Vaizdo segmentavimas naudojant baseinų algoritmą: išsamus vadovas

Vaizdo segmentavimas yra pagrindinė kompiuterinės regos užduotis, leidžianti mašinoms efektyviau suprasti ir analizuoti vaizdinę informaciją. Ji apima vaizdo padalijimą į kelias sritis, kurių kiekviena atitinka atskirą objektą ar objekto dalį. Tarp įvairių galimų vaizdo segmentavimo metodų, baseinų algoritmas išsiskiria kaip galingas ir universalus metodas. Šiame išsamiame vadove nagrinėjami baseinų algoritmo principai, taikymo sritys ir įgyvendinimas, pateikiant išsamų jo galimybių ir apribojimų supratimą.

Kas yra baseinų algoritmas?

Baseinų algoritmas yra regionais paremtas vaizdo segmentavimo metodas, įkvėptas geomorfologijos. Įsivaizduokite vaizdą kaip topografinį kraštovaizdį, kuriame pikselių intensyvumas atspindi aukštį. Algoritmas imituoja šio kraštovaizdžio užtvindymą vandeniu. Vanduo kaupsis vietiniuose minimumuose, sudarydamas atskirus ežerus. Kylant vandens lygiui, ežerai, kilę iš skirtingų minimumų, galiausiai susitiks. Kad jie nesusilietų, susitikimo vietose statomos užtvaros (vandenskyros). Galutinis rezultatas – vaizdas, padalytas į regionus, atskirtus vandenskyros linijomis, kur kiekvienas regionas atspindi atskirą segmentą.

Iš esmės, baseinų algoritmas identifikuoja ir apibrėžia objektus pagal jų ribas, traktuodamas juos kaip baseinus topografiniame reljefe.

Kaip veikia baseinų algoritmas: žingsnis po žingsnio paaiškinimas

Baseinų algoritmas paprastai apima šiuos veiksmus:

1. Gradiento apskaičiavimas: Algoritmas dažnai pradedamas skaičiuojant įvesties vaizdo gradiento dydį. Gradientas išryškina kraštus ir ribas, kurios yra labai svarbios segmentavimui. Įprasti gradiento operatoriai yra Sobel, Prewitt ir Laplacian.
2. Žymenų parinkimas: Tai kritinis žingsnis. Žymenys yra pradiniai taškai, nurodantys norimus segmentuoti regionus. Yra dviejų tipų žymenys:
• Pirmo plano žymenys: Atspindi objektus, kuriuos norime segmentuoti.
• Fono žymenys: Atspindi fono sritis.

Žymenų kokybė daro didelę įtaką galutiniam segmentavimo rezultatui. Geri žymenys turėtų būti atitinkamai dominančių objektų ir fono viduje. Persidengiantys žymenys arba netinkamas jų išdėstymas gali lemti persegmentavimą arba nepakankamą segmentavimą.

3. Išankstinis apdorojimas (morfologinės operacijos): Morfologinės operacijos, tokios kaip erozija ir dilatacija, dažnai naudojamos vaizdui išvalyti ir žymenų parinkimui pagerinti. Erozija gali atskirti besiliečiančius objektus, o dilatacija – užpildyti mažas skyles ir sujungti netoliese esančius regionus. Šios operacijos padeda patobulinti gradiento vaizdą ir sukurti aiškesnius baseinus.
4. Atstumo transformacija: Atstumo transformacija apskaičiuoja atstumą nuo kiekvieno pikselio iki artimiausio fono pikselio. Taip sukuriamas pustonių vaizdas, kuriame kiekvieno pikselio intensyvumas atspindi jo atstumą iki artimiausio fono. Atstumo transformacija dažnai naudojama kartu su baseinų algoritmu, siekiant pagerinti objektų atskyrimą.
5. Baseinų transformacija: Algoritmo esmė. Baseinų transformacija priskiria etiketę kiekvienam pikseliui pagal tai, kuriam baseinui jis priklauso, naudojant žymenis kaip atspirties taškus. Įsivaizduokite lietų, krentantį ant gradiento vaizdo; kiekvienas lietaus lašas tekės žemyn, kol pasieks minimumą. Visi pikseliai, tekantys į tą patį minimumą, sudaro baseiną. Ribos tarp šių baseinų yra vandenskyros linijos.

Žymenimis valdomas baseinų segmentavimas

Standartinis baseinų algoritmas yra linkęs į persegmentavimą, ypač vaizduose su sudėtingomis tekstūromis ar triukšmu. Taip nutinka todėl, kad net maži pikselių intensyvumo svyravimai gali būti interpretuojami kaip vietiniai minimumai, dėl ko sukuriama daugybė mažų regionų. Norint išspręsti šią problemą, dažniausiai naudojamas žymenimis valdomas baseinų metodas.

Žymenimis valdomas baseinų metodas naudoja išankstines žinias apie vaizdą, kad nukreiptų segmentavimo procesą. Pateikiant žymenis, kurie atspindi pirmo plano (dominančius objektus) ir fono regionus, algoritmas gali efektyviai apriboti baseinų transformaciją ir išvengti persegmentavimo.

Procesas apima:

1. Pirmo plano ir fono žymenų identifikavimą (kaip aprašyta aukščiau).
2. Baseinų transformacijos taikymą naudojant šiuos žymenis. Tada algoritmas sukurs vandenskyras tik tarp tų regionų, kurie apibrėžti žymenimis.

Baseinų algoritmo taikymo sritys

Baseinų algoritmas taikomas įvairiose srityse, įskaitant:

• Biomedicininis vaizdavimas: Ląstelių segmentavimas, organų segmentavimas ir audinių analizė yra dažni taikymai medicininių vaizdų analizėje. Pavyzdžiui, jis gali būti naudojamas ląstelių skaičiui mikroskopiniame vaizde suskaičiuoti arba navikams kompiuterinės tomografijos nuotraukoje apibrėžti. Algoritmas padeda automatizuoti varginančią rankinę ląstelių identifikavimo ir skaičiavimo užduotį. Apsvarstykite pavienių branduolių identifikavimą histologiniuose vaizduose, nudažytuose hematoksilinu ir eozinu (H&E). Po tinkamo išankstinio apdorojimo ir žymenų parinkimo, baseinų algoritmas gali efektyviai atskirti persidengiančius branduolius, pateikdamas tikslius skaičius ir morfologinę informaciją.
• Nuotolinis stebėjimas: Objektų aptikimas palydoviniuose vaizduose, pavyzdžiui, pastatų, kelių ir žemės ūkio laukų identifikavimas. Žemės ūkio stebėsenoje algoritmas gali būti naudojamas atskiriems pasėlių laukams iš palydovinių vaizdų apibrėžti, leidžiantis tiksliai įvertinti pasėlių plotą ir derlių. Skirtingos spektrinės juostos gali būti derinamos siekiant sukurti gradiento vaizdą, kuris pabrėžia ribas tarp skirtingų žemės dangos tipų. Pavyzdžiui, analizuojant Amazonės atogrąžų miškų palydovinius vaizdus, siekiant nustatyti miškų naikinimą, segmentuojant miško ir iškirstos žemės plotus.
• Pramoninė inspekcija: Defektų aptikimas ir objektų atpažinimas gamybos procesuose. Įsivaizduokite elektroninių komponentų tikrinimą dėl defektų. Baseinų algoritmas gali segmentuoti atskirus komponentus, leisdamas automatizuotai patikrinti, ar nėra trūkstamų ar pažeistų dalių. Jis taip pat gali būti taikomas paviršiaus defektams ant pagamintų prekių nustatyti, užtikrinant kokybės kontrolę.
• Autonominis vairavimas: Eismo juostų aptikimas ir kliūčių segmentavimas savarankiškiems automobiliams. Pavyzdžiui, pėsčiųjų ir transporto priemonių segmentavimas nuo fono realiuoju laiku, siekiant užtikrinti saugią navigaciją. Gradiento informacija gali būti gaunama iš LiDAR duomenų, be kameros vaizdų, kad segmentavimas būtų patikimesnis.
• Medžiagų mokslas: Grūdelių ribų nustatymas mikroskopiniuose medžiagų vaizduose. Metalų ir lydinių mikrostruktūros analizė naudojant elektroninę mikroskopiją, siekiant nustatyti grūdelių dydį ir pasiskirstymą. Ši informacija yra labai svarbi norint suprasti medžiagų mechanines savybes.

Įgyvendinimas su OpenCV (Python pavyzdys)

OpenCV yra populiari atvirojo kodo biblioteka, skirta kompiuterinės regos užduotims. Ji suteikia patogų baseinų algoritmo įgyvendinimą. Štai Python pavyzdys, parodantis, kaip naudoti baseinų algoritmą su OpenCV:

            
import cv2
import numpy as np

# Load the image
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Thresholding to create initial markers
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

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

# Sure background area
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)

# Finding sure foreground area
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)

# Converting sure_fg to proper datatype
sure_fg = np.uint8(sure_fg)

# Finding unknown region
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)

# Marker labelling
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)

# Add 1 to all labels so that sure background is not 0, but 1
markers = markers + 1

# Now, mark the region of unknown with zero
markers[unknown == 255] = 0

# Apply the watershed algorithm
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [255, 0, 0]  # Mark watershed lines in red

# Display the result
cv2.imshow('Watershed Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

            

              
                Copy
              
            
          

Paaiškinimas:

• Kodas pirmiausia įkelia vaizdą ir paverčia jį pustonių.
• Tada jis taiko ribinės vertės nustatymą, kad sukurtų pradinį dvejetainį vaizdą.
• Morfologinės operacijos (atvėrimas ir dilatacija) naudojamos triukšmui pašalinti ir dvejetainiam vaizdui patobulinti.
• Apskaičiuojama atstumo transformacija, siekiant rasti pirmo plano žymenis.
• Sujungti komponentai yra paženklinami etiketėmis, kad būtų sukurti žymenys baseinų algoritmui.
• Galiausiai, iškviečiama cv2.watershed() funkcija, kad atliktų baseinų transformaciją. Vandenskyros ribos nuspalvinamos raudonai.

Svarbūs aspektai:

• Parametrų derinimas: Ribinės vertės nustatymo, morfologinių operacijų ir atstumo transformacijos parametrus gali tekti koreguoti priklausomai nuo konkretaus vaizdo.
• Žymenų parinkimas: Žymenų kokybė yra labai svarbi baseinų algoritmo sėkmei. Kruopštus žymenų parinkimas yra būtinas norint išvengti persegmentavimo ar nepakankamo segmentavimo.
• Išankstinis apdorojimas: Išankstinio apdorojimo žingsniai, tokie kaip triukšmo mažinimas ir kontrasto didinimas, gali žymiai pagerinti baseinų algoritmo veikimą.

Privalumai ir trūkumai

Privalumai:

• Paprastas ir intuityvus: Pagrindinė koncepcija yra gana lengvai suprantama.
• Efektyvus atskiriant besiliečiančius objektus: Baseinų algoritmas yra ypač naudingas segmentuojant objektus, kurie liečiasi arba persidengia.
• Gali būti derinamas su kitais metodais: Baseinų algoritmas gali būti naudojamas kaip išankstinio apdorojimo žingsnis kitiems segmentavimo metodams.
• Plačiai prieinamas vaizdų apdorojimo bibliotekose: Įgyvendinimai yra lengvai pasiekiami tokiose bibliotekose kaip OpenCV.

Trūkumai:

• Jautrus triukšmui: Triukšmas gali lemti persegmentavimą.
• Reikalauja kruopštaus žymenų parinkimo: Žymenų kokybė daro didelę įtaką rezultatams.
• Gali būti skaičiavimo požiūriu brangus: Ypač dideliems vaizdams.
• Persegmentavimas: Linkęs į persegmentavimą, jei žymenys nėra kruopščiai parinkti arba jei vaizdas yra triukšmingas. Reikalingas kruopštus išankstinis apdorojimas ir žymenų parinkimas, kad būtų sumažinta ši problema.

Patarimai ir geriausios praktikos

• Išankstinis apdorojimas yra raktas: Prieš taikydami baseinų algoritmą, naudokite tinkamus išankstinio apdorojimo metodus triukšmui sumažinti ir kontrastui pagerinti. Tai gali apimti Gauso suliejimą, medianinį filtravimą ar histogramos išlyginimą.
• Eksperimentuokite su žymenimis: Išbandykite skirtingus žymenų parinkimo metodus, kad rastumėte geriausią sprendimą savo konkrečiai programai. Apsvarstykite galimybę naudoti tokius metodus kaip atstumo transformacija, morfologinės operacijos ar mašininis mokymasis, kad automatiškai generuotumėte žymenis.
• Naudokite žymenimis valdomą baseinų metodą: Kai tik įmanoma, naudokite žymenimis valdomą baseinų metodą, kad išvengtumėte persegmentavimo.
• Paskesnis apdorojimas: Taikykite paskesnio apdorojimo metodus, kad patobulintumėte segmentavimo rezultatus. Tai gali apimti mažų regionų pašalinimą, ribų išlyginimą arba gretimų regionų sujungimą pagal panašumo kriterijus.
• Parametrų optimizavimas: Kruopščiai suderinkite baseinų algoritmo ir bet kokių išankstinio ar paskesnio apdorojimo žingsnių parametrus. Eksperimentuokite su skirtingomis parametrų vertėmis, kad rastumėte optimalius nustatymus savo konkrečiai programai.

Pažangūs metodai ir variacijos

• Hierarchinis baseinų metodas: Šis metodas apima baseinų algoritmo taikymą keliuose masteliuose, siekiant sukurti hierarchinį vaizdo vaizdavimą. Tai leidžia segmentuoti objektus skirtingais detalumo lygiais.
• Baseinų metodas su išankstine formos informacija: Išankstinės formos informacijos įtraukimas į baseinų algoritmą gali pagerinti segmentavimo tikslumą, ypač dirbant su sudėtingais ar triukšmingais vaizdais.
• Mašininiu mokymusi pagrįstas žymenų parinkimas: Mašininio mokymosi metodai gali būti naudojami automatiškai išmokti optimalius žymenis baseinų algoritmui. Tai gali žymiai sumažinti rankinio įsikišimo poreikį ir pagerinti segmentavimo proceso patikimumą. Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) gali būti apmokyti prognozuoti pirmo plano ir fono tikimybes, kurios vėliau gali būti naudojamos žymenims generuoti.

Išvada

Baseinų algoritmas yra galingas ir universalus vaizdo segmentavimo metodas, turintis platų taikymo spektrą. Suprasdami jo principus, privalumus ir apribojimus, galite efektyviai jį panaudoti įvairioms vaizdų analizės užduotims. Nors jis gali būti jautrus triukšmui ir reikalauti kruopštaus žymenų parinkimo, žymenimis valdomas baseinų metodas ir tinkami išankstinio apdorojimo metodai gali žymiai pagerinti jo veikimą. Dėl lengvai prieinamų įgyvendinimų tokiose bibliotekose kaip OpenCV, baseinų algoritmas išlieka vertingu įrankiu kompiuterinės regos specialistų arsenale.

Kompiuterinei regai toliau tobulėjant, baseinų algoritmas greičiausiai išliks pagrindiniu metodu, ypač derinant jį su pažangesniais metodais, tokiais kaip mašininis mokymasis. Įsisavinę jo principus ir ištyrę jo variacijas, galite atverti naujas galimybes vaizdų analizei ir problemų sprendimui įvairiose srityse.