Pildi segmenteerimine veelahkme algoritmiga: põhjalik juhend

Pildi segmenteerimine on masinnägemise põhiülesanne, mis võimaldab masinatel visuaalseid andmeid tõhusamalt mõista ja analüüsida. See hõlmab pildi jagamist mitmeks piirkonnaks, millest igaüks vastab eraldiseisvale objektile või objekti osale. Olemasolevate pildi segmenteerimise tehnikate hulgas paistab veelahkme algoritm silma kui võimas ja mitmekülgne meetod. See põhjalik juhend uurib veelahkme algoritmi põhimõtteid, rakendusi ja rakendamist, pakkudes üksikasjalikku ülevaadet selle võimetest ja piirangutest.

Mis on veelahkme algoritm?

Veelahkme algoritm on piirkonnapõhine pildi segmenteerimise tehnika, mis on inspireeritud geomorfoloogiast. Kujutage ette pilti kui topograafilist maastikku, kus pikslite intensiivsused tähistavad kõrgusi. Algoritm simuleerib selle maastiku üleujutamist veega. Vesi koguneb kohalikesse miinimumidesse, moodustades eraldi järvi. Vee taseme tõustes kohtuvad erinevatest miinimumidest pärinevad järved lõpuks. Nende ühinemise vältimiseks ehitatakse kohtumispunktidesse tõkked (veelahkmed). Lõpptulemuseks on pilt, mis on jaotatud veelahkme joontega eraldatud piirkondadeks, kusjuures iga piirkond esindab eraldi segmenti.

Sisuliselt tuvastab ja piiritleb veelahkme algoritm objektid nende piiride alusel, käsitledes neid topograafilise reljeefi valgaladena.

Kuidas veelahkme algoritm töötab: samm-sammuline selgitus

Veelahkme algoritm hõlmab tavaliselt järgmisi samme:

1. Gradiendi arvutamine: Algoritm alustab sageli sisendpildi gradiendi suuruse arvutamisega. Gradient toob esile servad ja piirjooned, mis on segmenteerimiseks üliolulised. Levinud gradiendi operaatorid on Sobel, Prewitt ja Laplacian.
2. Markerite valik: See on kriitiline samm. Markerid on seemnepunktid, mis näitavad soovitud segmenteeritavaid piirkondi. On kahte tüüpi markereid:
• Esiplaani markerid: Esindavad objekte, mida soovime segmenteerida.
• Tausta markerid: Esindavad taustaalasid.

Markerite kvaliteet mõjutab oluliselt lõplikku segmenteerimistulemust. Head markerid peaksid asuma vastavalt huvipakkuvate objektide ja tausta sees. Kattuvad markerid või halb markerite paigutus võib viia üle- või alasegmenteerimiseni.

3. Eeltöötlus (morfoloogilised operatsioonid): Morfoloogilisi operatsioone nagu erosioon ja dilatatsioon kasutatakse sageli pildi puhastamiseks ja markerite valiku parandamiseks. Erosioon aitab eraldada kokkupuutuvaid objekte, samas kui dilatatsioon võib täita väikseid auke ja ühendada lähedalasuvaid piirkondi. Need operatsioonid aitavad täpsustada gradiendipilti ja luua selgemaid valgalaalasid.
4. Kauguse teisendus: Kauguse teisendus arvutab iga piksli kauguse lähimast taustapikslist. See loob halltoonides pildi, kus iga piksli intensiivsus tähistab selle kaugust lähimast taustast. Kauguse teisendust kasutatakse sageli koos veelahkme algoritmiga, et parandada objektide eraldamist.
5. Veelahkme teisendus: Algoritmi tuum. Veelahkme teisendus märgistab iga piksli vastavalt sellele, millisesse valgalasse see kuulub, kasutades markereid alguspunktidena. Kujutage ette, et gradiendipildile sajab vihma; iga vihmapiisk voolab allamäge, kuni jõuab miinimumini. Kõik pikslid, mis voolavad samasse miinimumi, moodustavad valgala. Nende valgalade vahelised piirid on veelahkme jooned.

Marker-juhitud veelahkme segmenteerimine

Standardne veelahkme algoritm on altid üle-segmenteerimisele, eriti keeruliste tekstuuride või müraga piltide puhul. See juhtub seetõttu, et isegi väikesi pikslite intensiivsuse variatsioone võib tõlgendada kohalike miinimumidena, mis viib arvukate väikeste piirkondade loomiseni. Selle probleemi lahendamiseks kasutatakse tavaliselt marker-juhitud veelahkme lähenemist.

Marker-juhitud veelahkme meetod kasutab segmenteerimisprotsessi suunamiseks eelteadmisi pildi kohta. Andes ette markerid, mis esindavad esiplaani (huvipakkuvad objektid) ja taustapiirkondi, saab algoritm tõhusalt piirata veelahkme teisendust ja vältida üle-segmenteerimist.

Protsess hõlmab järgmist:

1. Esiplaani ja tausta markerite tuvastamine (nagu eespool kirjeldatud).
2. Veelahkme teisenduse rakendamine nende markerite abil. Algoritm loob seejärel veelahkmed ainult markeritega määratletud piirkondade vahele.

Veelahkme algoritmi rakendused

Veelahkme algoritm leiab rakendust paljudes valdkondades, sealhulgas:

• Biomeditsiiniline pildindus: Rakkude segmenteerimine, organite segmenteerimine ja koeanalüüs on meditsiinilise pildianalüüsi levinud rakendused. Näiteks saab seda kasutada rakkude arvu loendamiseks mikroskoobipildil või kasvajate piiritlemiseks kompuutertomograafia (KT) skaneeringul. Algoritm aitab automatiseerida tüütut käsitsi rakkude tuvastamise ja loendamise ülesannet. Mõelge näiteks hematoksüliini ja eosiiniga (H&E) värvitud histoloogilistes piltides üksikute tuumade tuvastamise rakendusele. Pärast sobivat eeltöötlust ja markerite valimist suudab veelahkme algoritm tõhusalt eraldada kattuvad tuumad, pakkudes täpseid loendusi ja morfoloogilist teavet.
• Kaugseire: Objektide tuvastamine satelliidipiltidel, näiteks hoonete, teede ja põllumajandusmaade tuvastamine. Põllumajanduse seires saab algoritmi kasutada üksikute põllulappide piiritlemiseks satelliidipiltidelt, mis võimaldab täpselt hinnata saagi pindala ja saagikust. Erinevaid spektraalribasid saab kombineerida, et luua gradiendipilt, mis toob esile erinevate maakattetüüpide vahelised piirid. Näiteks Amazonase vihmametsa satelliidipiltide analüüsimine raadamise tuvastamiseks, segmenteerides metsa- ja raadatud alasid.
• Tööstuslik kontroll: Defektide tuvastamine ja objektide äratundmine tootmisprotsessides. Kujutage ette elektrooniliste komponentide kontrollimist defektide suhtes. Veelahkme algoritm suudab segmenteerida üksikuid komponente, võimaldades automaatset kontrolli puuduvate või kahjustatud osade suhtes. Seda saab rakendada ka toodetud kaupade pinnadefektide tuvastamiseks, tagades kvaliteedikontrolli.
• Autonoomne sõit: Sõiduradade tuvastamine ja takistuste segmenteerimine isesõitvatele autodele. Näiteks jalakäijate ja sõidukite segmenteerimine taustast reaalajas, et võimaldada ohutut navigeerimist. Gradiendi teavet saab tuletada lisaks kaamera piltidele ka LiDAR-andmetest, et saavutada robustsem segmenteerimine.
• Materjaliteadus: Terade piiride tuvastamine materjalide mikroskoobipiltidel. Metallide ja sulamite mikrostruktuuri analüüsimine elektronmikroskoopia abil, et määrata tera suurus ja jaotus. See teave on materjalide mehaaniliste omaduste mõistmiseks kriitilise tähtsusega.

Rakendamine OpenCV-ga (Pythoni näide)

OpenCV on populaarne avatud lähtekoodiga teek masinnägemise ülesannete jaoks. See pakub mugavat veelahkme algoritmi rakendust. Siin on Pythoni näide, mis demonstreerib veelahkme algoritmi kasutamist OpenCV-ga:

import cv2
import numpy as np

# Laadi pilt
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Läveldamine algsete markerite loomiseks
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# Müra eemaldamine
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# Kindel taustaala
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)

# Kindla esiplaani ala leidmine
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)

# sure_fg konverteerimine õigesse andmetüüpi
sure_fg = np.uint8(sure_fg)

# Tundmatu piirkonna leidmine
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)

# Markerite märgistamine
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)

# Lisa 1 kõikidele siltidele, nii et kindel taust poleks 0, vaid 1
markers = markers + 1

# Nüüd märgi tundmatu piirkond nulliga
markers[unknown == 255] = 0

# Rakenda veelahkme algoritmi
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [255, 0, 0]  # Märgi veelahkme jooned punasega

# Kuva tulemus
cv2.imshow('Watershed Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Selgitus:

• Kood kõigepealt laadib pildi ja teisendab selle halltoonidesse.
• Seejärel rakendab see läveldamist, et luua esialgne binaarne pilt.
• Müra eemaldamiseks ja binaarse pildi täpsustamiseks kasutatakse morfoloogilisi operatsioone (avamine ja dilatatsioon).
• Esiplaani markerite leidmiseks arvutatakse kauguse teisendus.
• Veelahkme algoritmi markerite loomiseks märgistatakse ühendatud komponendid.
• Lõpuks kutsutakse veelahkme teisenduse teostamiseks välja funktsioon cv2.watershed(). Veelahkme piirid värvitakse seejärel punaseks.

Olulised kaalutlused:

• Parameetrite häälestamine: Läveldamise, morfoloogiliste operatsioonide ja kauguse teisenduse parameetreid võib olla vaja kohandada sõltuvalt konkreetsest pildist.
• Markerite valik: Markerite kvaliteet on veelahkme algoritmi edukuse seisukohalt ülioluline. Markerite hoolikas valik on hädavajalik, et vältida üle- või alasegmenteerimist.
• Eeltöötlus: Eeltöötluse sammud, nagu müra vähendamine ja kontrasti suurendamine, võivad oluliselt parandada veelahkme algoritmi jõudlust.

Eelised ja puudused

Eelised:

• Lihtne ja intuitiivne: Aluseks olev kontseptsioon on suhteliselt kergesti mõistetav.
• Tõhus kokkupuutuvate objektide eraldamiseks: Veelahkme algoritm on eriti kasulik kokkupuutuvate või kattuvate objektide segmenteerimiseks.
• Võib kombineerida teiste tehnikatega: Veelahkme algoritmi saab kasutada eeltöötluse sammuna teiste segmenteerimismeetodite jaoks.
• Laialdaselt saadaval pilditöötlusteekides: Rakendused on kergesti kättesaadavad teekides nagu OpenCV.

Puudused:

• Tundlik müra suhtes: Müra võib põhjustada üle-segmenteerimist.
• Nõuab hoolikat markerite valikut: Markerite kvaliteet mõjutab oluliselt tulemusi.
• Võib olla arvutuslikult kulukas: Eriti suurte piltide puhul.
• Üle-segmenteerimine: Kaldub üle-segmenteerima, kui markereid ei ole hoolikalt valitud või kui pilt on mürarikas. Selle probleemi leevendamiseks on vaja hoolikat eeltöötlust ja markerite valikut.

Nõuanded ja parimad tavad

• Eeltöötlus on võtmetähtsusega: Enne veelahkme algoritmi rakendamist rakendage sobivaid eeltöötlustehnikaid müra vähendamiseks ja kontrasti suurendamiseks. See võib hõlmata Gaussi hägusust, mediaanfiltrit või histogrammi võrdsustamist.
• Katsetage markeritega: Proovige erinevaid markerite valimise meetodeid, et leida oma konkreetse rakenduse jaoks parim lähenemine. Kaaluge markerite automaatseks genereerimiseks selliste tehnikate kasutamist nagu kauguse teisendus, morfoloogilised operatsioonid või masinõpe.
• Kasutage marker-juhitud veelahkme meetodit: Võimaluse korral kasutage üle-segmenteerimise vältimiseks marker-juhitud veelahkme lähenemist.
• Järeltöötlus: Rakendage järeltöötlustehnikaid segmenteerimistulemuste täpsustamiseks. See võib hõlmata väikeste piirkondade eemaldamist, piiride silumist või külgnevate piirkondade ühendamist sarnasuskriteeriumide alusel.
• Parameetrite optimeerimine: Häälestage hoolikalt veelahkme algoritmi ja kõigi eeltöötlus- või järeltöötlusetappide parameetreid. Katsetage erinevate parameetrite väärtustega, et leida oma konkreetse rakenduse jaoks optimaalsed seaded.

Täiustatud tehnikad ja variatsioonid

• Hierarhiline veelahkme meetod: See tehnika hõlmab veelahkme algoritmi rakendamist mitmel skaalal, et luua pildist hierarhiline esitus. See võimaldab objektide segmenteerimist erinevatel detailitasemetel.
• Veelahkme meetod koos eelneva kujuteabega: Eelneva kujuteabe lisamine veelahkme algoritmi võib parandada segmenteerimise täpsust, eriti keeruliste või mürarikaste piltide puhul.
• Masinõppel põhinev markerite valik: Masinõppe tehnikaid saab kasutada veelahkme algoritmi jaoks optimaalsete markerite automaatseks õppimiseks. See võib oluliselt vähendada vajadust käsitsi sekkumise järele ja parandada segmenteerimisprotsessi robustsust. Konvolutsioonilisi närvivõrke (CNN) saab treenida esi- ja tagaplaani tõenäosuste ennustamiseks, mida saab seejärel kasutada markerite genereerimiseks.

Kokkuvõte

Veelahkme algoritm on võimas ja mitmekülgne pildi segmenteerimise tehnika, millel on lai valik rakendusi. Mõistes selle põhimõtteid, eeliseid ja piiranguid, saate seda tõhusalt kasutada mitmesuguste pildianalüüsi ülesannete jaoks. Kuigi see võib olla tundlik müra suhtes ja nõuab hoolikat markerite valimist, võivad marker-juhitud veelahkme lähenemine ja sobivad eeltöötlustehnikad selle jõudlust märkimisväärselt parandada. Tänu oma kergesti kättesaadavatele rakendustele teekides nagu OpenCV, on veelahkme algoritm endiselt väärtuslik tööriist masinnägemise praktikute arsenalis.

Kuna masinnägemine areneb edasi, jääb veelahkme algoritm tõenäoliselt põhiliseks tehnikaks, eriti kui seda kombineerida arenenumate meetoditega nagu masinõpe. Omandades selle põhimõtted ja uurides selle variatsioone, saate avada uusi võimalusi pildianalüüsiks ja probleemide lahendamiseks erinevates valdkondades.