stringtranslate.com

Análisis de imágenes

El análisis de imágenes o análisis de imágenes es la extracción de información significativa de imágenes ; principalmente de imágenes digitales mediante técnicas de procesamiento de imágenes digitales . [1] Las tareas de análisis de imágenes pueden ser tan simples como leer etiquetas con códigos de barras o tan sofisticadas como identificar a una persona por su rostro .

Los ordenadores son indispensables para el análisis de grandes cantidades de datos, para tareas que requieren cálculos complejos o para la extracción de información cuantitativa. Por otra parte, la corteza visual humana es un excelente aparato de análisis de imágenes, especialmente para extraer información de nivel superior, y para muchas aplicaciones (incluidas la medicina, la seguridad y la teledetección) los analistas humanos aún no pueden ser reemplazados por ordenadores. Por este motivo, muchas herramientas importantes de análisis de imágenes, como los detectores de bordes y las redes neuronales, se inspiran en modelos de percepción visual humana .

Digital

El análisis de imágenes digitales o análisis de imágenes por computadora es cuando una computadora o un dispositivo eléctrico estudia automáticamente una imagen para obtener información útil de ella. Tenga en cuenta que el dispositivo suele ser una computadora, pero también puede ser un circuito eléctrico, una cámara digital o un teléfono móvil. Involucra los campos de la visión artificial o por computadora y la imagenología médica , y hace un uso intensivo del reconocimiento de patrones , la geometría digital y el procesamiento de señales . Este campo de la informática se desarrolló en la década de 1950 en instituciones académicas como el MIT AI Lab, originalmente como una rama de la inteligencia artificial y la robótica .

Es la caracterización cuantitativa o cualitativa de imágenes digitales bidimensionales (2D) o tridimensionales (3D) . Las imágenes 2D se analizan, por ejemplo, en visión artificial y las imágenes 3D en imágenes médicas . El campo se estableció en los años 1950-1970, por ejemplo, con contribuciones pioneras de Azriel Rosenfeld , Herbert Freeman , Jack E. Bresenham o King-Sun Fu .

Técnicas

Existen muchas técnicas diferentes que se utilizan para analizar imágenes automáticamente. Cada técnica puede ser útil para un pequeño rango de tareas, sin embargo, todavía no se conocen métodos de análisis de imágenes que sean lo suficientemente genéricos para una amplia gama de tareas, en comparación con las capacidades de análisis de imágenes de un ser humano. Algunos ejemplos de técnicas de análisis de imágenes en diferentes campos incluyen:

Aplicaciones

Las aplicaciones del análisis de imágenes digitales se están expandiendo continuamente en todas las áreas de la ciencia y la industria, incluyendo:

Basado en objetos

Segmentación de imágenes durante el análisis de imágenes de base de objetos

El análisis de imágenes basado en objetos ( OBIA ) implica dos procesos típicos: segmentación y clasificación. La segmentación ayuda a agrupar píxeles en objetos homogéneos. Los objetos suelen corresponderse con características individuales de interés, aunque es muy probable que se produzca una sobresegmentación o una subsegmentación. La clasificación se puede realizar a nivel de objeto, utilizando diversas estadísticas de los objetos como características en el clasificador. Las estadísticas pueden incluir geometría, contexto y textura de los objetos de la imagen. A menudo se prefiere la sobresegmentación a la subsegmentación cuando se clasifican imágenes de alta resolución. [4]

El análisis de imágenes basado en objetos se ha aplicado en muchos campos, como la biología celular, la medicina, las ciencias de la tierra y la teledetección. Por ejemplo, puede detectar cambios en las formas celulares en el proceso de diferenciación celular. [5] También se ha utilizado ampliamente en la comunidad cartográfica para generar cobertura terrestre . [4] [6]

Cuando se aplica a imágenes terrestres , OBIA se conoce como análisis de imágenes basado en objetos geográficos (GEOBIA), definido como "una subdisciplina de la ciencia de la geoinformación dedicada a (...) dividir imágenes de teledetección (RS) en objetos de imagen significativos y evaluar sus características a través de una escala espacial, espectral y temporal". [7] [6] La conferencia internacional GEOBIA se ha celebrado bianualmente desde 2006. [8]

Las técnicas OBIA se implementan en software como eCognition o la caja de herramientas Orfeo .

Véase también

Referencias

  1. ^ Solomon, CJ, Breckon, TP (2010). Fundamentos del procesamiento de imágenes digitales: un enfoque práctico con ejemplos en Matlab . Wiley-Blackwell. doi :10.1002/9780470689776. ISBN. 978-0470844731.{{cite book}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  2. ^ Xie, Y.; Sha, Z.; Yu, M. (2008). "Imágenes de teledetección en el mapeo de la vegetación: una revisión". Journal of Plant Ecology . 1 (1): 9–23. doi : 10.1093/jpe/rtm005 .
  3. ^ Wilschut, LI; Addink, EA; Heesterbeek, JAP; Dubyanskiy, VM; Davis, SA; Laudisoit, A.; Begon, M.; Burdelov, LA; Atshabar, BB; de Jong, SM (2013). "Mapeo de la distribución del principal huésped de la plaga en un paisaje complejo en Kazajstán: un enfoque basado en objetos utilizando SPOT-5 XS, Landsat 7 ETM+, SRTM y múltiples bosques aleatorios". Revista internacional de observación de la Tierra y geoinformación aplicada . 23 (100): 81–94. Bibcode :2013IJAEO..23...81W. doi :10.1016/j.jag.2012.11.007. PMC 4010295 . PMID  24817838. 
  4. ^ ab Liu, Dan; Toman, Elizabeth; Fuller, Zane; Chen, Gang; Londo, Alexis; Xuesong, Zhang; Kaiguang, Zhao (2018). "Integración de mapas históricos e imágenes aéreas para caracterizar el cambio de uso de la tierra y la dinámica del paisaje a largo plazo: un análisis basado en objetos a través de bosques aleatorios" (PDF) . Indicadores ecológicos . 95 (1): 595–605. doi :10.1016/j.ecolind.2018.08.004. S2CID  92025959.
  5. ^ Salzmann, M.; Hoesel, B.; Haase, M.; Mussbacher, M.; Schrottmaier, WC; Kral-Pointner, JB; Finsterbusch, M.; Mazharian, A.; Assinger, A. (20 de febrero de 2018). "Un nuevo método para la evaluación automatizada de la diferenciación de megacariocitos y la formación de proplaquetas" (PDF) . Plaquetas . 29 (4): 357–364. doi : 10.1080/09537104.2018.1430359 . ISSN  1369-1635. PMID  29461915. S2CID  3785563.
  6. ^ ab Blaschke, Thomas; Hay, Geoffrey J.; Kelly, Maggi; Lang, Stefan; Hofmann, Peter; Addink, Elisabeth; Queiroz Feitosa, Raúl; van der Meer, Freek; van der Werff, Harald; van Coillie, Frieke; Tiede, Dirk (2014). "Análisis de imágenes basado en objetos geográficos: hacia un nuevo paradigma". Revista ISPRS de fotogrametría y teledetección . 87 (100). Elsevier BV: 180-191. Código Bib : 2014JPRS...87..180B. doi : 10.1016/j.isprsjprs.2013.09.014 . ISSN  0924-2716. PMC 3945831 . PMID  24623958. 
  7. ^ GJ Hay y G. Castilla: Análisis de imágenes basado en objetos geográficos (GEOBIA): un nuevo nombre para una nueva disciplina. En: T. Blaschke, S. Lang y G. Hay (eds.): Análisis de imágenes basado en objetos: conceptos espaciales para aplicaciones de teledetección basadas en el conocimiento. Apuntes de clase sobre geoinformación y cartografía, 18. Springer, Berlín/Heidelberg, Alemania: 75-89 (2008)
  8. ^ "Teledetección | Número especial: Avances en el análisis de imágenes basado en objetos geográficos (GEOBIA)". Archivado desde el original el 12 de diciembre de 2013.

Lectura adicional