प्रतिबिंब विश्लेषण: Difference between revisions

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प्रतिबिंब विश्लेषण या प्रतिबिंब चित्र विश्लेषण प्रतिबिंबों से सार्थक सूचना निकालना है; मुख्य रूप से अंकीय प्रतिबिंब प्रक्रमण तकनीकों के माध्यम से अंकीय प्रतिबिंब से।[1] प्रतिबिंब विश्लेषण कार्य बारकोड वाले लेबल पढ़ने या मुख की अभिज्ञान प्रणाली के रूप में परिष्कृत के रूप में सरल हो सकते हैं।

बड़ी मात्रा में डेटा के विश्लेषण के लिए, जटिल संगणना की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए, या मात्रात्मक सूचना के निष्कर्षण के लिए कंप्यूटर अपरिहार्य हैं। दूसरी ओर, मानव दृश्य वल्कुट एक उत्कृष्ट प्रतिबिंब विश्लेषण तंत्र है, विशेष रूप से उच्च-स्तरीय सूचना निकालने के लिए, और कई अनुप्रयोगों के लिए - चिकित्सा, सुरक्षा और सुदूर संवेदन सहित - मानव विश्लेषकों को अभी भी कंप्यूटर द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है। इस कारण से, कई महत्वपूर्ण प्रतिबिंब विश्लेषण उपकरण जैसे कोर संसूचक और तंत्रिका - तंत्र मानव दृश्य धारणा मॉडल से प्रेरित हैं।

अंकीय

अंकीय प्रतिबिंबों विश्लेषण या कंप्यूटर प्रतिबिंब विश्लेषण तब होता है जब कोई कंप्यूटर या वैद्युत उपकरण किसी प्रतिबिंब से उपयोगी सूचना प्राप्त करने के लिए स्वचालित रूप से उसका अध्ययन करते है। ध्यान दें कि उपकरण प्रायः एक कंप्यूटर होता है, परन्तु यह वैद्युत परिपथ, एक अंकीय कैमरा या एक मोबाइल फोन भी हो सकता है। इसमें कंप्यूटर दृष्टि या यंत्र दृष्टि, और चिकित्सा प्रतिबिंबन के क्षेत्र सम्मिलित हैं, और अभिरचना अभिज्ञान, अंकीय ज्यामिति और संकेत संसाधन का भारी उपयोग करता है। कंप्यूटर विज्ञान का यह क्षेत्र 1950 के दशक में मैसाचुसेट्स की तकनीकी संस्था एआई जैसे शैक्षणिक संस्थानों में विकसित हुआ। प्रयोगशाला, मूल रूप से कृत्रिम बुद्धि और रोबोटिक की एक शाखा के रूप में है।

यह द्वि-आयामी (2डी) या त्रि-आयामी (3डी) अंकीय प्रतिबिंबों की मात्रात्मक संपत्ति या गुणात्मक संपत्ति लक्षण वर्णन है। उदाहरण के लिए, 2डी प्रतिबिंब का विश्लेषण कंप्यूटर दृष्टि में और 3डी प्रतिबिंब का चिकित्सा प्रतिबिंबन में किया जाता है। यह क्षेत्र 1950-1970 के दशक में स्थापित किया गया था, उदाहरण के लिए अज़रील रोसेनफेल्ड, हर्बर्ट फ्रीमैन, जैक ई. ब्रेसेनहैम, या राजा-सुन फू द्वारा अग्रणी योगदान के साथ।

तकनीक

स्वचालित रूप से प्रतिबिंबों का विश्लेषण करने के लिए कई अलग-अलग तकनीकों का उपयोग किया जाता है। प्रत्येक तकनीक कार्यों की छोटी श्रृंखला के लिए उपयोगी हो सकती है, यद्यपि अभी भी प्रतिबिंब विश्लेषण के कोई ज्ञात विधि नहीं हैं जो मानव की प्रतिबिंब विश्लेषण क्षमताओं की तुलना में कार्यों की विस्तृत श्रृंखला के लिए पर्याप्त सामान्य हैं। विभिन्न क्षेत्रों में प्रतिबिंब विश्लेषण तकनीकों के उदाहरणों में सम्मिलित हैं:

अनुप्रयोग

अंकीय प्रतिबिंब विश्लेषण के अनुप्रयोग विज्ञान और उद्योग के सभी क्षेत्रों में निरंतर विस्तार कर रहे हैं, जिनमें सम्मिलित हैं:


वस्तु-आधारित

वस्तु आधार प्रतिबिंब विश्लेषण के समय प्रतिबिंब विभाजन

वस्तु-आधारित प्रतिबिंब विश्लेषण (ओबीआईए) दो मुख्य प्रक्रियाओं, विभाजन और वर्गीकरण को नियोजित करते है। पारंपरिक प्रतिबिंब विभाजन प्रति चित्रांश के आधार पर होता है। यद्यपि, ओबीआईए चित्रांश को सजातीय वस्तुओं में समूहित करता है। इन वस्तुओं के अलग-अलग आकार और पैमाने हो सकते हैं। वस्तुओं में उनसे जुड़े आँकड़े भी होते हैं जिनका उपयोग वस्तुओं को वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है। सांख्यिकी में प्रतिबिंब वस्तुओं की ज्यामिति, संदर्भ और बनावट सम्मिलित हो सकती है। विश्लेषक वर्गीकरण प्रक्रिया में आँकड़ों को परिभाषित करते है उदाहरण के लिए भूमि आवरण उत्पन्न करने के लिए।

पृथ्वी की प्रतिबिंबों पर लागू होने पर, ओबीआईए को भौगोलिक वस्तु-आधारित प्रतिबिंब विश्लेषण (जीईओबीआईए) के रूप में जाना जाता है, जिसे भू-सूचना विज्ञान के एक उप-अनुशासन के रूप में परिभाषित किया गया है, जो (...) सुदूर संवेदन (आरएस) प्रतिबिंब चित्र को सार्थक प्रतिबिंब-वस्तुओं में विभाजित करने के लिए समर्पित है, और स्थानिक, वर्णक्रमीय और लौकिक पैमाने के माध्यम से उनकी विशेषताओं का आकलन करना।[4]

रेफरी नाम = ब्लाश्के हे केली लैंग 2014 पीपी। 180–191 >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). "भौगोलिक वस्तु-आधारित छवि विश्लेषण - एक नए प्रतिमान की ओर". ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 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.</ref>

अंतर्राष्ट्रीय जीईओबीआईए सम्मेलन 2006 से द्विवार्षिक रूप से आयोजित किया गया है।

रेफरी>"रिमोट सेंसिंग | विशेष अंक: भौगोलिक वस्तु-आधारित छवि विश्लेषण में प्रगति (GEOBIA)". Archived from the original on 2013-12-12. </रेफरी>

वस्तु-आधारित प्रतिबिंब विश्लेषण अन्य क्षेत्रों में भी लागू होता है, जैसे कोशिका जैविकी या चिकित्सा। उदाहरण के लिए, यह कोशिका विभेदन की प्रक्रिया में कोशिकीय आकृतियों के परिवर्तनों का पता लगा सकता है।

रेफरी>Salzmann, M.; Hoesel, B.; Haase, M.; Mussbacher, M.; Schrottmaier, W. C.; Kral-Pointner, J. B.; Finsterbusch, M.; Mazharian, A.; Assinger, A. (2018-02-20). "मेगाकार्योसाइट भेदभाव और प्रोप्लेटलेट गठन के स्वचालित मूल्यांकन के लिए एक उपन्यास विधि" (PDF). Platelets. 29 (4): 357–364. doi:10.1080/09537104.2018.1430359. ISSN 1369-1635. PMID 29461915. S2CID 3785563.</ref>

तकनीक को अभिज्ञान या ओर्फियो टूलबॉक्स जैसे सॉफ्टवेयर में लागू किया गया है।

यह भी देखें

संदर्भ

  1. Solomon, C.J., Breckon, T.P. (2010). Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in 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). "Remote sensing imagery in vegetation mapping: a review". Journal of Plant Ecology. 1 (1): 9–23. doi:10.1093/jpe/rtm005.
  3. 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). "Mapping the distribution of the main host for plague in a complex landscape in Kazakhstan: An object-based approach using SPOT-5 XS, Landsat 7 ETM+, SRTM and multiple Random Forests". International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 23 (100): 81–94. Bibcode:2013IJAEO..23...81W. doi:10.1016/j.jag.2012.11.007. PMC 4010295. PMID 24817838.
  4. G.J. Hay & G. Castilla: Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA): A new name for a new discipline. In: T. Blaschke, S. Lang & G. Hay (eds.): Object-Based Image Analysis – Spatial Concepts for Knowledge-Driven Remote Sensing Applications. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, 18. Springer, Berlin/Heidelberg, Germany: 75-89 (2008)


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