Введение
Анализ изображений – это извлечение значимой информации из изображений, преимущественно из цифровых, с использованием методов цифровой обработки изображений. Задачи анализа изображений могут быть как простыми, например, чтение штрих-кодов, так и сложными, например, идентификация человека по изображению лица. Компьютеры незаменимы при анализе больших объемов данных, для задач, требующих сложных вычислений, или для извлечения количественной информации. С другой стороны, зрительная кора человека является превосходным инструментом для анализа изображений, особенно для извлечения информации высокого уровня, и во многих областях применения – включая медицину, безопасность и дистанционное зондирование – человеческий анализ пока не может быть полностью заменен компьютерами. Поэтому многие важные инструменты анализа изображений, такие как детекторы границ и нейронные сети, создаются под влиянием моделей человеческого зрительного восприятия.
Image analysis or imagery analysis is the extraction of meaningful information from images; mainly from digital images by means of digital image processing techniques. Image analysis tasks can be as simple as reading bar coded tags or as sophisticated as identifying a person from their face. Computers are indispensable for the analysis of large amounts of data, for tasks that require complex computation, or for the extraction of quantitative information. On the other hand, the human visual cortex is an excellent image analysis apparatus, especially for extracting higher level information, and for many applications — including medicine, security, and remote sensing — human analysts still cannot be replaced by computers. For this reason, many important image analysis tools such as edge detectors and neural networks are inspired by human visual perception models.
Цифровая
Анализ цифровых изображений или компьютерный анализ изображений — это автоматическое изучение изображения компьютером или электронным устройством с целью получения полезной информации. Следует отметить, что устройством часто является компьютер, но это также может быть электронная схема, цифровая камера или мобильный телефон. Эта область охватывает компьютерное или машинное зрение, медицинскую визуализацию и активно использует распознавание образов, цифровую геометрию и обработку сигналов. Эта область компьютерных наук начала развиваться в 1950-х годах в академических учреждениях, таких как Лаборатория искусственного интеллекта MIT, первоначально как направление искусственного интеллекта и робототехники. Это количественная или качественная характеристика двумерных (2D) или трехмерных (3D) цифровых изображений. Например, 2D изображения анализируются в компьютерном зрении, а 3D изображения — в медицинской визуализации. Эта область сформировалась в 1950-х — 1970-х годах, благодаря новаторским работам таких ученых, как Азриэль Розенфельд, Герберт Фриман, Джек Э. Брезенхем и Кинг Сун Фу.
Объектная
Анализ изображений на основе объектов (OBIA) включает два основных процесса: сегментацию и классификацию. Сегментация помогает объединить пиксели в однородные объекты. Эти объекты обычно соответствуют отдельным интересующим элементам, хотя чрезмерная или недостаточная сегментация весьма вероятны. Затем классификация выполняется на уровне объектов, используя различные статистические характеристики объектов в качестве признаков для классификатора. Эти характеристики могут включать геометрию, контекст и текстуру объектов изображения. При классификации изображений высокого разрешения часто предпочтительнее чрезмерная сегментация, чем недостаточная. Анализ изображений на основе объектов применяется во многих областях, таких как клеточная биология, медицина, науки о Земле и дистанционное зондирование. Например, он может использоваться для обнаружения изменений формы клеток в процессе дифференцировки; он также широко применяется в картографии для создания карт земного покрова. Применительно к изображениям Земли, OBIA известен как географический анализ изображений на основе объектов (GEOBIA), определяемый как "поддисциплина геоинформационной науки, посвященная разделению изображений дистанционного зондирования (RS) на значимые объекты изображения и оценке их характеристик в пространственном, спектральном и временном масштабах". Методы OBIA реализуются в программном обеспечении, таком как eCognition или Orfeo Toolbox.