प्रतिबिंब विश्लेषण
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छवि विश्लेषण या इमेजरी विश्लेषण छवियों से सार्थक जानकारी निकालना है; मुख्य रूप से डिजिटल छवि प्रोसेसिंग तकनीकों के माध्यम से डिजिटल इमेज से।[1] छवि विश्लेषण कार्य बारकोडेड टैग पढ़ने या चेहरे की पहचान 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 जानकारी के निष्कर्षण के लिए कंप्यूटर अपरिहार्य हैं। दूसरी ओर, मानव दृश्य कॉर्टेक्स एक उत्कृष्ट छवि विश्लेषण तंत्र है, विशेष रूप से उच्च-स्तरीय जानकारी निकालने के लिए, और कई अनुप्रयोगों के लिए - चिकित्सा, सुरक्षा और रिमोट सेंसिंग सहित - मानव विश्लेषकों को अभी भी कंप्यूटर द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है। इस कारण से, कई महत्वपूर्ण छवि विश्लेषण उपकरण जैसे किनारे का पता लगाना और तंत्रिका - तंत्र मानव दृश्य धारणा मॉडल से प्रेरित हैं।
डिजिटल
डिजिटल छवियां एनालिसिस या कंप्यूटर इमेज एनालिसिस तब होता है जब कोई कंप्यूटर या इलेक्ट्रिकल डिवाइस किसी इमेज से उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए स्वचालित रूप से उसका अध्ययन करता है। ध्यान दें कि डिवाइस अक्सर एक कंप्यूटर होता है, लेकिन यह एक इलेक्ट्रिकल सर्किट, एक डिजिटल कैमरा या एक मोबाइल फोन भी हो सकता है। इसमें कंप्यूटर दृष्टि या मशीन दृष्टि, और चिकित्सा इमेजिंग के क्षेत्र शामिल हैं, और पैटर्न पहचान, डिजिटल ज्यामिति और संकेत आगे बढ़ाना 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। लैब, मूल रूप से कृत्रिम बुद्धि और रोबोटिक्स की एक शाखा के रूप में।
यह द्वि-आयामी (2D) या त्रि-आयामी अंतरिक्ष | त्रि-आयामी (3D) डिजिटल छवियों की मात्रात्मक संपत्ति या गुणात्मक संपत्ति लक्षण वर्णन है। उदाहरण के लिए, 2डी इमेज का विश्लेषण कंप्यूटर विजन में किया जाता है और 3डी इमेज का मेडिकल इमेजिंग में। यह क्षेत्र 1950-1970 के दशक में स्थापित किया गया था, उदाहरण के लिए अज़रील रोसेनफेल्ड, हर्बर्ट फ्रीमैन, जैक ई. ब्रेसेनहैम, या राजा-सूर्य फू द्वारा अग्रणी योगदान के साथ।
तकनीक
स्वचालित रूप से छवियों का विश्लेषण करने के लिए कई अलग-अलग तकनीकों का उपयोग किया जाता है। प्रत्येक तकनीक कार्यों की एक छोटी श्रृंखला के लिए उपयोगी हो सकती है, हालांकि अभी भी छवि विश्लेषण के कोई ज्ञात तरीके नहीं हैं जो मानव की छवि विश्लेषण क्षमताओं की तुलना में कार्यों की विस्तृत श्रृंखला के लिए पर्याप्त सामान्य हैं। विभिन्न क्षेत्रों में छवि विश्लेषण तकनीकों के उदाहरणों में शामिल हैं:
- 2डी और 3डी वस्तु पहचान,
- छवि विभाजन,
- गति का पता लगाना उदा। एकल कण ट्रैकिंग,
- वीडियो ट्रैकिंग,
- ऑप्टिकल प्रवाह,
- मेडिकल इमेजिंग,
- 3डी मुद्रा अनुमान।
अनुप्रयोग
डिजिटल छवि विश्लेषण के अनुप्रयोग विज्ञान और उद्योग के सभी क्षेत्रों में निरंतर विस्तार कर रहे हैं, जिनमें शामिल हैं:
- प्लेट रीडर, जैसे कि यह पता लगाना कि रसायन कहाँ निर्मित किया गया था।
- खगोलीय छवि प्रसंस्करण, जैसे किसी ग्रह के आकार की गणना करना।
- स्वचालित प्रजातियों की पहचान (जैसे पौधे और पशु प्रजातियाँ)
- रक्षा (सैन्य)
- त्रुटि स्तर विश्लेषण
- फिल्टर (सॉफ्टवेयर) आईएनजी
- मशीन विजन, जैसे फैक्ट्री कन्वेयर बेल्ट में स्वचालित रूप से आइटम गिनना।
- पदार्थ विज्ञान, जैसे यह निर्धारित करना कि धातु के वेल्ड में दरारें हैं या नहीं।
- चिकित्सा छवि प्रसंस्करण , जैसे मैमोग्राफी स्कैन में कैंसर का पता लगाना।
- मेटलोग्राफी, जैसे चट्टान के नमूने की खनिज सामग्री का निर्धारण करना।
- माइक्रोस्कोप छवि प्रसंस्करण , जैसे कि स्वैब में कीटाणुओं की गिनती करना।
- स्वचालित नंबर प्लेट पहचान;
- ऑप्टिकल कैरेक्टर मान्यता, जैसे ऑटोमैटिक लाइसेंस प्लेट डिटेक्शन।
- रिमोट सेंसिंग, जैसे किसी घर में घुसपैठियों का पता लगाना, और लैंड कवर/लैंड यूज मैप तैयार करना।[2][3]
- रोबोटिक्स, जैसे किसी बाधा में फंसने से बचने के लिए।
- सुरक्षा, जैसे किसी व्यक्ति की आंखों के रंग या बालों के रंग का पता लगाना।
वस्तु-आधारित
वस्तु-आधारित छवि विश्लेषण (OBIA) दो मुख्य प्रक्रियाओं, विभाजन और वर्गीकरण को नियोजित करता है। पारंपरिक छवि विभाजन प्रति पिक्सेल के आधार पर होता है। हालाँकि, OBIA पिक्सेल 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 छवि वस्तुओं की ज्यामिति, संदर्भ और बनावट शामिल हो सकती है। विश्लेषक वर्गीकरण प्रक्रिया में आँकड़ों को परिभाषित करता है उदाहरण के लिए भूमि कवर उत्पन्न करने के लिए।
पृथ्वी की छवियों पर लागू होने पर, OBIA को भौगोलिक वस्तु-आधारित छवि विश्लेषण (GEOBIA) के रूप में जाना जाता है, जिसे भू-सूचना विज्ञान के एक उप-अनुशासन के रूप में परिभाषित किया गया है, जो (...) रिमोट सेंसिंग (RS) इमेजरी को सार्थक छवि-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 GEOBIA 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>
ऑब्जेक्ट-आधारित छवि विश्लेषण अन्य क्षेत्रों में भी लागू होता है, जैसे सेल बायोलॉजी या मेडिसिन। 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 मान्यता या ओर्फियो टूलबॉक्स जैसे सॉफ्टवेयर में लागू किया गया है।
यह भी देखें
- पुरातात्विक चित्र
- इमेजिंग प्रौद्योगिकियां
- मूर्ति प्रोद्योगिकी
- आईएमसी FAMOS (1987), ग्राफिकल डेटा विश्लेषण
- लैंड कवर मैपिंग
- सैन्य खुफिया सूचना
- रिमोट सेंसिंग
संदर्भ
- ↑ 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) - ↑ 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.
- ↑ 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.
- ↑ 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)
अग्रिम पठन
- The Image Processing Handbook by John C. Russ, ISBN 0-8493-7254-2 (2006)
- Image Processing and Analysis - Variational, PDE, Wavelet, and Stochastic Methods by Tony F. Chan and Jianhong (Jackie) Shen, ISBN 0-89871-589-X (2005)
- Front-End Vision and Multi-Scale Image Analysis by Bart M. ter Haar Romeny, Paperback, ISBN 1-4020-1507-0 (2003)
- Practical Guide to Image Analysis by J.J. Friel, et al., ASM International, ISBN 0-87170-688-1 (2000).
- Fundamentals of Image Processing by Ian T. Young, Jan J. Gerbrands, Lucas J. Van Vliet, Paperback, ISBN 90-75691-01-7 (1995)
- Image Analysis and Metallography edited by P.J. Kenny, et al., International Metallographic Society and ASM International (1989).
- Quantitative Image Analysis of Microstructures by H.E. Exner & H.P. Hougardy, DGM Informationsgesellschaft mbH, ISBN 3-88355-132-5 (1988).
- "Metallographic and Materialographic Specimen Preparation, Light Microscopy, Image Analysis and Hardness Testing", Kay Geels in collaboration with Struers A/S, ASTM International 2006.
