Анализ изображений - это извлечение значимой информации из изображений ; в основном из цифровых изображений с помощью методов цифровой обработки изображений . [1] Задачи анализа изображений могут быть такими простыми, как считывание тегов со штрих-кодом, или такими сложными, как определение человека по его лицу .
Компьютеры незаменимы для анализа больших объемов данных, для задач, требующих сложных вычислений, или для получения количественной информации. С другой стороны, зрительная кора головного мозга человека представляет собой превосходный прибор для анализа изображений, особенно для извлечения информации более высокого уровня, и для многих приложений, включая медицину, безопасность и дистанционное зондирование, человеческие аналитики все еще не могут быть заменены компьютерами. По этой причине многие важные инструменты анализа изображений, такие как детекторы границ и нейронные сети, основаны на моделях визуального восприятия человека .
Цифровой
Анализ цифрового изображения или компьютерный анализ изображения - это когда компьютер или электрическое устройство автоматически изучает изображение, чтобы получить из него полезную информацию. Обратите внимание, что устройство часто представляет собой компьютер, но также может быть электрической схемой, цифровой камерой или мобильным телефоном. Он включает в себя области компьютерного или машинного зрения , медицинской визуализации и интенсивно использует распознавание образов , цифровую геометрию и обработку сигналов . Эта область информатики развивалась в 1950-х годах в академических учреждениях, таких как MIT AI Lab, первоначально как отрасль искусственного интеллекта и робототехники .
Это количественная или качественная характеристика двухмерных (2D) или трехмерных (3D) цифровых изображений . 2D-изображения, например, подлежат анализу с помощью компьютерного зрения , а 3D-изображения - с помощью медицинской визуализации . Эта область была основана в 1950-1970-х годах, например, благодаря новаторским вкладам Азриэля Розенфельда , Герберта Фримена , Джека Э. Брезенхэма или Кинга-Сан Фу .
Методы
Для автоматического анализа изображений используется множество различных методов. Каждый метод может быть полезен для небольшого круга задач, однако до сих пор нет известных методов анализа изображений, которые были бы достаточно универсальными для широкого круга задач, по сравнению со способностями человеческого анализа изображений. Примеры методов анализа изображений в различных областях включают:
Приложения
Применение анализа цифровых изображений постоянно расширяется во всех областях науки и промышленности, включая:
- чтение микропланшетов для анализа , например, определение места производства химического вещества.
- астрономия , например, расчет размеров планеты.
- автоматическая идентификация видов (например, виды растений и животных)
- защита
- анализ уровня ошибок
- фильтрация
- машинное зрение , например, для автоматического подсчета предметов на заводской конвейерной ленте.
- материаловедение , например определение наличия трещин в металлическом сварном шве.
- медицина , например, обнаружение рака при маммографии.
- металлография , например определение содержания минералов в образце породы.
- микроскопия , например подсчет микробов в тампоне.
- автоматическое распознавание номеров ;
- оптическое распознавание символов , например автоматическое определение номерного знака.
- дистанционное зондирование , такое как обнаружение злоумышленников в доме и создание карт земного покрова / землепользования. [2] [3]
- робототехника , например, чтобы избежать столкновения с препятствием.
- безопасность , например определение цвета глаз или волос человека.
Объектно-ориентированный
Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) использует два основных процесса: сегментацию и классификацию. Традиционная сегментация изображений производится попиксельно. Однако OBIA группирует пиксели в однородные объекты. Эти объекты могут иметь разную форму и масштаб. С объектами также связана статистика, которая может использоваться для классификации объектов. Статистика может включать геометрию, контекст и текстуру объектов изображения. Аналитик определяет статистику в процессе классификации, например, для создания земного покрова .
В применении к изображениям Земли, OBIA известен как анализ изображений на основе географических объектов (GEOBIA), определяемый как «суб-дисциплина геоинформатики, посвященная (...) разделению изображений дистанционного зондирования (RS) на значимые объекты-изображения, и оценка их характеристик в пространственном, спектральном и временном масштабе ". [4] [5] Международная конференция GEOBIA проводится два раза в год с 2006 года. [6]
Объектный анализ изображений также применяется в других областях, таких как клеточная биология или медицина. Например, он может обнаруживать изменения формы клеток в процессе дифференцировки клеток. [7]
Этот метод реализован в программном обеспечении, таком как eCognition или инструментарий Orfeo .
Смотрите также
- Археологические образы
- Технологии визуализации
- Обработка изображений
- Картирование земного покрова
- Военная разведка
- Дистанционное зондирование
Рекомендации
- ^ Соломон, CJ, Breckon, TP (2010). Основы цифровой обработки изображений: практический подход с примерами в Matlab . Вили-Блэквелл. DOI : 10.1002 / 9780470689776 . ISBN 978-0470844731.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- ^ Xie, Y .; Sha, Z .; Ю. М. (2008). «Изображения дистанционного зондирования в картографировании растительности: обзор» . Журнал экологии растений . 1 (1): 9–23. DOI : 10,1093 / JPE / rtm005 .
- ^ Wilschut, LI; Addink, EA; Хестербик, Япония; Дубянский ВМ; Дэвис, С.А.; Laudisoit, A .; Бегон, М .; Бурделов, Л.А.; Атшабар, BB; де Йонг, С.М. (2013). «Картирование распространения основных переносчиков чумы в сложном ландшафте Казахстана: объектно-ориентированный подход с использованием SPOT-5 XS, Landsat 7 ETM +, SRTM и нескольких случайных лесов» . Международный журнал прикладных наблюдений за Землей и геоинформации . 23 (100): 81–94. Bibcode : 2013IJAEO..23 ... 81W . DOI : 10.1016 / j.jag.2012.11.007 . PMC 4010295 . PMID 24817838 .
- ^ GJ Hay & G. Castilla: Анализ изображений на основе географических объектов (GEOBIA): новое имя для новой дисциплины. В: Т. Блашке, С. Ланг и Г. Хэй (ред.): Объектно-ориентированный анализ изображений - пространственные концепции для приложений дистанционного зондирования, основанных на знаниях. Конспект лекций по геоинформации и картографии, 18. Springer, Берлин / Гейдельберг, Германия: 75-89 (2008)
- ^ Блашке, Томас; Хэй, Джеффри Дж .; Келли, Магги; Ланг, Стефан; Хофманн, Питер; Аддинк, Элизабет; Кейрос Фейтоса, Рауль; ван дер Меер, Фрик; ван дер Верфф, Харальд; ван Койли, Фрике; Тиде, Дирк (2014). «Анализ изображений на основе географических объектов - к новой парадигме» . Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию . Elsevier BV. 87 (100): 180–191. Bibcode : 2014JPRS ... 87..180B . DOI : 10.1016 / j.isprsjprs.2013.09.014 . ISSN 0924-2716 . PMC 3945831 . PMID 24623958 .
- ^ [1]
- ^ Зальцманн, М .; Hoesel, B .; Haase, M .; Mussbacher, M .; Шроттмайер, WC; Kral-Pointner, JB; Finsterbusch, M .; Мажарян, А .; Ассинджер, А. (20.02.2018). «Новый метод автоматической оценки дифференциации мегакариоцитов и образования пропромбоцитов» (PDF) . Тромбоциты . 29 (4): 357–364. DOI : 10.1080 / 09537104.2018.1430359 . ISSN 1369-1635 . PMID 29461915 . S2CID 3785563 .
дальнейшее чтение
- Справочник по обработке изображений Джона К. Русса, ISBN 0-8493-7254-2 (2006)
- Обработка изображений и анализ - вариационный PDE, Wavelet, и стохастические методы по Тони Ф. Чан и Янхонг (Jackie) Shen , ISBN 0-89871-589-X (2005)
- Front-End Vision и многомасштабный анализ изображения Барт М. тер Хаар Ромени, Мягкая обложка, ISBN 1-4020-1507-0 (2003)
- Практическое руководство по анализу изображений Дж. Дж. Фрила и др., ASM International , ISBN 0-87170-688-1 (2000).
- Основы обработки изображений Ян Т. Янг, Ян Дж. Гербрандс, Лукас Дж. Ван Влит, Мягкая обложка, ISBN 90-75691-01-7 (1995)
- Анализ изображений и металлография под редакцией П. Дж. Кенни и др., Международное металлографическое общество и ASM International (1989).
- Количественный анализ изображений микроструктур, выполненный HE Exner и HP Hougardy, DGM Informationsgesellschaft mbH, ISBN 3-88355-132-5 (1988).
- «Подготовка образцов для металлографических и материаловедческих исследований, световая микроскопия, анализ изображений и испытания на твердость», Kay Geels в сотрудничестве со Struers A / S, ASTM International 2006.