圖像伺服器

圖像伺服器（image server）是一種專門用於處理圖像檔案和存儲的特殊計算機。圖像伺服器通常比一般的個人計算機擁有更大的存儲容量，並具有一些其他的功能，如磁碟鏡像、多個網路接口卡、熱備援多電源供應器。圖像伺服器主要提供圖像有關服務，加快圖像數據處理過程。

基本介紹

• 中文名：圖像伺服器
• 外文名：image server
• 學科：計算機
• 定義：處理圖像檔案和存儲的特殊計算機
• 目的：加快圖像數據處理
• 領域：人工智慧

簡介

圖像伺服器（image server）是一種專門用於處理圖像檔案和存儲的特殊計算機。圖像伺服器一般提供以下服務：圖像接收、圖像暫存、圖像路由、圖像檢索和圖像預取等服務。圖像伺服器最大特點是能加快圖像數據處理進程。在很多領域都有套用，例如醫學中醫療影像數據的存取以及圖像識別中都需要專門圖像伺服器來加快圖像數據的計算和存取過程。圖像伺服器一般都有專門圖形處理器。

伺服器

在網路環境中或在具有客戶——伺服器結構的分散式處理環境中，為客戶的請求提供服務的結點計算機。伺服器通常是一個計算機系統，由中央處理機、存儲器、輸入輸出設備和軟體系統組成。伺服器可提供檔案、資料庫、列印、通信、圖形、圖像、安全、保密、系統管理以及網路管理等服務。

圖像檢索

概述

從20世紀70年代開始，有關圖像檢索的研究就已開始，當時主要是基於文本的圖像檢索技術（Text-based Image Retrieval，簡稱TBIR），利用文本描述的方式描述圖像的特徵，如繪畫作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以後，出現了對圖像的內容語義，如圖像的顏色、紋理、布局等進行分析和檢索的圖像檢索技術，即基於內容的圖像檢索（Content-based Image Retrieval，簡稱CBIR）技術。CBIR屬於基於內容檢索（Content-based Retrieval，簡稱CBR）的一種，CBR中還包括對動態視頻、音頻等其它形式多媒體信息的檢索技術。在檢索原理上，無論是基於文本的圖像檢索還是基於內容的圖像檢索，主要包括三方面：一方面對用戶需求的分析和轉化，形成可以檢索索引資料庫的提問；另一方面，收集和加工圖像資源，提取特徵，分析並進行標引，建立圖像的索引資料庫；最後一方面是根據相似度算法，計算用戶提問與索引資料庫中記錄的相似度大小，提取出滿足閾值的記錄作為結果，按照相似度降序的方式輸出。

文本檢索

基於文本的圖像檢索沿用了傳統文本檢索技術，迴避對圖像可視化元素的分析，而是從圖像名稱、圖像尺寸、壓縮類型、作者、年代等方面標引圖像，一般以關鍵字形式的提問查詢圖像，或者是根據等級目錄的形式瀏覽查找特定類目下的圖像，如Getty AAT使用近133,000個術語來描述藝術、藝術史、建築以及其它文化方面的對象，並推出30多個等級目錄，從7方面描述圖像的概念、物理屬性、類型和刊號等。又如Gograph）將圖像分為動態圖像、照片、圖示、背景、藝術剪輯圖、插圖、壁紙、界面、成套圖像8個一級類，下設數量不等的子類。在圖像數位化之前，檔案管理者、圖書管理員都是採用這種方式組織和管理圖像。 圖像所在頁面的主題、圖像的檔案名稱稱、與圖像密切環繞的文字內容、圖像的連結地址等都被用作圖像分析的依據，根據這些文本分析結果推斷其中圖像的特徵。

內容檢索

基於內容的圖像檢索根據圖像、圖像的內容語義以及上下文聯繫進行查找，以圖像語義特徵為線索從圖像資料庫中檢出具有相似特性的其它圖像。因為圖像的規模一般要大於純粹的文本信息，因此，基於內容的圖像檢索在檢索的速度和效率上要求更高。目前已有不少套用於實踐環境的基於內容圖像檢索系統，如由IBM公司開發的最早商業化QBIC系統，以及由哥倫比亞大學研發的WebSeek系統、麻省理工學院研發的Photobook系統等。通過基於內容的技術檢索Web圖像，首先需要從Web中剝離圖像，組成圖像集，對圖像集中的各個對象進行基於內容的特徵分析、相似度匹配。基於內容的圖像檢索系統一般包括圖像處理模組、查詢模組、對象庫和特徵庫和知識庫。

圖像數據

圖像是人對視覺感知的物質再現。圖像可以由光學設備獲取，如照相機、鏡子、望遠鏡及顯微鏡等；也可以人為創作，如手工繪畫。圖像可以記錄、保存在紙質媒介、膠片等等對光信號敏感的介質上。隨著數字採集技術和信號處理理論的發展，越來越多的圖像以數字形式存儲。因而，有些情況下“圖像”一詞實際上是指數字圖像。數字圖像，是二維圖像用有限數字數值像素的表示。通常，像素在計算機中保存為二維整數數組的光柵圖像，這些值經常用壓縮格式進行傳輸和儲存。

圖像數據（Image Data）是指用數值表示的各像素（pixel）的灰度值的集合。對真實世界的圖像一般由圖像上每一點光的強弱和頻譜（顏色）來表示，把圖像信息轉換成數據信息時，須將圖像分解為很多小區域，這些小區域稱為像素，可以用一個數值來表示它的灰度，對於彩色圖像常用紅、綠、藍三原色（trichromatic）分量表示。順序地抽取每一個像素的信息，就可以用一個離散的陣列來代表一幅連續的圖像。在地理信息系統中一般指柵格數據。

圖形處理器

圖形處理器（英語：graphics processing unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶片或圖形處理器，是一種專門在個人電腦、工作站、遊戲機和一些移動設備（如平板電腦、智慧型手機等）上運行繪圖運算工作的微處理器。

圖形處理器是英偉達公司（NVIDIA）在1999年8月發表精視 256（GeForce 256）繪圖處理晶片時首先提出的概念，在此之前，電腦中處理視頻輸出的顯示晶片，通常很少被視為是一個獨立的運算單元。而對手冶天科技（ATi）亦提出視覺處理器（Visual Processing Unit）概念。圖形處理器使顯示卡減少了對中央處理器的依賴，並分擔了部分原本是由中央處理器所擔當的工作，尤其是在進行三維繪圖運算時，功效更加明顯。圖形處理器所採用的核心技術有硬體座標轉換與光源、立體環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等。

圖形處理器可單獨與專用電路板以及附屬組件組成顯示卡，或單獨一片晶片直接內嵌入到主機板上，或者內置於主機板的北橋晶片中，現在也有內置於CPU上組成SoC的。個人電腦領域中，在2007年，90%以上的新型桌上型電腦和筆記本型電腦擁有嵌入式圖形處理器，但是在性能上往往低於不少獨立顯示卡。但2009年以後，AMD和英特爾都各自大力發展內置於中央處理器內的高性能集成式圖形處理核心，它們的性能在2012年時已經勝於那些低級獨立顯示卡，這使得不少低級的獨立顯示卡逐漸失去市場需求，兩大個人電腦圖形處理器研發巨頭中，AMD以AMD APU產品線取代旗下大部分的低級獨立顯示核心產品線，NVIDIA更是超過3年沒有更新低級獨立顯示核心的架構。而在手持設備領域上，隨著一些像是平板電腦等設備對圖形處理能力的需求越來越高，不少廠商像是高通（Qualcomm）、PowerVR、ARM、NVIDIA等，也在這個領域裡紛紛“大展拳腳”。

GPU不同於傳統的CPU，如Intel i5或i7處理器，其核心數量較少，專為通用計算而設計。 相反，GPU是一種特殊類型的處理器，具有數百或數千個核心，經過最佳化，可並行運行大量計算。 雖然GPU在遊戲中以3D渲染而聞名，但它們對運行分析，深度學習和機器學習算法尤其有用。 GPU允許某些計算比傳統CPU上運行相同的計算速度快10倍至100倍。