Изображений анализ

ИЗОБРАЖЕНИЙ АНАЛИЗ, извлечение из изображения информации для принятия решений относительно объектов и ситуаций, представленных на изображении. Машинное зрение, основанное на методах и средствах математического изображений анализа, представляет собой технический аналог зрения живых организмов, это процесс определения по изображениям, что и где именно присутствует в окружающем мире. Изображений  анализ  сводится к решению задач обработки, анализа и оценивания информации и осуществляется реализацией математических процедур обработки и оценивания информации на ЭВМ. Объектами изображений анализа служат так называемые цифровые изображения, т. е. матрицы, полученные с помощью систем регистрации и формирования изображений. Элементы этих матриц - преобразованные значения яркости элементов световой конфигурации, представляющей собой изображение.

Изображений  анализ  в широком смысле включает все виды преобразования изображений: обработку, изображений анализ  в узком смысле, распознавание и понимание. Обработка изображений - преобразование одного изображения в другое с помощью операций сжатия, восстановления, улучшения визуального качества, квантования и фильтрации. Изображений  анализ  в узком смысле обеспечивает приведение изображения к виду, удобному для распознавания, т. е. построение формальной модели изображения. Основными задачами изображений анализа  в узком смысле являются сегментация, выделение признаков, описывающих состав и содержание изображения, вычисление характеристик, используемых для построения модели изображения, и синтез модели. Распознавание изображений состоит в постановке и решении задач распознавания образов при задании исходной информации в виде изображений и их моделей. В результате распознаваемое изображение, его фрагменты или отдельные объекты, представленные на нём, относятся к некоторому классу или разделяются на непересекающиеся подмножества. Понимание изображений трактуется как имитация функциональных возможностей зрительной системы человека, в частности как извлечение из двумерных изображений информации о трёхмерных объектах. В результате получается формальное описание изображения на языке его элементов и отношений между ними, которое пригодно для принятия решений о трёхмерном объекте. Понимание изображений часто отождествляется со сцен анализом и рассматривается как основная задача автоматизированных систем машинного зрения.

Изображений  анализ  использует широкий набор математических методов алгебры, геометрии, дискретной математики и математической логики, теории вероятностей и математической статистики, математического анализа, а также методы математической теории распознавания образов, теории обработки сигналов и методы физики, в том числе оптики. Развитие математической теории изображений анализа  идёт по пути её алгебраизации на основе алгебраического подхода к задачам распознавания и классификации, который был развит Ю. И. Журавлёвым, и его специализации на случай представления исходной информации в виде изображений - так называемой дескриптивной теории изображений анализа, развитой И. Б. Гуревичем, а также разработки теории алгебры изображений.

Начиная с 1960-х годов большая часть  приложений теории распознавания образов связана с использованием изображений анализа  в прикладных задачах принятия решений, диагностики, идентификации и прогнозирования. Изображений  анализ  применяется в технической диагностике, неразрушающем контроле, при зондировании поверхности Земли из атмосферы и космоса, экологическом мониторинге, в прогнозировании хода лечения и диагностике в медицине (анализ рентгенограмм, томограмм, ангиограмм, неинвазивные исследования), в археологии, в установлении подлинности и реставрации произведений искусства, а также при прогнозировании в химии и фармакологии, при автоматизации научных исследований в биологии, медицине, физике, химии, для предотвращения террористических актов, в криминалистике, космических исследованиях и при разработке военной техники новых поколений.

Лит.: Гуревич И. Б. Проблема распознавания изображений // Распознавание. Классификация. Прогноз. Математические методы и их применение. М., 1989. Вып. 1; Журавлев Ю. И., Гуревич И. Б. Распознавание образов и распознавание изображений // Там же. М., 1989. Вып. 2; Gurevitch I. В. Descriptive technique for image description, representation and recognition // Pattern Recognition and Image Analysis. 1991. Vol. 1. № 1; Dictionary of computer vision and image processing. N. Y., 2005.