bildanalyse erfordert, z. B. Bilderkennung, Objekterkennung oder Segmentierung, ist die KI-basierte Bildverarbeitung möglicherweise besser geeignet. Diese kann von den Daten selbst lernen und sich an neue Situationen anpassen, was sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für Bildanalyseaufgaben macht, die hohe Genauigkeit und Flexibilität erfordern. Auf der anderen Seite kann die Bildverarbeitung mit KI aber auch rechenintensiver sein und erfordert große Mengen an Trainingsdaten und Fachwissen über maschinelles Lernen.