| 单词 | 图像分析 |
| 释义 | 【图像分析】 拼译：picture analysis 图像分析就是提取图像或景物的某些特征并以此来描述图像或景物，进而达到识别理解图像或景物的目的。目前电子计算机已广泛用于科学计算、数据处理和管理，但用于识别物体、理解景物却存在很多困难，因此尽快研制出具有识别物体、理解景物功能的图像分析系统，是人们关注的重要课题之一。 数字图像分析可以认为是数字图像处理的高级阶段，对于图像处理所求的输出是－幅近似于输入图像的图像，或者是输入图像的一种改进形式，而对于图像分析而言，输入的仍然是图像，但是所求的输出是已知图像或景物的一种描述。图像分析是认知学、计算机图形学、人工智能、光学信息处理多领域交叉综合的学科，它的应用范围涉及文件处理(办公自动化、邮政自动化)、显微图像(生物、医学、材料学科)、放射图像(医学、工业质量检查)、工业自动化(自动检验、工业机器人视觉)、遥感(海洋、气象、地质、地貌、地理、农业、水文)导航和军事侦察等。利用计算机来识别物体理解景物的研究始于20世纪60年代，早在1964年美国喷气发动机实验室(JPL)用计算机处理了“徘徊者7号”宇宙飞船拍摄的月球照片，1967年在美国召开了自动照片判读讨论会，1968年召开北大西洋公约组织(NATO)图像自动判读及分类的夏季研究班，1972年IEEE会报为数字模式识别出版了专集，1973年召开了美日图像及景物分析研习班，因此在70年代二维图像处理已取得了较大进展，80年代由于计算机技术的发展使得图像分析研究进入一个新的阶段，研究重点是对三维景物的理解。A．Rosenfeid《Image Analgsis，Prograss，Problems，and Prospects》一文总结了1982年以前图像分析的进展并列出46篇重要文章，D．Marr《Vision》总结了计算机视觉方面许多经典和近代的结果，近年来日益引起注意的数学形态方法的研究、纹理分析、形状分析、图像序列分析都有大量的报导。在图像分析中取自景物的图像或图像序列可以分析解释其得到的二维图像，也可以从二维图像来分析，解释三维立体景物。二维图像分析，首先抽取边缘、纹理、形态等特征，把图像分割成区域，然后将诸区城表示成关系结构，最后与存贮的模型作匹配对图像作出分析和解释。为了从二维图像或图像序列提取三维景物特征，还可以从阻影轮廓形态，纹理变化等推理每一个图像点的表面方向，从视差位移和图像序列和特征点匹配得到光字流，从而获得观测者与景物表面的距离。按这些特征将景物分割成目标群，将诸目标表示为关系结构，最后与存贮的模型作匹配对三维景物作出分析和解释。由于图像只能反映被观测景物可观测的一个侧面，目标可能被部分地相互遮盖，这为从二维图像推断三维景物带来了极大的困难。目前国际上对图像分析的研究已把重点转移到这一方面，这是被人们公认的难题之一。因此本学科十分关注的问题是边缘的提取、图像的分割、纹理分析、形态分析、图像序列分析和三维景物的分析。纹理分析，就是为了提取图像中有价值的宏观信息如遥感图像中大部所呈现就是纹理型，海洋的波浪也是一种纹理，在环境遥感方面农业植被，也反映在纹理上，X射线的内脏照片及其病变也往往用纹理来进行解释。因此纹理是指图像中反复出现的局部模式和它们排列规则。形状分析是指用计算机图像处理和分析系统对景物的诸目标提取形状特征，对景物作识别与理解，因为人们往往是用双眼通过大脑对周围的景物的形状作出分析这是认识客观的基本手段之一。但用计算机图像处理分析系统进行形状分析以达到理解与识别还是不容易的。图像序列分析：鉴于自然界景物都是运动着的，利用各种检测器取得二维图像序列，提取运动参数，分析景物的运动规律，获取主体景物的深度，遮盖和表面主方向等信息是图像序列分析的主要内容。场景分析：自然界的场景都是三维的，立体的三维场景分析，是从二维的图象或图象序列去解释三维场景中所存在的那些物体，以及它们是以什么空间位置或相互关系而存在的。这项研究工作往往存在以下的一些困难：物体之间常常发生遮挡，照明条件有很大变化，使可见部份有很大的不确定性，物体的方向往往也是未知的。为了解决这些问题，大部分采用人工智能模型、知识表示、推理、假设、检验、知识库、关系结构匹配等方法。三维场景分析的应用范围涉及机器人视觉，包括工业、水下、恶劣环境(化工、核反应堆、高温)条件下的机器人和军事侦察机器人、以及交通管理、遥感、放射学、显微技术和工业质量检查等。图象分析涉及的领域非常广泛，随着应用不断地深入，对理论、方法、软件实现、系统等提出许多新课题，例如人工智能中的表示、约束推理、预测、图象分析的数据结构和数据库以及为使系统实时处理所采用的并行处理、VLSI技术。【参考文献】：1 Parlidis T．Computer Graphics and Image Processing．1978，72 Haralick R M．Statistical and Structural Approaches Pro．of IEEE．1979，67(5)3 Aggarual J K．IEEE Trans．1980，2(6)4 Rosenfeild A．Proc．of 6th IJCPR．19825 Marr D．Vision(Freeman．SanFrancisco，1982)6 Serra J．Image Analysis and Mathematical Morphology．Acadcmic Press，19827 吴健康．数字图象分析．北京：人民邮电出版社，19898 徐建华．图象处理与分析．北京，科学出版社，1992(合肥工业大学钱源诚教授撰) |
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