El análisis de imágenes es la extracción de información significativa de las imágenes ; principalmente a partir 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 .
Las computadoras son indispensables para el análisis de grandes cantidades de datos, para tareas que requieren computación compleja o para la extracción de información cuantitativa. Por otro lado, la corteza visual humana es un excelente aparato de análisis de imágenes, especialmente para extraer información de alto nivel, y para muchas aplicaciones, incluida la medicina, la seguridad y la teledetección, los analistas humanos aún no pueden ser reemplazados por computadoras. Por esta razón, muchas herramientas importantes de análisis de imágenes, como los detectores de bordes y las redes neuronales, están inspiradas en modelos de percepción visual humana .
Digital
El análisis de imágenes digitales o análisis de imágenes por computadora es cuando una computadora o 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 por computadora o de las máquinas y las imágenes médicas , 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 en 2D, por ejemplo, deben analizarse en visión por computadora y las imágenes en 3D en imágenes médicas . El campo se estableció en las décadas de 1950 y 1970, por ejemplo, con contribuciones pioneras de Azriel Rosenfeld , Herbert Freeman , Jack E. Bresenham o King-Sun Fu .
Técnicas
Hay muchas técnicas diferentes que se utilizan para analizar imágenes automáticamente. Cada técnica puede ser útil para una pequeña gama de tareas, sin embargo, todavía no existen métodos conocidos de análisis de imágenes que sean lo suficientemente genéricos para una amplia gama de tareas, en comparación con las capacidades de las capacidades de análisis de imágenes de un ser humano. Ejemplos de técnicas de análisis de imágenes en diferentes campos incluyen:
Aplicaciones
Las aplicaciones del análisis de imágenes digitales se están expandiendo continuamente a través de todas las áreas de la ciencia y la industria, que incluyen:
- lectura de microplacas de ensayo , como detectar dónde se fabricó una sustancia química.
- astronomía , como calcular el tamaño de un planeta.
- identificación automatizada de especies (por ejemplo, especies de plantas y animales)
- defensa
- análisis de nivel de error
- filtración
- visión artificial , como contar automáticamente los artículos en una cinta transportadora de fábrica.
- ciencia de los materiales , como determinar si una soldadura de metal tiene grietas.
- medicina , como la detección de cáncer en una mamografía.
- metalografía , como la determinación del contenido mineral de una muestra de roca.
- microscopía , como contar los gérmenes en un hisopo.
- reconocimiento automático de matrículas ;
- reconocimiento óptico de caracteres , como la detección automática de matrículas.
- detección remota , como la detección de intrusos en una casa y la producción de mapas de cobertura y uso de la tierra. [2] [3]
- robótica , como para evitar chocar contra un obstáculo.
- seguridad , como detectar el color de ojos o el color de cabello de una persona.
Basado en objetos
El análisis de imágenes basado en objetos (OBIA) emplea dos procesos principales, segmentación y clasificación. La segmentación de imágenes tradicional se realiza por píxel. Sin embargo, OBIA agrupa los píxeles en objetos homogéneos. Estos objetos pueden tener diferentes formas y escalas. Los objetos también tienen estadísticas asociadas que se pueden usar para clasificar objetos. Las estadísticas pueden incluir geometría, contexto y textura de objetos de imagen. El analista define estadísticas en el proceso de clasificación para generar, por ejemplo, la cobertura del suelo .
Cuando se aplica a imágenes de la Tierra, 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 sensores remotos (RS) en imágenes-objetos significativos, y valorando sus características a través de escalas espacial, espectral y temporal ”. [4] [5] La conferencia internacional GEOBIA se celebra cada dos años desde 2006. [6]
El análisis de imágenes basado en objetos también se aplica en otros campos, como la biología celular o la medicina. Por ejemplo, puede detectar cambios de formas celulares en el proceso de diferenciación celular. [7]
La técnica se implementa en software como eCognition o la caja de herramientas Orfeo .
Ver también
- Imaginería arqueológica
- Tecnologías de imagen
- Procesamiento de imágenes
- Mapeo de cobertura terrestre
- Inteligencia militar
- Sensores remotos
Referencias
- ^ 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.CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Xie, Y .; Sha, Z .; Yu, M. (2008). "Imágenes de teledetección en el mapeo de la vegetación: una revisión" . Revista de Ecología Vegetal . 1 (1): 9-23. doi : 10.1093 / jpe / rtm005 .
- ^ 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 hospedador principal 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 Geoinformación y Observación Aplicada de la Tierra . 23 (100): 81–94. Código bibliográfico : 2013IJAEO..23 ... 81W . doi : 10.1016 / j.jag.2012.11.007 . PMC 4010295 . PMID 24817838 .
- ^ GJ Hay & 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 percepción remota impulsadas por el conocimiento. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, 18. Springer, Berlín / Heidelberg, Alemania: 75-89 (2008)
- ^ 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 Percepción Remota . Elsevier BV. 87 (100): 180-191. Código bibliográfico : 2014JPRS ... 87..180B . doi : 10.1016 / j.isprsjprs.2013.09.014 . ISSN 0924-2716 . PMC 3945831 . PMID 24623958 .
- ^ [1]
- ^ 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 método novedoso 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 .
Otras lecturas
- El manual de procesamiento de imágenes de John C. Russ, ISBN 0-8493-7254-2 (2006)
- Procesamiento y análisis de imágenes: métodos variables , PDE, wavelet y estocásticos por Tony F. Chan y Jianhong (Jackie) Shen , ISBN 0-89871-589-X (2005)
- Visión frontal y análisis de imágenes multiescala por Bart M. ter Haar Romeny, rústica, ISBN 1-4020-1507-0 (2003)
- Guía práctica para el análisis de imágenes por JJ Friel, et al., ASM International , ISBN 0-87170-688-1 (2000).
- Fundamentos del procesamiento de imágenes por Ian T. Young, Jan J. Gerbrands, Lucas J. Van Vliet, rústica, ISBN 90-75691-01-7 (1995)
- Image Analysis and Metalography editado por PJ Kenny, et al., International Metalographic Society y ASM International (1989).
- Análisis cuantitativo de imágenes de microestructuras por HE Exner y HP Hougardy, DGM Informationsgesellschaft mbH, ISBN 3-88355-132-5 (1988).
- "Preparación de muestras metalográficas y materialográficas, microscopía óptica, análisis de imágenes y pruebas de dureza", Kay Geels en colaboración con Struers A / S, ASTM International 2006.