Phân tích hình ảnh là sự khai thác các 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 thẻ mã vạch hoặc tinh vi như nhận diện một người từ gương mặt của họ.
Máy tính là không thể thiếu cho việc phân tích số lượng lớn dữ liệu, cho các tác vụ đòi hỏi tính toán phức tạp, hoặc để khai thác thông tin định lượng. Mặt khác, vỏ não thị lực của con người là một bộ máy phân tích hình ảnh tuyệt vời, đặc biệt là để trích xuất thông tin ở cấp cao hơn và cho nhiều ứng dụng – bao gồm thuốc men, an ninh và viễn thám – các nhà phân tích con người vẫn không thể thay thế bằng máy tính. Vì lý do này, nhiều công cụ phân tích hình ảnh quan trọng như thiết bị dò cạnh và mạng nơron 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 các lĩnh vực máy tính hoặc máy tính, và hình ảnh y học, và sử dụng rất nhiều công nhận mô hình, và xử lý tín hiệu. Lĩnh vực này của khoa học máy tính đã phát triển vào những năm 1950 tại các viện nghiên cứu như MIT A.I. Lab, ban đầu là một chi nhánh của trí thông minh nhân tạo và người máy.
Đây là đặc tính định lượng hoặc chất lượng của hình ảnh số hai chiều (2D) hoặc ba chiều (3D). Hình ảnh 2D, ví dụ, được phân tích trong tầm nhìn máy tính, và hình ảnh 3D trong hình ảnh y tế. Lĩnh vực này được thành lập vào những năm 1950-1970, ví dụ như những đóng góp tiên phong của Azriel Rosenfeld, Herbert Freeman, Jack E. Bresenham, hay King-Sun Fu.
Kỹ thuật
Có nhiều kỹ thuật khác nhau được sử dụng để tự động phân tích hình ảnh. Mỗi kỹ thuật có thể hữu ích cho một số nhiệm vụ nhỏ, tuy nhiên vẫn chưa có bất kỳ phương pháp phân tích hình ảnh nào có thể chung chung cho các phạm vi công việc rộng lớn so với khả năng phân tích hình ảnh của con người. Ví dụ về các kỹ thuật phân tích hình ảnh trong các lĩnh vực khác nhau bao gồm:
- Công nhận đối tượng 2D và 3D,
- phân chia hình ảnh,
- phát hiện chuyển động ví dụ Theo dõi hạt đơn,
- theo dõi video,
- luồng quang,
- phân tích quét y tế,
- Định hình 3D,
- nhận diện bảng tự động.
Phân tích Hình ảnh Kỹ thuật số
Phân tích hình ảnh kỹ thuật số là khi một máy tính hoặc thiết bị điện tự động nghiên cứu một hình ảnh để có được thông tin hữu ích từ nó. 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. Các ứng dụng của phân tích hình ảnh kỹ thuật số đang liên tục mở rộng qua tất cả các lĩnh vực khoa học và công nghiệp, bao gồm:
- kiểm tra đọc đĩa vi mô, chẳng hạn như phát hiện ra một hóa chất đã được sản xuất.
- thiên văn học, chẳng hạn như tính toán kích thước của một hành tinh.
- phòng thủ
- lọc
- máy tầm nhìn, chẳng hạn như để tự động tính các mục trong một băng chuyền nhà máy.
- khoa học vật liệu, chẳng hạn như xác định nếu một mối hàn kim loại có vết nứt.
- y học, chẳng hạn như phát hiện ung thư trong chụp quang tuyến vú.
- kim loại, chẳng hạn như xác định hàm lượng khoáng chất của một mẫu đá.
- kính hiển vi, chẳng hạn như đếm các vi trùng trong một cái tăm bông.
- nhận dạng ký tự quang học, chẳng hạn như phát hiện đĩa tự động tấm.
- viễn thám, như phát hiện người xâm nhập trong nhà, và sản xuất bản đồ che phủ / sử dụng đất.
- robotics, chẳng hạn như để tránh lái xe vào chướng ngại vật.
- an ninh, chẳng hạn như phát hiện màu mắt hoặc màu tóc của người đó.
Phân tích Hình ảnh dựa trên đối tượng
Nó đã được gợi ý rằng phần này được chia ra thành một bài báo có tiêu đề Phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng. (Thảo luận) (tháng 5 năm 2016)
Phân đoạn hình ảnh trong quá trình phân tích hình ảnh cơ sở đối tượng
Phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng (Object-Based Image Analysis) (OBIA) sử dụng hai quy trình, phân đoạn và phân loại chính. Phân đoạn hình ảnh truyền thống dựa trên cơ sở mỗi pixel. Tuy nhiên, OBIA nhóm điểm ảnh vào các đối tượng đồng nhất. Những vật thể này có thể có hình dạng và quy mô khác nhau. Các đối tượng cũng có các số liệu thống kê liên quan đến chúng có thể được sử dụng để phân loại đối tượng. Thống kê có thể bao gồm hình học, ngữ cảnh và kết cấu của các đối tượng hình ảnh. Nhà phân tích định nghĩa số liệu thống kê trong quá trình phân loại để tạo ra ví dụ như che phủ đất. Kỹ thuật này được thực hiện trong phần mềm như eCognition.
Khi áp dụng cho hình ảnh trái đất, OBIA được gọi là Phân tích Hình ảnh dựa trên Đối tượng địa lý (GEOBIA), được định nghĩa là “một kỷ luật phụ của khoa học thông tin địa lý dành cho (…) phân chia ảnh viễn thám (RS) thành các đối tượng hình ảnh có ý nghĩa, và đánh giá đặc điểm của chúng thông qua quy mô không gian, quang phổ và thời gian “. Hội nghị GEOBIA quốc tế đã được tổ chức 6 năm một lần từ năm 2006.
Bản đồ vùng phủ sóng
Phần này có thể đi lạc hướng từ chủ đề của bài báo. Vui lòng giúp cải tiến phần này hoặc thảo luận về vấn đề này trên trang thảo luận. (Tháng 6 năm 2016)
Quá trình lập bản đồ che phủ đất bằng hình ảnh TM
Việc xác định sự thay đổi sử dụng đất và sử dụng đất bằng cách sử dụng dữ liệu viễn thám và dữ liệu không gian địa lý cung cấp thông tin cơ bản để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đối với môi trường sống và đa dạng sinh học cũng như các nguồn tài nguyên thiên nhiên ở các khu vực mục tiêu.
- Áp dụng bản đồ che phủ đất
- Lập kế hoạch địa phương và khu vực
- Quản lý thiên tai
- Tính dễ tổn thương và đánh giá rủi ro
- Quản lý sinh thái
- Giám sát tác động của biến đổi khí hậu
- Quản lý động vật hoang dã.
- Cảnh quan thay thế tương lai và bảo tồn
- Dự báo môi trường
- Đánh giá tác động môi trường
- Chính sách phát triển