Bildanalyse
Bildanalyse oder Bildanalyse ist die Extraktion sinnvoller Informationen von Bilder; hauptsächlich von Digitale Bilder mittels digitale Bildverarbeitung Techniken.[1] Bildanalyseaufgaben können so einfach sein wie das Lesen Bar codiert Tags oder so raffiniert wie eine Person aus ihrem Gesicht identifizieren.
Computers sind unverzichtbar für die Analyse großer Datenmengen, für Aufgaben, die eine komplexe Berechnung erfordern, oder für die Extraktion quantitativer Informationen. Andererseits der Mensch visueller Kortex ist ein ausgezeichneter Bildanalyseapparat, insbesondere zum Extrahieren von Informationen über höhere Ebene und für viele Anwendungen-einschließlich Medizin, Sicherheit und Fernerkund-können menschliche Analysten immer noch nicht durch Computer ersetzt werden. Aus diesem Grund viele wichtige Bildanalyse -Tools wie z. Kantendetektoren und Neuronale Netze sind vom Menschen inspiriert visuelle Wahrnehmung Modelle.
Digital
Digitale Bildanalyse oder Computerbildanalyse ist, wenn ein Computer oder ein elektrisches Gerät automatisch ein Bild untersucht, um nützliche Informationen daraus zu erhalten. Beachten Sie, dass das Gerät häufig ein Computer ist, aber möglicherweise auch eine elektrische Schaltung, eine Digitalkamera oder ein Mobiltelefon ist. Es betrifft die Felder von Computer oder Maschinenaufwand, und medizinische Bildgebungund nutzt stark von Mustererkennung, Digitale Geometrie, und Signalverarbeitung. Dieses Feld von Informatik entwickelt in den 1950er Jahren an akademischen Einrichtungen wie dem MIT A.I. Labor, ursprünglich als Zweig von künstliche Intelligenz und Robotik.
Es ist der quantitative oder qualitative Charakterisierung von zweidimensional (2d) oder dreidimensional (3D) Digitale Bilder. 2D -Bilder sind beispielsweise in analysiert in Computer Visionund 3D -Bilder in medizinische Bildgebung. Das Feld wurde in den 1950er - 1970er Jahren gegründet, zum Beispiel mit wegweisenden Beiträgen von Azriel Rosenfeld, Herbert Freeman, Jack E. Bresenham, oder King-sun fu.
Techniken
Es gibt viele verschiedene Techniken zur automatischen Analyse von Bildern. Jede Technik kann für eine kleine Auswahl an Aufgaben nützlich sein, es gibt jedoch immer noch keine bekannten Methoden zur Bildanalyse, die für weite Bereiche von Aufgaben generisch genug sind, verglichen mit den Fähigkeiten eines Menschenanalysefunktionen. Beispiele für Bildanalysetechniken in verschiedenen Bereichen umfassen:
- 2d und 3d Objekterkennung,
- Bildsegmentierung,
- Bewegungserkennung z.B. Einzelpartikelverfolgung,
- Videoverfolgung,
- optischer Fluss,
- medizinische Scananalyse,
- 3D -Pose -Schätzung.
Anwendungen
Die Anwendungen der digitalen Bildanalyse erweitern sich kontinuierlich um alle Bereiche Wissenschaft und Industrie, einschließlich:
- Assay -Mikroplatten -Lesung, wie das Erkennen, wo eine Chemikalie hergestellt wurde.
- Astronomie, wie die Berechnung der Größe eines Planeten.
- automatisierte Artenidentifikation (z. B. Pflanzen- und Tierarten)
- Verteidigung
- Fehlerstufeanalyse
- Filterung
- Maschinenaufwand, wie zum Beispiel automatisch Gegenstände in einem Fabrikförderband zu zählen.
- Materialwissenschaften, wie z. B. festzustellen, ob eine Metallschweißung Risse hat.
- Medizin, wie das Erkennen von Krebs in einem Mammographie -Scan.
- Metallographie, wie zum Beispiel den Mineralgehalt einer Gesteinsprobe.
- Mikroskopie, wie das Zählen der Keime in einem Tupfer.
- Automatische Zahlenplattenerkennung;
- optische Zeichenerkennungwie automatische Kennzeichenerkennung.
- Fernerkundung, wie das Erkennen von Eindringlingen in einem Haus und die Erzeugung von Landbedeckungen/Landnutzungskarten.[2][3]
- Robotik, wie es zu vermeiden, in ein Hindernis zu steuern.
- Sicherheit, wie das Erkennen der Augenfarbe oder der Haarfarbe einer Person.
Objektbasiert
Objektbasierte Bildanalyse (OBIA) verwendet zwei Hauptprozesse, Segmentierung und Klassifizierung. Die herkömmliche Bildsegmentierung erfolgt pro Pixelbasis. Obia gruppiert jedoch Pixel in homogene Objekte. Diese Objekte können unterschiedliche Formen und Skalen haben. Mit ihnen sind auch Statistiken zugeordnet, mit denen Objekte klassifiziert werden können. Statistiken können Geometrie, Kontext und Textur von Bildobjekten umfassen. Der Analyst definiert Statistiken im Klassifizierungsprozess, um beispielsweise zu generieren Landbedeckung.
Wenn angewendet auf Erdbilder, Obia ist bekannt als als Geografische objektbasierte Bildanalyse (Geobia), definiert als "eine Unterdisziplin von Geoinformationswissenschaft sich der Partitionierung verschrieben Fernerkundung (RS) Bilder in aussagekräftige Bild-Objekte und die Bewertung ihrer Eigenschaften durch räumliche, spektrale und zeitliche Skala ".[4][5] Die internationale Geobia -Konferenz findet seit 2006 biRnow statt.[6]
Die objektbasierte Bildanalyse wird auch in anderen Bereichen wie Zellbiologie oder Medizin angewendet. Es kann beispielsweise Veränderungen von zellulären Formen im Prozess der Zelldifferenzierung erkennen.[7]
Die Technik ist in Software wie z. Ecognition oder der Orfeo Toolbox.
Siehe auch
- Archäologische Bilder
- Bildgebungstechnologien
- Bildverarbeitung
- IMC Famos (1987), grafische Datenanalyse
- Landbedeckungskartierung
- Militärische Intelligenz
- Fernerkundung
Verweise
- ^ Solomon, C. J., Breckon, T.P. (2010). Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung: Ein praktischer Ansatz mit Beispielen in Matlab. Wiley-Blackwell. doi:10.1002/9780470689776. ISBN 978-0470844731.
{{}}: Cs1 montiert: Mehrfachnamen: Autorenliste (Link) - ^ Xie, Y.; Sha, Z.; Yu, M. (2008). "Fernerkundungsbilder bei Vegetation Mapping: Eine Rezension". Zeitschrift für Pflanzenökologie. 1 (1): 9–23. doi:10.1093/JPE/RTM005.
- ^ Wilschut, L.I.; Addink, E.A.; Heesterbeek, J.A.P.; Dubyanskiy, V.M.; Davis, S.A.; Laudisoit, a.; Begon, M.; Burdelov, L.A.; Atshabar, B.B.; De Jong, S.M. (2013). "Abbildung der Verteilung des Hauptwirtes für Pest in einer komplexen Landschaft in Kasachstan: Ein objektbasierter Ansatz unter Verwendung von Spot-5 XS, Landsat 7 ETM+, SRTM und mehreren zufälligen Wäldern". Internationales Journal of Applied Earth Beobachtung und Geoinformation. 23 (100): 81–94. Bibcode:2013ijaeo..23 ... 81W. doi:10.1016/j.jag.2012.11.007. PMC 4010295. PMID 24817838.
- ^ G.J. Hay & G. Castilla: Geografische objektbasierte Bildanalyse (Geobia): Ein neuer Name für eine neue Disziplin. In: T. Blaschke, S. Lang & G. Hay (Hrsg.): Objektbasierte Bildanalyse-räumliche Konzepte für wissensgetriebene Remote-Sensing-Anwendungen. Vorlesungen in Geoinformation und Kartographie, 18. Springer, Berlin/Heidelberg, Deutschland: 75-89 (2008)
- ^ Blaschke, Thomas; Hay, Geoffrey J.; Kelly, Maggi; Lang, Stefan; Hofmann, Peter; Addink, Elisabeth; Queiroz Feitosa, Raul; Van der Meer, Freek; van der Werff, Harald; Van Coillie, Frieke; Tiede, Dirk (2014). "Geografische objektbasierte Bildanalyse-auf ein neues Paradigma". ISPRS Journal of Photogrammetry und Fernerkundung. 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.
- ^ "Fernerkundung | Sonderausgabe: Fortschritte in der geografischen objektbasierten Bildanalyse (Geobia)". Archiviert von das Original Am 2013-12-12.
- ^ Salzmann, M.; Hoesel, b.; Haase, M.; Mussbacher, M.; Schrottmaier, W. C.; Kral-Pointner, J. B.; Finsterbusch, M.; Mazharian, A.; Assinger, A. (2018-02-20). "Eine neuartige Methode zur automatisierten Bewertung der Megakaryozyten -Differenzierung und der Profplateilbildung" (PDF). Blutplättchen. 29 (4): 357–364. doi:10.1080/09537104.2018.1430359. ISSN 1369-1635. PMID 29461915. S2CID 3785563.
Weitere Lektüre
- Das Bildverarbeitungshandbuch von John C. Russ, ISBN0-8493-7254-2 (2006)
- Bildverarbeitung und -analyse - Variations-, PDE-, Wavelet- und Stochastikmethoden durch Tony F. Chan und Jianhong (Jackie) Shen, ISBN0-89871-589-X (2005)
- Front-End-Vision und multiskalige Bildanalyse Von Bart M. Ter Haar Romeny, Taschenbuch, Taschenbuch, ISBN1-4020-1507-0 (2003)
- Praktischer Leitfaden zur Bildanalyse Von J.J. Friel et al.,, ASM International, ISBN0-87170-688-1 (2000).
- Grundlagen der Bildverarbeitung von Ian T. Young, Jan J. Gerbrands, Lucas J. van Vliet, Taschenbuch, Taschenbuch, ISBN90-75691-01-7 (1995)
- Bildanalyse und Metallographie herausgegeben von P. J. Kenny et al., International Metallography Society und ASM International (1989).
- Quantitative Bildanalyse von Mikrostrukturen von H.E. Exner & H.P. Hougardy, DGM InformationsSELLSCHaft MBH, ISBN3-88355-132-5 (1988).
- "Metallographische und materialografische Probenpräparation, Lichtmikroskopie, Bildanalyse und Härteprüfung", Kay Geels in Zusammenarbeit mit Struers A/S, ASTM International 2006.