Сегментация изображений: Типы, Методы, Приложения, проблемы

Введение

Обработка изображений, или цифровая обработка изображений, – это метод обработки цифрового изображения с использованием набора алгоритмов. Он включает в себя некоторые базовые и простые задачи, такие как удаление шума, идентификация человека, объекта или текста и т.д. Могут быть и некоторые сложные задачи, такие как обнаружение эмоций, классификация изображений, обнаружение аномалий, сегментация и многое другое.

С быстрым ростом популярности алгоритмов и экосистем искусственного интеллекта обработка изображений с использованием нейронных сетей также стала довольно популярной. Он используется во многих секторах, таких как правоохранительные органы, безопасность, сельское хозяйство, банковское дело, производство, военное дело, медицина и многое другое.

Давайте здесь подробно разберемся во всем, что касается сегментации изображений, включая ее использование, приложения, типы, методы, проблемы и многое другое.

Что такое сегментация изображений?

Сегментация изображения – это умный способ для компьютеров разбить изображение на более мелкие, понятные фрагменты. Вместо того, чтобы видеть все изображение как одно целое, сегментация помогает компьютеру идентифицировать отдельные объекты, людей или области на изображении.

Представьте, что вы хотите, чтобы компьютер распознал определенный объект на фотографии, например кошку. Сегментация изображения при обработке изображений помогает компьютеру сосредоточиться только на кошке, игнорируя фон. Это очень полезно в таких областях, как медицинское сканирование, когда врачи хотят сосредоточиться на одной части тела.

Технически сегментация изображения – это процесс разделения цифрового изображения на несколько подгрупп, называемых объектами изображения, что снижает сложность изображения и позволяет проводить дальнейший анализ и обработку каждого сегмента изображения.

Мы используем различные алгоритмы сегментации изображений, чтобы разделить изображение и сгруппировать его на несколько наборов пикселей. Итак, технически мы маркируем пиксели, чтобы идентифицировать людей, объекты или другие важные элементы, и пиксели с одинаковой меткой подпадают под одну категорию, поскольку у них есть что-то общее.

Сегментация изображений является частью компьютерного зрения, обработки изображений и глубокого обучения.

Типы сегментации изображений

В соответствии с различными подходами к сегментации изображений и типом обработки, которую необходимо включить для достижения цели, в глубоком обучении существует пять типов сегментации изображений.

1. Сегментация на основе порога

• Что это? Как раскрашивать внутри линий в книжке-раскраске.
• Как это работает? Компьютер устанавливает правило: если цвет пикселя темнее или светлее определенного уровня, он попадает в определенную категорию.
• Пример: Представьте, что вы отделяете черную кошку от белого фона на фотографии.

Пороговый уровень – это простейший метод сегментации изображения, который разделяет пиксели в соответствии с их интенсивностью относительно заданного порога или значения. Это более подходящий метод для объектов с более высокой интенсивностью, а не для других объектов или фона.

В методе пороговой сегментации мы рассматриваем гистограмму интенсивности всех пикселей изображения. Мы устанавливаем пороговое значение для разделения изображения на разные участки.

Например, для пикселей изображения в диапазоне от 0 до 255 пороговое значение будет установлено равным 60. Пиксели со значениями меньше или равными 60 получат значение 0 (черный), а пиксели со значением больше 60 получат значение 255 (белый).

Пороговое значение T работает как содержимое в изображениях с низким уровнем шума. В некоторых случаях мы также можем использовать динамические пороговые значения. Метод делит изображение в оттенках серого на два сегмента в соответствии с их отношением к T, что создает двоичное изображение.

2. Сегментация по регионам

• Что это? Это похоже на соединение точек, образующих фигуру.
• Как это работает? Похожие и расположенные близко друг к другу пиксели соединяются, создавая границы вокруг объектов.
• Пример: Группировка пикселей для определения формы автомобиля на изображении.

Сегментация изображения на основе регионов группирует связанные пиксели со схожими свойствами, будь то с точки зрения цвета или интенсивности. Проще говоря, метод включает в себя алгоритм создания сегментов путем разделения изображения на несколько компонентов со схожими характеристиками. Первоначально метод выполняет поиск некоторых начальных точек, которые могут быть меньшими частями или большими фрагментами входного изображения.

В этом методе сегментации изображения пиксели должны подчиняться некоторым предопределенным правилам, чтобы быть классифицированными на более мелкие пиксельные области. Более того, существуют определенные подходы, используемые для добавления большего количества пикселей к начальным точкам или уменьшения начальной точки до меньших сегментов, а затем объединения их с другими начальными точками меньшего размера. Таким образом, существует два основных метода, основанных на сегментации по регионам.

3. Сегментация на основе границ

• Что это? Создание границ вокруг объектов, помогающих компьютеру распознавать их.
• Как это работает? Он отслеживает внезапные изменения цвета или интенсивности, выделяя, где заканчивается один объект и начинается другой.
• Пример: Нахождение краев лица на фотографии.

Техника сегментации на основе границ определяет местоположение краев различных объектов на изображении, что является важным шагом на пути к пониманию особенностей изображения. Считается, что границы состоят из значимых объектов и значимой информации.

Это уменьшает размер изображения и отфильтровывает информацию, которая считается менее релевантной, а также сохраняет важные структурные свойства изображения и фокусируется исключительно на них.

Этот метод сегментации определяет границы на основе различных неоднородностей текстуры, контраста, насыщенности, цвета, яркости, уровня серого и т.д. Они также точно представляют границы объектов на изображении с помощью цепочек кромок, содержащих отдельные грани.

4. Сегментация на основе кластеризации

• Что это? Похоже на сортировку конфет M & M. по цвету.
• Как это работает? Пиксели с похожими цветами сгруппированы вместе, что упрощает идентификацию различных частей изображения.
• Пример: Сортировка пикселей неба, деревьев и воды на пейзажной фотографии.

Кластеризация – это неконтролируемый алгоритм машинного обучения, используемый для выявления скрытой информации на изображениях. Этот метод сегментации изображений улучшает зрение человека за счет выделения оттенков, кластеров и структур.

Он разделяет изображения на кластеры пикселей, которые имеют схожие характеристики, разделяет элементы данных и группирует одни и те же элементы в кластеры. Кластеризация K-средних является одним из наиболее распространенных алгоритмов, основанных на кластеризации, и может использоваться для создания сегментов на цветном изображении.

5. Метод, основанный на водоразделе

Водораздел, также основанный на регионе метод, представляет собой гребневой подход, который следует концепции топологической интерпретации. Это преобразование изображения в оттенках серого. Алгоритм сегментации изображений водораздела обрабатывает изображения как топографические карты, при этом яркость пикселей определяет высоту над уровнем моря.

Этот метод находит линии, образующие гребни и впадины, которые отмечают области между линиями водораздела. Он разделяет изображения на несколько областей в соответствии с высотой пикселя и группирует пиксели с одинаковым значением серого.

Проще говоря, алгоритм watershed рассматривает пиксели как локальную топографию и инициализируется с помощью пользовательских маркеров. Алгоритм водораздела определяет бассейны, точки минимумов, которые затопляются от маркеров до тех пор, пока бассейны не встретятся на линиях водораздела.

Сформированные на водоразделе отдельные бассейны, которые разлагают изображение по пикселям, присваиваются каждому региону или водоразделу.

Его варианты использования включают обработку медицинских изображений. Мы можем различать более светлые и темные области при МРТ-сканировании, что помогает в диагностике.

Традиционные Методы Сегментации изображений

До эры сложного глубокого обучения компьютеры использовали традиционные методы для решения задач сегментации изображений при обработке изображений. Эти методы подобны мудрым волшебникам обработки изображений, использующим хитрые приемы для понимания смысла пикселей.

1. Установление порогового значения

Представьте, что сортировка конфет по цвету — установление порогового значения похоже на решение сложить все красные конфеты в одну стопку.

Компьютер устанавливает “пороговый” уровень. Пикселям с цветами выше или ниже этого уровня присваиваются разные категории.

Пример: В черно-белом изображении пороговое значение может использоваться для отделения темного переднего плана от светлого фона.

2. Растущий регион

Подумайте о том, чтобы раскрасить фигуру, начав с одной точки и расширяясь наружу, пока не достигнете краев — увеличение области немного похоже на это.

Компьютер начинает с начальной точки и добавляет соседние пиксели, которые похожи. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет сформирована область.

Пример: Если исходная точка находится в области голубого неба, увеличение области может помочь идентифицировать и сегментировать все небо.

3. Обнаружение границ

Представьте, что вы прослеживаете контуры объектов на изображении — функция обнаружения краев обнаруживает эти контуры.

Алгоритмы распознают внезапные изменения цвета или интенсивности, отмечая края объектов на изображении.

Пример: Точное определение краев может выделить края автомобиля на фотографии, выделяя его на фоне.

Современные методы Сегментации изображений

В области сегментации изображений современные технологии подобны могущественным волшебникам цифровой эры, предлагающим передовые стратегии, позволяющие сделать компьютеры еще умнее:

1. K-Означает кластеризацию

Картинка сортирует конфеты по группам по цвету, но на этот раз компьютер решает, сколько групп должно быть. Алгоритм разделяет пиксели на k кластеров на основе их сходства по цвету, помогая идентифицировать разные части изображения.

Пример: Если вы хотите сегментировать изображение цветами разного цвета, кластеризация K-Means может группировать пиксели с похожими цветами, создавая сегменты для каждого типа цветов.

2. Средний сдвиг

Думайте об этом как об умном способе поиска горных вершин в ландшафте — смещение среднего значения помогает идентифицировать области с высокой плотностью на изображении. Алгоритм смещает точки в направлении среднего значения соседних точек, сходясь к областям с высокой плотностью и формируя кластеры.

Пример: На снимке с группой людей смещение значений может помочь идентифицировать и разделить людей в зависимости от их положения.

3. Алгоритм водораздела

Представьте, что ландшафт заполнен водой — сегментация водоразделов разделяет области, подобные бассейнам, образованным водой. Алгоритм обрабатывает интенсивность пикселей как высоту, заполняя изображение. Между разными областями образуются долины, создавая сегментированные области.

Пример: Водораздел может быть полезен при сегментации различных объектов на медицинском изображении, например при разделении перекрывающихся ячеек.

4. Архитектура U-Net для семантической сегментации

U-Net подобен специальной схеме, разработанной для понимания и сегментации изображений в мельчайших деталях. Он использует U-образную архитектуру с сужающимся контуром для захвата контекста и расширенным контуром для обеспечения точной сегментации.

Пример: В медицинской визуализации U-Net может использоваться для точного сегментирования и идентификации конкретных структур на изображениях, таких как органы или опухоли.

5. Маска R-CNN для сегментации, например

Представьте маску, которая идеально сидит на вашем лице—Mask R-CNN предназначена для точной идентификации и выделения отдельных объектов на изображении. Он сочетает в себе обнаружение объектов с сегментацией, предоставляя как ограничивающие рамки, так и маски на уровне пикселей для каждого объекта на изображении.

Пример: На фотографии с несколькими людьми Mask R-CNN может различать каждого человека в отдельности, точно выделяя их.

Приложения для сегментации изображений

Сегментация изображений играет решающую роль в различных приложениях, расширяя возможности систем искусственного интеллекта в разных областях. Давайте подробно рассмотрим, как применяется сегментация изображений в искусственном интеллекте, сосредоточив внимание на конкретных примерах:

1. Медицинская визуализация

• Обнаружение опухоли:

Сегментация изображений широко используется в медицинской визуализации для выявления опухолей и аномалий при сканировании. Сегментируя различные структуры на медицинских изображениях, таких как МРТ или компьютерная томография, алгоритмы могут изолировать и идентифицировать области, которые могут указывать на наличие опухолей.

Пример: При визуализации головного мозга сегментация может выявлять и точно локализовывать нарушения, помогая врачам в раннем выявлении опухоли и планировании лечения.

• Сегментация органов:

Сегментация изображений помогает точно идентифицировать и очерчивать различные органы при медицинском сканировании. Сегментируя структуры на основе интенсивности пикселей и текстуры, алгоритмы искусственного интеллекта могут создавать точные изображения органов для детального анализа.

Пример: При визуализации органов брюшной полости сегментация органов помогает в таких задачах, как волюметрия печени, где объем печени рассчитывается для оценки ее состояния.

2. Автономные транспортные средства

• Обнаружение объектов и отслеживание:

Сегментация изображения имеет решающее значение для автономных транспортных средств для идентификации и отслеживания объектов в их окружении. Сегментируя пиксели, соответствующие различным объектам (транспортным средствам, пешеходам, велосипедистам), алгоритмы искусственного интеллекта обеспечивают обнаружение и отслеживание в режиме реального времени.

Пример: Автономный автомобиль, используя сегментацию изображения, может различать различные объекты на дороге, предсказывая их траектории для безопасной навигации.

• Сегментация полосы движения:

Сегментация изображения используется для определения и разграничения полос движения, что помогает в навигации и управлении автономными транспортными средствами. Сегментируя пиксели, связанные с дорожной разметкой, алгоритмы создают четкое представление границ полос движения.

Пример: В автомобилях с автономным управлением сегментация полосы движения жизненно важна для того, чтобы оставаться в пределах полосы движения и принимать решения, такие как смена полосы движения или повороты.

3. Распознавание объектов и дополненная реальность:

• AR – Фильтры:

Сегментация изображения используется для идентификации и выделения черт лица для применения фильтров дополненной реальности (AR). Сегментируя области лица, алгоритмы искусственного интеллекта могут точно отображать и накладывать виртуальные элементы на определенные области лица.

Пример: Приложения для социальных сетей используют сегментацию изображений для фильтров AR, которые добавляют виртуальные аксессуары, макияж или трансформации лица во время видеозвонков.

• Расширение на основе объектов:

Сегментация изображения позволяет увеличивать определенные объекты в сцене. Сегментируя интересующие объекты, алгоритмы могут применять к этим объектам улучшения дополненной реальности, оставляя фон неизменным.

Пример: В приложениях розничной торговли объектно-ориентированное увеличение может использоваться для виртуальных примерок, позволяя покупателям визуализировать, как конкретный продукт, например одежда или мебель, будет выглядеть в их окружении.

4. Спутниковые снимки и мониторинг окружающей среды

Сегментация изображений помогает отслеживать и анализировать изменения в землепользовании, отслеживать вырубку лесов и выявлять изменения в окружающей среде по спутниковым снимкам.

5. Контроль качества при производстве

Сегментация изображений используется для проверки и выявления дефектов в производственных процессах, обеспечивая качество и согласованность продукции.

6. Системы распознавания лиц и безопасности

Сегментация изображений используется в системах распознавания лиц для точной идентификации и верификации людей в приложениях безопасности.

7. Интерактивные игры и виртуальная реальность

Сегментация изображений усиливает эффект погружения в игры и виртуальную реальность за счет точного распознавания объектов в цифровой среде и взаимодействия с ними.

8. Оценка позы человека

Сегментация изображений помогает идентифицировать и отслеживать ключевые точки на теле человека, позволяя использовать такие приложения, как распознавание жестов и отслеживание физической формы.

Проблемы, связанные с сегментацией изображений

Сегментация изображения подобна решению компьютерной головоломки, но, как и во всех головоломках, в ней есть сложные части. Давайте рассмотрим проблемы, с которыми сталкиваются компьютеры, пытаясь понять и отсортировать пиксели на изображении.

1. Шум и изменчивость

Иногда изображения имеют случайные цвета или вариации освещения, которые сбивают компьютер с толку, затрудняя точную идентификацию и разделение объектов.

Например, на фотографии, сделанной на закате, изменение освещенности может привести к тому, что компьютеру будет трудно различать различные части изображения.

2. Чрезмерная и недосегментированная

Чрезмерная сегментация – это когда компьютер видит слишком много мелких фрагментов, например, разбивает картинку на слишком много мельчайших частей.

Недостаточная сегментация — это все равно что пытаться уместить слишком много игрушек в одну коробку.

Проблема: Если компьютер создает слишком много маленьких сегментов или группирует слишком много объектов вместе, он может упустить важные детали или затруднить понимание изображения.

Пример: Чрезмерная сегментация может возникнуть при попытке идентифицировать небольшие текстуры, а недостаточная – при распознавании различных объектов в переполненной сцене.

3. Обработка сложных фонов

Представьте насыщенный фон с множеством деталей, например, лес, полный деревьев и животных. Работать со сложными фонами – все равно что находить одно конкретное дерево во всем лесу.

Проблема: Когда фон изобилует деталями, компьютеру может быть трудно отделить объекты от окружающей обстановки, что приводит к ошибкам в идентификации.

Пример: Попытка определить местонахождение и изолировать конкретную птицу на снимке, сделанном в густонаселенном лесу.