画像解析

画像解析または画像分析は、主にデジタル画像処理技術を用いてデジタル画像から意味のある情報を抽出することです。^{[1]画像解析タスクは、}バーコードタグの読み取りのような単純なものから、顔から人物を識別するような高度なものまであります。

コンピュータは、大量のデータの分析、複雑な計算を必要とするタスク、または定量的な情報の抽出に不可欠です。一方、人間の視覚野は、特に高レベルの情報を抽出するのに優れた画像分析装置であり、医療、セキュリティ、リモートセンシングなどの多くのアプリケーションでは、人間の分析者をコンピュータに置き換えることはできません。このため、エッジ検出器やニューラルネットワークなどの多くの重要な画像分析ツールは、人間の視覚認識モデルにヒントを得ています。

デジタル画像解析またはコンピュータ画像解析は、コンピュータまたは電気機器が自動的に画像を調べて、そこから有用な情報を取得することです。デバイスは多くの場合コンピュータですが、電気回路、デジタルカメラ、携帯電話の場合もあります。コンピュータビジョン、マシンビジョン、医療画像処理の分野に関係し、パターン認識、デジタル幾何学、信号処理を多用します。このコンピュータサイエンスの分野は、もともと人工知能とロボット工学の分野として、MIT AIラボなどの学術機関で1950年代に発展しました。

これは、 2次元(2D) または3次元(3D)デジタル画像の量的または質的な特性評価です。2D 画像は、たとえばコンピューター ビジョンで分析され、3D 画像は医療画像処理で分析されます。この分野は、 Azriel Rosenfeld、Herbert Freeman、Jack E. Bresenham、King-Sun Fuなどの先駆的な貢献により、1950 年代から 1970 年代に確立されました。

画像の自動分析にはさまざまな手法が使用されています。各手法は限られた範囲のタスクには有効かもしれませんが、人間の画像分析能力と比較すると、幅広い範囲のタスクに十分対応できる画像分析手法はまだ知られていません。さまざまな分野における画像分析手法の例には、次のものがあります。

• 2Dおよび3Dオブジェクト認識、
• 画像セグメンテーション、
• 動き検出（例：単一粒子追跡）
• ビデオトラッキング、
• オプティカルフロー、
• 医療スキャン分析、
• 3D ポーズ推定。

デジタル画像解析の応用は、以下を含む科学および産業のあらゆる分野にわたって継続的に拡大しています。

• 解剖学では、解剖学的構造の正確な測定、視覚化、統計分析が可能になります。^[2]
• 化学物質が製造された場所を検出するなど、マイクロプレートの読み取りを分析する。
• 惑星の大きさを計算するなど、天文学。
• 自動種の識別（例：植物や動物の種）
• 防衛
• エラーレベル分析
• フィルタリング
• 工場のコンベアベルト上のアイテムを自動的にカウントするなどのマシンビジョン。
• 金属溶接部に亀裂があるかどうかを判断するなどの材料科学。
• マンモグラフィースキャンでがんを検出するなどの医療。
• 岩石サンプルの鉱物含有量を決定するなどの金属組織学。
• 顕微鏡検査、例えば綿棒内の細菌を数えることなど。
• 自動ナンバープレート認識;
• 自動ナンバープレート検出などの光学文字認識。
• リモートセンシング、例えば家屋への侵入者の検出や土地被覆・土地利用地図の作成など。^{[3] [4]}
• 障害物にぶつからないように操縦するロボットなど。
• 人の目の色や髪の色を検出するなど、セキュリティに使用されます。

オブジェクトベースの画像解析( OBIA ) には、セグメンテーションと分類という 2 つの典型的なプロセスが含まれます。セグメンテーションは、ピクセルを均質なオブジェクトにグループ化するのに役立ちます。オブジェクトは通常、個々の関心対象の特徴に対応しますが、オーバーセグメンテーションまたはアンダーセグメンテーションが発生する可能性が非常に高くなります。その後、分類はオブジェクトレベルで実行され、分類器の特徴としてオブジェクトのさまざまな統計が使用されます。統計には、画像オブジェクトの形状、コンテキスト、テクスチャが含まれます。高解像度の画像を分類する場合、オーバーセグメンテーションはアンダーセグメンテーションよりも好まれることがよくあります。^[5]

オブジェクトベースの画像解析は、細胞生物学、医学、地球科学、リモートセンシングなど多くの分野で応用されています。例えば、細胞分化の過程で細胞の形状の変化を検出することができます。^[6]また、土地被覆を生成するためにマッピングコミュニティで広く使用されています 。^{[5] [7]}

地球画像に適用された場合、OBIAは地理オブジェクトベース画像解析（GEOBIA）として知られ、「リモートセンシング（RS）画像を意味のある画像オブジェクトに分割し、空間、スペクトル、時間スケールを通じてその特性を評価する地理情報科学のサブ分野」と定義されます。^{[8] [7]} 国際GEOBIA会議は2006年以来2年ごとに開催されています。^[9]

OBIA 技術は、 eCognitionやOrfeo ツールボックスなどのソフトウェアに実装されています。

• 考古学的イメージ
• イメージング技術
• 画像処理
• imc FAMOS (1987)、グラフィカルデータ分析
• 土地被覆マッピング
• 軍事情報
• リモートセンシング

• 画像処理ハンドブック、 John C. Russ 著、ISBN 0-8493-7254-2 (2006) 
• 画像処理と分析 - 変分法、偏微分方程式、ウェーブレット法、確率論的手法、 Tony F. Chanおよび Jianhong (Jackie) Shen著、 ISBN 0-89871-589-X (2005) 
• フロントエンドビジョンとマルチスケール画像分析、 Bart M. ter Haar Romeny著、ペーパーバック、ISBN 1-4020-1507-0 (2003) 
• JJ Friel 他著『画像解析実用ガイド』 、 ASM International、ISBN 0-87170-688-1 (2000)。 
• 『画像処理の基礎』 Ian T. Young、Jan J. Gerbrands、Lucas J. Van Vliet 著、ペーパーバック、ISBN 90-75691-01-7 (1995) 
• PJ Kenny 他編『Image Analysis and Metallography』 、International Metallographic Society およびASM International (1989)。
• HE Exner および HP Hougardy による微細構造の定量的画像分析、DGM Informationsgesellschaft mbH、 ISBN 3-88355-132-5 (1988)。 
• 「金属組織学および材料学の試料作製、光学顕微鏡検査、画像分析および硬度試験」、Kay Geels と Struers A/S の共同研究、ASTM International 2006。