Аналитическая работа с изображением

Образы, изображения – с ними человек сталкивается на протяжении всей жизни. Уже с первых минут жизни ребенок узнает лицо матери среди других лиц. В домашней библиотеке мы можем сразу достать нужную нам книгу, узнав ее по знакомому рисунку или при покупке любимого товара, мы можем его определить по знакомой форме, рисунку на упаковке и раскраске.

Человек получает более 90% информации через зрение. Но возможности человеческого глаза ограничены, не смотря на сложность его строения. Человек пытается эти возможности постоянно увеличить. На помощь человеку приходит компьютер. В зрительной области взаимодействие человека и компьютера стало очень тесным и разделилось на два направления: автоматический режим работы и интерактивный. При автоматическом анализе изображения: автоматический подсчет объектов; все результаты измерения преобразовываются в единую шкалу; автоматическое вычисление параметров объекта, к примеру, площадь, периметр, координаты объекта, размеры и другое; классификация объектов по геометрическим признакам; статистическая обработка результатов измерения; создание архива.

При интерактивном анализе изображения: редактирование сводной таблицы: удаление или переименование объектов; измерение произвольных размеров.

С появлением компьютера человек, конечно, захотел подключить такой же компьютер к микроскопу и телескопу, чтобы ему не приходилось ошибаться при анализе и подсчетам объектов, которые человек увидит.

Но при этом возникла проблема, так как компьютер воспринимает изображение просто как набор файлов.

Очень далеко продвинет включение в компьютерные системы видеонаблюдения алгоритмов, которые отвечают за получение информации из видео. Это достижение активно развивается на рынке. Потому что именно видеоанализ отвечает за обнаружение людей в реальном времени, которые подходили к камере, которые отдалялись от нее и отличает это событие от другого изменения пикселей на экране. Анализ изображения позволяет идентифицировать не только признак, но и характер движения.

При дальнейшем просмотре архива применяется постпроцессинг. Это обработка и поиск событий, которые уже произошли. Постпроцессинг используется с целью экономии времени и повышения качества поиска, понимания, когда было событие.

Реконструкция формы и свойств объекта по набору кадров – еще одно перспективное направление анализа изображений. Это значит, что видео реального объекта, которое мы сняли, можно реконструировать его форму и представить объект в виде треугольников. Алгоритмы, которые при этом используются, могут напоминать принципы работы человеческого глаза и мозга. Автоматическая реконструкция очень сложная и пока даже самые современные алгоритмы компьютерного зрения работают только при определенных условиях. Но даже в этих случаях восстановление точной формы объектов пока, в настоящее время, невозможно. Дальнейшее развитие этого направления принесет огромную прибыль отрасли интеллектуального наблюдения.