技術(shù)生命周期視域下領(lǐng)域介入方向與時(shí)機(jī)研究
——以圖像處理技術(shù)領(lǐng)域?yàn)槔?/h1>

2022-01-06 09:54:30張玲玲凌世婷

科技和產(chǎn)業(yè)訂閱 2021年12期 收藏

關(guān)鍵詞：成熟期圖像處理分支

張玲玲， 凌世婷

(電子科技大學(xué)圖書(shū)館, 成都 611731)

圖像處理(image processing)又稱(chēng)為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像。常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。借助計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展與各類(lèi)理論的不斷完善，數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用范圍被拓寬，在航空航天、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療診斷、資源環(huán)境、氣象及交通監(jiān)測(cè)、文化教育等領(lǐng)域創(chuàng)造了巨額社會(huì)價(jià)值。專(zhuān)利具有新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性，專(zhuān)利信息分析以及技術(shù)生命周期階段分析對(duì)于評(píng)估一項(xiàng)技術(shù)所處的發(fā)展水平，以及預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、指導(dǎo)領(lǐng)域科研管理、制定企業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略、規(guī)劃相關(guān)發(fā)展政策等方面都發(fā)揮著重要作用[1]。圖像處理技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠姸?，基于?zhuān)利文獻(xiàn)開(kāi)展技術(shù)生命周期研究，能夠定量分析技術(shù)發(fā)展方向及趨勢(shì)，可以有效指導(dǎo)相關(guān)企業(yè)挺進(jìn)技術(shù)市場(chǎng)的進(jìn)入時(shí)期與機(jī)會(huì)成本，有利于促進(jìn)圖像處理技術(shù)的快速良性發(fā)展。

1 研究綜述

技術(shù)生命周期是反映技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的重要方法[2]。與產(chǎn)品生命周期類(lèi)似，技術(shù)的發(fā)展會(huì)經(jīng)過(guò)技術(shù)生命周期的不同階段。國(guó)內(nèi)外學(xué)者就技術(shù)生命周期提出了四階段論、五階段論與六階段論，但多數(shù)學(xué)者認(rèn)同四階段論，即技術(shù)生命周期由萌芽期(導(dǎo)入期)、成長(zhǎng)期、成熟期與飽和期(衰退期)組成。

學(xué)術(shù)界并沒(méi)有一個(gè)權(quán)威的技術(shù)生命周期分析方法，專(zhuān)利數(shù)據(jù)能夠客觀真實(shí)地衡量技術(shù)研發(fā)情況、反映技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，較多研究均基于專(zhuān)利數(shù)據(jù)開(kāi)展技術(shù)生命周期研究。李春燕[3]評(píng)價(jià)了S曲線(xiàn)、技術(shù)生命周期圖、專(zhuān)利指標(biāo)分析法等多種技術(shù)生命周期研究方法；王山等[4]將技術(shù)生命周期研究方法總結(jié)為3類(lèi)，包括模型化方法、計(jì)量法與描述型方法。李進(jìn)進(jìn)等[5]采用技術(shù)生命周期圖法對(duì)體外診斷試劑行業(yè)專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)行了研究；靳軍寶等[6]、婁巖等[7]基于Fisher-pry模型，分別對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)成熟度進(jìn)行了分析；余致力[8]采用專(zhuān)利指標(biāo)法對(duì)研究了藥物紫杉醇技術(shù)生命周期及發(fā)展趨勢(shì)；張海峰等[9]提煉了技術(shù)生命周期中各階段的特征指標(biāo)，并運(yùn)用基于模糊貼近度的多目標(biāo)分類(lèi)算法，構(gòu)建了技術(shù)生命周期階段判定方法，通過(guò)人工智能技術(shù)驗(yàn)證了該判定方法的準(zhǔn)確性；高常青等[10]運(yùn)用TRIZ法預(yù)測(cè)離心沖擊打夯機(jī)技術(shù)已度過(guò)成長(zhǎng)期進(jìn)入成熟期。

S曲線(xiàn)法可定量推算技術(shù)生命周期發(fā)展階段，適用于較長(zhǎng)時(shí)間范圍的大數(shù)據(jù)分析，在專(zhuān)利技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用分析非常普遍。S 曲線(xiàn)主要包括Logistic曲線(xiàn)和Gompertz曲線(xiàn)，前者對(duì)稱(chēng)，后者不對(duì)稱(chēng)，Logistic曲線(xiàn)在實(shí)踐中應(yīng)用比較廣泛。馮康[11]根據(jù)Logistic模型對(duì)中國(guó)環(huán)境治理領(lǐng)域的專(zhuān)利文獻(xiàn)進(jìn)行分析研究，發(fā)現(xiàn)中國(guó)環(huán)境治理領(lǐng)域處于技術(shù)發(fā)展萌芽期，即將進(jìn)入發(fā)展期，從發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)的角度提出相關(guān)建議。葛亮[12]結(jié)合技術(shù)生命周期理論與Logistic模型綜合分析了國(guó)內(nèi)石墨烯技術(shù)所處的發(fā)展階段，揭示了石墨烯技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。張豐等[13]運(yùn)用Logistic模型分析中國(guó)、美國(guó)和日本等三國(guó)新能源汽車(chē)的技術(shù)生命周期，預(yù)測(cè)其技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段美國(guó)、日本的新能源汽車(chē)技術(shù)更加成熟，但是中國(guó)的新能源汽車(chē)發(fā)展?jié)摿薮?，具有后發(fā)優(yōu)勢(shì)。方曦等[14]結(jié)合專(zhuān)利指標(biāo)法和S曲線(xiàn)數(shù)學(xué)模型法分析中國(guó)門(mén)禁系統(tǒng)安全技術(shù)的生命周期，揭示了門(mén)禁系統(tǒng)安全技術(shù)所處發(fā)展階段及發(fā)展趨勢(shì)，并從專(zhuān)利戰(zhàn)略視角為相關(guān)企業(yè)提供出了相應(yīng)專(zhuān)利策略。Mahdis等[15]運(yùn)用Logistic模型對(duì)光伏技術(shù)生命周期進(jìn)行了研究。Chang等[16]利用Logistic曲線(xiàn)與專(zhuān)利指標(biāo)結(jié)合的方法對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)生命周期進(jìn)行了判別。Mohammad等[17]運(yùn)用 Logistic分析方法識(shí)別了石油產(chǎn)業(yè)二氧化碳注入技術(shù)生命周期階段。

2 研究方法

技術(shù)生命周期是指某領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)與成長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)軌跡，符合生命周期S曲線(xiàn)規(guī)律，主要由技術(shù)萌芽期、技術(shù)成長(zhǎng)期、技術(shù)成熟期、技術(shù)飽和期(衰退期)構(gòu)成。本次報(bào)告采用Logistic曲線(xiàn)方法研究圖像處理各技術(shù)分支領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展周期，了解分支技術(shù)目前所處生命周期及未來(lái)可能的發(fā)展空間，Logistic曲線(xiàn)公式為

(1)

運(yùn)用Logistic曲線(xiàn)進(jìn)行生命周期測(cè)算時(shí)，以L(fǎng)oglet Lab軟件作為運(yùn)算工具。Loglet Lab軟件的運(yùn)算結(jié)果包含3項(xiàng)參數(shù)，即飽和值(Saturation)、成長(zhǎng)時(shí)間(Growth Time)和反曲點(diǎn)(midpoint)。式(1)中，y為因變量，t為時(shí)間變量，L即為自然極限飽和值(saturation)，β即曲線(xiàn)中轉(zhuǎn)折點(diǎn)(midpoint)的時(shí)間點(diǎn)，α即為成長(zhǎng)時(shí)間。Staturation表示使用某一技術(shù)所產(chǎn)生的最大效用值，即預(yù)估專(zhuān)利飽和值； Growth Time用tg表示，指某一技術(shù)所產(chǎn)生最大效用值的10%～90%所花費(fèi)的時(shí)間，即表示成長(zhǎng)期與成熟期所需要花費(fèi)的時(shí)間；midpoint表示S曲線(xiàn)的反曲點(diǎn)，用tm表示，即二次微分由正轉(zhuǎn)負(fù)的零點(diǎn)值，即技術(shù)成熟期開(kāi)始出現(xiàn)的時(shí)間[18]。

設(shè)定t0為技術(shù)萌芽期開(kāi)始時(shí)間，t1為成長(zhǎng)期開(kāi)始臨界點(diǎn)，t2為成熟期開(kāi)始臨界點(diǎn)，t3為飽和期開(kāi)始臨界點(diǎn)，如圖1所示。利用Loglet Lab軟件，計(jì)算出Staturation最大效用值、成長(zhǎng)時(shí)間tg和反曲點(diǎn)tm參數(shù)值，根據(jù)Logistic模型的反轉(zhuǎn)點(diǎn)對(duì)稱(chēng)性，進(jìn)一步推算出技術(shù)成長(zhǎng)期的臨界點(diǎn)t1=tm-tg/2，技術(shù)成熟期的臨界點(diǎn)t2=tm，技術(shù)飽和期的臨界點(diǎn)t3=tm+tg/2。

圖1 Logistic曲線(xiàn)模型的技術(shù)生命周期

3 實(shí)證分析

3.1 技術(shù)分解與數(shù)據(jù)獲取

研究數(shù)據(jù)來(lái)源于科睿唯安公司Derwent Innovation(DI)專(zhuān)利分析系統(tǒng)，因?yàn)榘l(fā)明專(zhuān)利相較于實(shí)用新型專(zhuān)利和外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利技術(shù)含量高，能夠較為真實(shí)地反映科技創(chuàng)新能力，故本文以DI系統(tǒng)中發(fā)明專(zhuān)利為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)檢索時(shí)間為2019年5月1日，數(shù)據(jù)來(lái)源時(shí)間未做限制。因圖像處理技術(shù)方向較多，且應(yīng)用廣泛，為深入分析圖像處理技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)及主要發(fā)展方向，本次研究首先進(jìn)行領(lǐng)域技術(shù)分解，并進(jìn)一步根據(jù)技術(shù)分支制定檢索式，獲取數(shù)據(jù)。本次研究邀請(qǐng)領(lǐng)域?qū)＜夜餐瑥膱D像處理方法和圖像處理應(yīng)用兩個(gè)角度開(kāi)展技術(shù)分解，圖像處理方法技術(shù)分支包括圖像增強(qiáng)、圖像去噪、圖像復(fù)原、圖像重建、圖像編碼、圖像分割、圖像識(shí)別及圖像融合等8個(gè)領(lǐng)域；圖像處理技術(shù)應(yīng)用分支包括通信、生物識(shí)別、醫(yī)療、交通、工業(yè)應(yīng)用及遙感等6個(gè)領(lǐng)域，技術(shù)分支如圖2所示。根據(jù)技術(shù)分支，制定檢索式，并根據(jù)重點(diǎn)申請(qǐng)人進(jìn)行數(shù)據(jù)檢全與檢準(zhǔn)驗(yàn)證，檢索式如圖3所示，因分支較多，檢索式龐大，此處僅截圖展示部分。

圖2 圖像處理領(lǐng)域的技術(shù)分支

圖3 圖像處理領(lǐng)域技術(shù)分支檢索式

3.2 圖像處理技術(shù)專(zhuān)利整體分布

圖4 圖像處理領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)趨勢(shì)

全球圖像處理領(lǐng)域截至檢索時(shí)間共有專(zhuān)利申請(qǐng)436 917件，圖像處理專(zhuān)利申請(qǐng)趨勢(shì)及申請(qǐng)人增長(zhǎng)趨勢(shì)，如圖4所示。自1960年左右開(kāi)始出現(xiàn)圖像處理相關(guān)的專(zhuān)利申請(qǐng)，90年代以前圖像處理專(zhuān)利一直處于緩慢增長(zhǎng)狀態(tài)，自1990年開(kāi)始，專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)狀態(tài)并持續(xù)至今，申請(qǐng)人發(fā)展態(tài)勢(shì)與專(zhuān)利申請(qǐng)趨勢(shì)保持一致。曲線(xiàn)擬合發(fā)現(xiàn)，專(zhuān)利申請(qǐng)趨勢(shì)和申請(qǐng)人趨勢(shì)均符合多項(xiàng)式增長(zhǎng)模型，專(zhuān)利申請(qǐng)擬合曲線(xiàn)為y=20.011x2-790 71x+8×107(R2=0.984 5)，申請(qǐng)人擬合曲線(xiàn)為y=1.955 9x2-7 721.9x+8×106(R2=0.986 9)?？傮w來(lái)說(shuō)，圖像處理技術(shù)處于快速發(fā)展態(tài)勢(shì)。

進(jìn)一步關(guān)注圖像處理方法與應(yīng)用的技術(shù)分支專(zhuān)利分布情況，見(jiàn)表1。在圖像處理方法層面，圖像識(shí)別與圖像融合領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)占比最多，分別達(dá)到29%、21%；其次圖像編碼領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)較高，占比16%；圖像增強(qiáng)、圖像去噪、圖像復(fù)原、圖像分割、圖像重建技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)相對(duì)較少，占比均低于10%。在圖像處理的應(yīng)用層面，醫(yī)療、生物識(shí)別、工業(yè)領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)份額相對(duì)較大，占比分別為27%、23%、21%；通信及交通領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)量次之，專(zhuān)利申請(qǐng)占比分別13%、10%；遙感領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)相對(duì)較少，占比6%?？傮w而言，圖像處理領(lǐng)域，方法創(chuàng)新相對(duì)技術(shù)應(yīng)用的研發(fā)略多，方法創(chuàng)新研發(fā)更偏重圖像融合及圖像識(shí)別領(lǐng)域，技術(shù)應(yīng)用則主要分布在醫(yī)療、生物識(shí)別及工業(yè)場(chǎng)景。

3.3 圖像處理技術(shù)生命周期分布

利用Loglet Lab軟件，根據(jù)Logistic模型，研究圖像處理技術(shù)14個(gè)分支的技術(shù)生命周期，求得Logistic模型待估參數(shù)，見(jiàn)表2。由表2可知，圖像處理技術(shù)領(lǐng)域各分支的技術(shù)飽和值、技術(shù)成長(zhǎng)時(shí)間等存在較大差異。關(guān)注應(yīng)用方面的技術(shù)最大效用，圖像處理技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的最大效用值最高(44 698.947)，表明醫(yī)療領(lǐng)域?qū)D像處理技術(shù)的需求最高；其次在生物識(shí)別領(lǐng)域也有較高需求(13 108.01)。關(guān)注方法方面的技術(shù)最大效用，圖像

表1 圖像處理領(lǐng)域的技術(shù)構(gòu)成

表2 圖像處理領(lǐng)域技術(shù)分支的Logistic模型待估參數(shù)

處理技術(shù)領(lǐng)域在圖像識(shí)別方向的最大技術(shù)效用最高(20 191.86)，表明圖像識(shí)別是圖像處理技術(shù)中研究最多的方向，其次圖像融合、圖像分割方向研究也較豐富，均有較高技術(shù)效用(分別為7 305.504、7 114.051)。從技術(shù)方向的成長(zhǎng)時(shí)間來(lái)看，圖像識(shí)別方向技術(shù)成長(zhǎng)時(shí)間最長(zhǎng)，為38.171，說(shuō)明該領(lǐng)域具有較大技術(shù)難度；其次，圖像分割、圖像融合兩個(gè)方向的技術(shù)成長(zhǎng)時(shí)間分別是36.004、33.229，說(shuō)明該兩領(lǐng)域技術(shù)也需要較長(zhǎng)發(fā)展時(shí)間。

根據(jù)參數(shù)值進(jìn)一步求得圖像處理技術(shù)分支的萌芽期開(kāi)始時(shí)間t0、成長(zhǎng)期開(kāi)始臨界點(diǎn)t1、成熟期開(kāi)始臨界點(diǎn)t2、飽和期開(kāi)始臨界點(diǎn)t3，如表3、圖5、圖6所示。表3給出了各技術(shù)分支在技術(shù)生命周期各階段的臨界時(shí)間，圖5、圖6給出了技術(shù)分支發(fā)展趨勢(shì)及未來(lái)發(fā)展預(yù)測(cè)，圖中橫坐標(biāo)均表示時(shí)間，縱坐標(biāo)均表示專(zhuān)利申請(qǐng)量，圖中藍(lán)色面積表示截止數(shù)據(jù)采集時(shí)的已有專(zhuān)利申請(qǐng)量，灰色面積區(qū)域表示預(yù)測(cè)專(zhuān)利申請(qǐng)量，橙色線(xiàn)表示成長(zhǎng)期開(kāi)始的臨界點(diǎn)(t1)，黃色線(xiàn)表示成熟期開(kāi)始的臨界點(diǎn)(t2)，綠色線(xiàn)表示飽和期開(kāi)始的臨界點(diǎn)(t3)。

由圖表可知，目前圖像處理技術(shù)分支中，所有分支方向都已經(jīng)過(guò)了技術(shù)萌芽階段；共有3個(gè)分支處于技術(shù)成長(zhǎng)階段，包括圖像分割與圖像識(shí)別技術(shù)方法研究，以及生物識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域；共有4個(gè)分支方向處于技術(shù)成熟階段，包括圖像增強(qiáng)、圖像去噪、圖像重建、圖像融合等技術(shù)方法研究方向；共7個(gè)分支方向處于技術(shù)飽和階段，包括圖像復(fù)原、圖像編碼技術(shù)方法研究方向及通信、醫(yī)療、交通、工業(yè)應(yīng)用、遙感等方向。

表3 圖像處理領(lǐng)域技術(shù)分支的生命周期臨界點(diǎn)

圖5 圖像處理領(lǐng)域分支技術(shù)生命周期(方法)

圖6 圖像處理領(lǐng)域分支技術(shù)生命周期(應(yīng)用)

3.4 結(jié)論與建議

雖然圖像處理技術(shù)領(lǐng)域整體處于上升發(fā)展?fàn)顟B(tài)，但實(shí)際上，在不同分支的技術(shù)生命周期表現(xiàn)差異非常大。圖像處理方法層面，圖像分割處于技術(shù)成長(zhǎng)期，預(yù)估在2025年進(jìn)入成熟期，說(shuō)明該領(lǐng)域的技術(shù)仍處于快速成長(zhǎng)期，技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)空間明顯較大，值得相關(guān)創(chuàng)新主體積極關(guān)注。圖像識(shí)別領(lǐng)域則剛好處在進(jìn)入技術(shù)成熟期的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，說(shuō)明該領(lǐng)域技術(shù)正在迎接越來(lái)越多機(jī)構(gòu)加入其中，相關(guān)技術(shù)仍持續(xù)增加，但增速逐漸放緩，技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)空間將逐漸減小。但總體來(lái)說(shuō)，圖像分割、圖像識(shí)別分別預(yù)計(jì)到2043、2040年才會(huì)進(jìn)入技術(shù)飽和期，故該兩個(gè)領(lǐng)域技術(shù)仍然處于競(jìng)爭(zhēng)開(kāi)發(fā)階段，是值得重點(diǎn)進(jìn)入的技術(shù)方向。圖像去噪、圖像重建、圖像融合、圖像增強(qiáng)領(lǐng)域目前處于技術(shù)成熟期，也就是表明上述4個(gè)分支方向的技術(shù)已逐漸趨于成熟，欲尋求大的技術(shù)革新或技術(shù)變革變得比較困難，更多的發(fā)明屬于小的改進(jìn)型發(fā)明。整體來(lái)看，4個(gè)方向預(yù)估在未來(lái)2～8年時(shí)間將進(jìn)入技術(shù)飽和期，也就是說(shuō)未來(lái)技術(shù)創(chuàng)新的空間相對(duì)較小，雖然技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)仍有開(kāi)放空間，但若此時(shí)相關(guān)機(jī)構(gòu)想要進(jìn)入該領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)角逐，應(yīng)充分考慮自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)。圖像復(fù)原、圖像編碼領(lǐng)域分別于2002、2005年就已經(jīng)進(jìn)入技術(shù)飽和階段了，也就是說(shuō)上述兩個(gè)方向的技術(shù)創(chuàng)新空間已顯著減小，重大技術(shù)創(chuàng)新幾乎難以出現(xiàn)，專(zhuān)利數(shù)量也呈現(xiàn)出逐漸下滑趨勢(shì)。進(jìn)入技術(shù)飽和期后，技術(shù)方向的發(fā)展要么在一段時(shí)期內(nèi)停滯不前，要么正處在新一輪顛覆性技術(shù)孕育時(shí)期，故此時(shí)若相關(guān)機(jī)構(gòu)想進(jìn)入該領(lǐng)域，除非有實(shí)力成為新一代技術(shù)引領(lǐng)者，否則并非良策。

圖像處理應(yīng)用層面，生物識(shí)別領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用已于2018年進(jìn)入技術(shù)成熟期，也就是說(shuō)圖像處理技術(shù)目前在生物識(shí)別方向的技術(shù)應(yīng)用已慢慢趨于成熟，在生物識(shí)別方向的圖像處理技術(shù)更多屬于改進(jìn)型創(chuàng)新，技術(shù)空間相對(duì)開(kāi)放，但競(jìng)爭(zhēng)較激烈。到2033年，圖像處理技術(shù)在生物識(shí)別方向的應(yīng)用將進(jìn)入飽和期，目前而言，若相關(guān)機(jī)構(gòu)考慮此時(shí)進(jìn)入生物識(shí)別領(lǐng)域，仍有一定競(jìng)爭(zhēng)空間與機(jī)會(huì)。工業(yè)應(yīng)用、通信、醫(yī)療、交通、遙感領(lǐng)域目前都已進(jìn)入應(yīng)用飽和期，其中工業(yè)應(yīng)用、通信、醫(yī)療、交通領(lǐng)域進(jìn)入飽和期較長(zhǎng)時(shí)間了，遙感領(lǐng)域則剛進(jìn)入技術(shù)飽和階段?？傮w來(lái)說(shuō)，圖像處理技術(shù)在上述5個(gè)分支方向的創(chuàng)新應(yīng)用空間在逐漸減小，專(zhuān)利呈現(xiàn)出下滑發(fā)展趨勢(shì)。進(jìn)入技術(shù)應(yīng)用飽和期后，圖像處理技術(shù)在相關(guān)方向的創(chuàng)新應(yīng)用越來(lái)越少，或停留于目前技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，或等待相關(guān)技術(shù)的突破性發(fā)展引發(fā)新一輪的創(chuàng)新應(yīng)用，故此時(shí)若相關(guān)機(jī)構(gòu)期望進(jìn)入該領(lǐng)域展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)，時(shí)機(jī)不佳，需要慎之又慎。

綜合來(lái)說(shuō)，就圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的14個(gè)分支的技術(shù)生命周期而言，可整體分為3個(gè)層級(jí)，按層級(jí)評(píng)估技術(shù)發(fā)展情況及進(jìn)入該領(lǐng)域的機(jī)會(huì)成本。層級(jí)①是指處于技術(shù)成長(zhǎng)期的領(lǐng)域，包括圖像分割、圖像識(shí)別及生物識(shí)別3個(gè)技術(shù)分支。上述3個(gè)分支領(lǐng)域有較大的技術(shù)創(chuàng)新空間，較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與機(jī)會(huì)，建議優(yōu)先重點(diǎn)關(guān)注上述3個(gè)技術(shù)成長(zhǎng)期的領(lǐng)域，把握進(jìn)入圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的潛力方向。層級(jí)②是指處于技術(shù)成熟期的領(lǐng)域，包括圖像去噪、圖像重建、圖像融合、圖像增強(qiáng)等4個(gè)技術(shù)分支。上述4個(gè)領(lǐng)域目前處于技術(shù)成熟期，相比圖像分割、圖像識(shí)別及生物識(shí)別領(lǐng)域而言，技術(shù)仍然快速發(fā)展，但增速相對(duì)放緩，技術(shù)創(chuàng)新空間仍然開(kāi)放，仍有一定競(jìng)爭(zhēng)空間與機(jī)會(huì)，建議該4個(gè)領(lǐng)域可作為第二梯度關(guān)注。層級(jí)③是指處于技術(shù)飽和期的領(lǐng)域，包括圖像復(fù)原、圖像編碼技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域及工業(yè)應(yīng)用、通信、醫(yī)療、交通應(yīng)用及遙感領(lǐng)域。相對(duì)來(lái)說(shuō)，上述7個(gè)領(lǐng)域目前技術(shù)已經(jīng)比較飽和，技術(shù)創(chuàng)新空間已顯著減小，進(jìn)入機(jī)會(huì)成本明顯較高，對(duì)于能夠進(jìn)行顛覆性技術(shù)發(fā)明創(chuàng)造的機(jī)構(gòu)是較好的進(jìn)入時(shí)期，否則需慎重考慮在技術(shù)飽和期進(jìn)入技術(shù)市場(chǎng)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文從技術(shù)生命周期角度出發(fā)，實(shí)證研究了圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的整體發(fā)展情況及技術(shù)分支的生命周期進(jìn)展，明確了圖像處理技術(shù)在不同技術(shù)分支的發(fā)展進(jìn)程各不同相同，進(jìn)一步確定了各分支的技術(shù)生命周期階段及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為相關(guān)企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等創(chuàng)新主體期望進(jìn)入圖像處理技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域與市場(chǎng)角逐提供了方向選擇及進(jìn)入時(shí)期建議。但在研究過(guò)程中仍然存在一些不足，比如僅僅采用S曲線(xiàn)模型開(kāi)展技術(shù)生命周期研究，缺乏更豐富、全面的研究視角與方法支撐；專(zhuān)利申請(qǐng)存在一定滯后性，尤其近兩年的數(shù)據(jù)會(huì)比較失真，在反映技術(shù)發(fā)展情況方面有一定影響。實(shí)際上，技術(shù)生命周期的影響因素比較多，基于專(zhuān)利數(shù)據(jù)視角的分析僅能作為參考，實(shí)踐過(guò)程中應(yīng)充分考慮多種因素，綜合決策。

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