In magnetic confinement nuclear fusion devices such as JET, the last few years have witnessed a significant increase in the use of digital imagery, not only for the surveying and control of experiments, but also for the physical interpretation of results. More than 25 cameras are routinely used for imaging on JET in the infrared (IR) and visible spectral regions. These cameras can produce up to tens of Gbytes per shot and their information content can be very different, depending on the experimental conditions. However, the relevant information about the underlying physical processes is generally of much reduced dimensionality compared to the recorded data. The extraction of this information, which allows full exploitation of these diagnostics, is a challenging task. The image analysis consists, in most cases, of inverse problems which are typically ill-posed mathematically. The typology of objects to be analysed is very wide, and usually the images are affected by noise, low levels of contrast, low grey-level in-depth resolution, reshaping of moving objects, etc. Moreover, the plasma events have time constants of ms or tens of ms, which imposes tough conditions for real-time applications. On JET, in the last few years new tools and methods have been developed for physical information retrieval. The methodology of optical flow has allowed, under certain assumptions, the derivation of information about the dynamics of video objects associated with different physical phenomena, such as instabilities, pellets and filaments. The approach has been extended in order to approximate the optical flow within the MPEG compressed domain, allowing the manipulation of the large JET video databases and, in specific cases, even real-time data processing. The fast visible camera may provide new information that is potentially useful for disruption prediction. A set of methods, based on the extraction of structural information from the visual scene, have been developed for the automatic detection of MARFE (multifaceted asymmetric radiation from the edge) occurrences, which precede disruptions in density limit discharges. An original spot detection method has been developed for large surveys of videos in JET, and for the assessment of the long term trends in their evolution. The analysis of JET IR videos, recorded during JET operation with the ITER-like wall, allows the retrieval of data and hence correlation of the evolution of spots properties with macroscopic events, in particular series of intentional disruptions.
磁気核融合装置、例えばJETにおいては、ここ数年でデジタル画像の利用が大幅に増加しており、実験の監視・制御だけでなく、結果の物理的解釈にも用いられている。JETでは、赤外線（IR）および可視光領域で25台以上のカメラが日常的に使用されている。これらのカメラは、1ショットあたり最大数十GBのデータを生成し得るが、その情報内容は実験条件によって大きく異なる。しかし、 underlying physical processes に関する関連情報は、記録されたデータと比較して一般に次元がはるかに低い。この情報の抽出は、これらの診断装置を最大限に活用することを可能にするが、困難な課題である。画像解析は、ほとんどの場合、数学的に ill-posed（不適切な問題）である逆問題で構成される。解析対象となる物体の種類は非常に多様であり、画像は通常、ノイズ、低コントラスト、低いグレーレベルの深さ方向分解能、移動物体の変形などの影響を受ける。さらに、プラズマ現象の時定数はミリ秒から数十ミリ秒のオーダーであり、リアルタイムアプリケーションには厳しい条件を課す。JETでは、ここ数年、物理情報の抽出のための新しいツールと手法が開発されてきた。オプティカルフロー（optical flow）の方法論は、特定の仮定の下で、不安定性、ペレット、フィラメントなどのさまざまな物理現象に関連するビデオオブジェクトのダイナミクスに関する情報を導出することを可能にした。このアプローチは、MPEG圧縮ドメイン内でオプティカルフローを近似するように拡張されており、大規模なJETビデオデータベースの操作を可能にし、特定のケースではリアルタイムデータ処理も可能にした。高速可視光カメラは、ディスラプション予測に潜在的に有用な新しい情報を提供する可能性がある。視覚シーンからの構造情報の抽出に基づく一連の手法が、密度限界ディスラプションに先行して発生するMARFE（周辺非対称放射）の自動検出のために開発された。JETでは、ビデオの大規模調査とその進化の長期的傾向の評価のために、独自のスポット検出法が開発された。ITERライク壁を備えたJETの運転中に記録されたIRビデオの解析により、データの取得が可能となり、特に意図的なディスラプションの系列において、スポット特性の進化と巨視的パラメータとの相関関係が導出された。