Phân tích hình ảnh – THIẾT BỊ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

Phân tích hình ảnh là quá trình trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh; chủ yếu từ hình ảnh kỹ thuật số, thông qua các kỹ thuật xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Các tác vụ phân tích hình ảnh có thể đơn giản như đọc nhãn mã vạch hoặc phức tạp như nhận dạng khuôn mặt của một người.

Máy tính rất cần thiết để phân tích lượng lớn dữ liệu, thực hiện các tác vụ yêu cầu tính toán phức tạp hoặc trích xuất thông tin định lượng. Mặt khác, vỏ não thị giác của con người là một bộ phân tích hình ảnh tuyệt vời, đặc biệt là để trích xuất thông tin cấp cao hơn và cho nhiều ứng dụng—bao gồm y học, an ninh và viễn thám—các nhà phân tích của con người vẫn không thể thay thế bằng máy tính. Để đạt được mục tiêu này, nhiều công cụ phân tích hình ảnh quan trọng như máy dò cạnh và mạng lưới thần kinh được lấy cảm hứng từ các mô hình nhận thức thị giác của con người

Phân tích hình ảnh máy tính Phân tích hình ảnh máy tính chủ yếu bao gồm máy tính hoặc máy tính, hình ảnh y tế và các lĩnh vực khác, đồng thời sử dụng rộng rãi các kỹ thuật như nhận dạng mẫu và xử lý tín hiệu. Lĩnh vực khoa học máy tính này được phát triển vào những năm 1950 tại các viện nghiên cứu như Viện Công nghệ Massachusetts. Phòng thí nghiệm, ban đầu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo và người máy.

Xem Thêm : Soạn bài Chiến thắng Mtao-Mxây – Cánh diều, Chân trời sáng tạo

Đây là đặc tính định lượng hoặc định tính của hình ảnh kỹ thuật số hai chiều (2d) hoặc ba chiều (3d). Ví dụ: hình ảnh 2d được phân tích trong thị giác máy tính, trong khi hình ảnh 3d được phân tích trong hình ảnh y tế. Lĩnh vực này được thành lập từ những năm 1950 đến 1970 với những đóng góp tiên phong như azriel rosenfeld, herbert freeman và jack e. bresenham, hay vua-sun fu.

kỹ thuật Có nhiều kỹ thuật khác nhau để tự động phân tích hình ảnh. Mỗi kỹ thuật có thể được sử dụng cho một số tác vụ nhỏ, tuy nhiên hiện chưa có phương pháp phân tích ảnh nào có thể áp dụng phổ biến cho nhiều tác vụ so với khả năng phân tích ảnh của con người. Ví dụ về các kỹ thuật phân tích hình ảnh trong các lĩnh vực khác nhau bao gồm:

• Nhận dạng đối tượng 2d và 3d,
• Tách hình ảnh,
• Ví dụ về phát hiện chuyển động Theo dõi hạt đơn,
• Theo dõi video,
• Luồng quang,
• Phân tích quét y tế,
• mô hình 3d,
• Nhận dạng biểu mẫu tự động.

Phân tích hình ảnh kỹ thuật số Phân tích hình ảnh kỹ thuật số là quá trình máy tính hoặc thiết bị điện tử tự động nghiên cứu hình ảnh để thu được thông tin hữu ích từ hình ảnh đó. Lưu ý rằng thiết bị thường là máy tính nhưng cũng có thể là mạch điện, máy ảnh kỹ thuật số hoặc điện thoại di động. Ứng dụng phân tích hình ảnh kỹ thuật số tiếp tục mở rộng ra tất cả các lĩnh vực khoa học và công nghiệp, bao gồm:

• Kiểm tra đọc Microdisk, ví dụ: phát hiện hóa chất được sản xuất.
• Thiên văn học, chẳng hạn như tính toán kích thước của một hành tinh.
• Phòng thủ
• Bộ lọc
• Tầm nhìn của máy, ví dụ: được sử dụng để tự động đếm các mặt hàng trên băng chuyền của nhà máy.
• Khoa học vật liệu, chẳng hạn như xác định xem các mối hàn kim loại có bị nứt hay không.
• Y tế, chẳng hạn như phát hiện ung thư trong chụp quang tuyến vú.
• Kim loại, chẳng hạn như xác định hàm lượng khoáng chất của mẫu đá.
• Kính hiển vi, chẳng hạn như đếm vi khuẩn trong tăm bông.
• Nhận dạng ký tự quang học, chẳng hạn như phát hiện biển số xe tự động.
• Viễn thám từ xa, chẳng hạn như phát hiện kẻ xâm nhập trong nhà và tạo bản đồ sử dụng/độ che phủ đất.
• Robot, chẳng hạn như tránh va vào chướng ngại vật.
• Bảo mật, chẳng hạn như phát hiện màu mắt hoặc màu tóc của một người.

Phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng

Có ý kiến ​​cho rằng phần này nên được chia thành một bài viết có tên là “Phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng”. (Thảo luận) (Tháng 5 năm 2016)

Xem Thêm : ”BÀI VIẾT CHUYÊN ĐỀ VĂN HỌC DÂN GIAN” – chuyên đề: truyện

Phân đoạn hình ảnh trong quá trình phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng Phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng (obia) sử dụng hai quy trình chính, phân đoạn và phân loại. Phân đoạn hình ảnh truyền thống trên cơ sở mỗi pixel. Tuy nhiên, obia nhóm các pixel thành các đối tượng đồng nhất. Những đối tượng này có thể có hình dạng và kích cỡ khác nhau. Các đối tượng cũng có số liệu thống kê liên quan đến chúng, có thể được sử dụng để phân loại đối tượng. Số liệu thống kê có thể bao gồm hình học đối tượng hình ảnh, ngữ cảnh và kết cấu. Các nhà phân tích xác định số liệu thống kê trong quá trình phân loại để tạo ra, ví dụ, lớp phủ đất. Kỹ thuật này được thực hiện trong phần mềm như ecognition.

Khi được áp dụng cho hình ảnh Trái đất, obia được gọi là phân tích hình ảnh dựa trên đặc điểm địa lý (geobia), được định nghĩa là “một phân ngành của địa tin học được sử dụng để (…) kết hợp phân vùng hình ảnh viễn thám (rs) thành hình ảnh có ý nghĩa các đối tượng và đánh giá các đặc điểm của chúng theo quy mô không gian, quang phổ và thời gian”. Hội nghị Geobia quốc tế được tổ chức 6 năm một lần kể từ năm 2006.

Lớp phủ

Phần này có thể đi chệch khỏi chủ đề chính của bài viết. Xin hãy giúp cải thiện phần này hoặc thảo luận trên trang thảo luận. (Tháng 6 năm 2016)

Quy trình lập bản đồ trực quan hóa lớp phủ đất sử dụng dữ liệu viễn thám và không gian địa lý để xác định sự thay đổi sử dụng đất và sử dụng đất, cung cấp thông tin cần thiết để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đối với môi trường sống, đa dạng sinh học và tài nguyên thiên nhiên ở các khu vực mục tiêu.

• Áp dụng bản đồ che phủ đất
• Quy hoạch vùng và địa phương
• Quản lý thiên tai
• Đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro
• Quản lý sinh thái
• Theo dõi tác động của biến đổi khí hậu
• Quản lý động vật hoang dã.
• Tương lai và bảo tồn các cảnh quan thay thế
• Dự báo môi trường
• Đánh giá tác động môi trường
• Chính sách phát triển