Attēlu segmentēšana ar ūdensšķirtnes algoritmu: Visaptverošs ceļvedis

Attēlu segmentēšana ir fundamentāls uzdevums datorredzē, kas ļauj mašīnām efektīvāk saprast un analizēt vizuālos datus. Tā ietver attēla sadalīšanu vairākos reģionos, no kuriem katrs atbilst atsevišķam objektam vai objekta daļai. Starp dažādajām pieejamajām attēlu segmentēšanas tehnikām ūdensšķirtnes algoritms izceļas kā jaudīga un daudzpusīga metode. Šis visaptverošais ceļvedis pēta ūdensšķirtnes algoritma principus, pielietojumu un ieviešanu, sniedzot detalizētu izpratni par tā iespējām un ierobežojumiem.

Kas ir ūdensšķirtnes algoritms?

Ūdensšķirtnes algoritms ir uz reģioniem balstīta attēlu segmentēšanas tehnika, ko iedvesmojusi ģeomorfoloģija. Iedomājieties attēlu kā topogrāfisku ainavu, kur pikseļu intensitāte attēlo augstumu. Algoritms simulē šīs ainavas appludināšanu ar ūdeni. Ūdens uzkrāsies lokālajos minimumos, veidojot atsevišķus ezerus. Ūdens līmenim paaugstinoties, ezeri, kas radušies no dažādiem minimumiem, galu galā satiksies. Lai novērstu to saplūšanu, tikšanās vietās tiek būvētas barjeras (ūdensšķirtnes). Gala rezultāts ir attēls, kas sadalīts reģionos, kurus atdala ūdensšķirtnes līnijas, un katrs reģions pārstāv atsevišķu segmentu.

Būtībā ūdensšķirtnes algoritms identificē un norobežo objektus, pamatojoties uz to robežām, uzskatot tos par sateces baseiniem topogrāfiskā reljefā.

Kā darbojas ūdensšķirtnes algoritms: soli pa solim paskaidrojums

Ūdensšķirtnes algoritms parasti ietver šādus soļus:

1. Gradienta aprēķināšana: Algoritms bieži sākas ar ievades attēla gradienta lieluma aprēķināšanu. Gradients izceļ malas un robežas, kas ir būtiskas segmentēšanai. Izplatītākie gradienta operatori ir Sobel, Prewitt un Laplacian.
2. Marķieru izvēle: Šis ir kritisks solis. Marķieri ir sēklas punkti, kas norāda vēlamo reģionu, ko segmentēt. Pastāv divu veidu marķieri:
• Priekšplāna marķieri: Pārstāv objektus, kurus mēs vēlamies segmentēt.
• Fona marķieri: Pārstāv fona apgabalus.

Marķieru kvalitāte būtiski ietekmē galīgo segmentācijas rezultātu. Labiem marķieriem jāatrodas attiecīgi interešu objektos un fonā. Pārklājošies marķieri vai slikts marķieru novietojums var izraisīt pārsegmentēšanu vai nepietiekamu segmentēšanu.

3. Priekšapstrāde (morfoloģiskās operācijas): Morfoloģiskās operācijas, piemēram, erozija un dilatācija, bieži tiek izmantotas, lai attīrītu attēlu un uzlabotu marķieru izvēli. Erozija var atdalīt saskarošos objektus, savukārt dilatācija var aizpildīt mazus caurumus un savienot tuvumā esošos reģionus. Šīs operācijas palīdz precizēt gradienta attēlu un izveidot izteiktākus sateces baseinus.
4. Attāluma transformācija: Attāluma transformācija aprēķina attālumu no katra pikseļa līdz tuvākajam fona pikselim. Tā izveido pelēktoņu attēlu, kur katra pikseļa intensitāte norāda tā attālumu līdz tuvākajam fonam. Attāluma transformāciju bieži izmanto kopā ar ūdensšķirtnes algoritmu, lai uzlabotu objektu atdalīšanu.
5. Ūdensšķirtnes transformācija: Algoritma kodols. Ūdensšķirtnes transformācija iezīmē katru pikseli, pamatojoties uz to, kuram sateces baseinam tas pieder, izmantojot marķierus kā sākumpunktus. Iedomājieties lietu, kas līst uz gradienta attēla; katrs lietus piliens plūdīs lejup pa nogāzi, līdz sasniegs minimumu. Visi pikseļi, kas plūst uz vienu un to pašu minimumu, veido sateces baseinu. Robežas starp šiem baseiniem ir ūdensšķirtnes līnijas.

Ar marķieriem kontrolēta ūdensšķirtnes segmentēšana

Standarta ūdensšķirtnes algoritms ir tendēts uz pārsegmentēšanu, īpaši attēlos ar sarežģītām tekstūrām vai troksni. Tas notiek tāpēc, ka pat nelielas pikseļu intensitātes variācijas var interpretēt kā lokālos minimumus, kas noved pie daudzu mazu reģionu izveides. Lai risinātu šo problēmu, parasti tiek izmantota ar marķieriem kontrolēta ūdensšķirtnes pieeja.

Ar marķieriem kontrolēta ūdensšķirtne izmanto iepriekšējas zināšanas par attēlu, lai vadītu segmentācijas procesu. Sniedzot marķierus, kas attēlo priekšplāna (interešu objektu) un fona reģionus, algoritms var efektīvi ierobežot ūdensšķirtnes transformāciju un novērst pārsegmentēšanu.

Process ietver:

1. Priekšplāna un fona marķieru identificēšanu (kā aprakstīts iepriekš).
2. Ūdensšķirtnes transformācijas pielietošanu, izmantojot šos marķierus. Algoritms tad izveidos ūdensšķirtnes tikai starp reģioniem, ko definē marķieri.

Ūdensšķirtnes algoritma pielietojumi

Ūdensšķirtnes algoritms tiek pielietots plašā jomu klāstā, tostarp:

• Biomedicīnas attēlveidošana: Šūnu segmentēšana, orgānu segmentēšana un audu analīze ir bieži pielietojumi medicīnas attēlu analīzē. Piemēram, to var izmantot, lai saskaitītu šūnu skaitu mikroskopiskā attēlā vai lai norobežotu audzējus datortomogrāfijas skenēšanā. Algoritms palīdz automatizēt nogurdinošo manuālo šūnu identificēšanas un skaitīšanas uzdevumu. Apsveriet atsevišķu kodolu identificēšanu histoloģiskos attēlos, kas iekrāsoti ar hematoksilīnu un eozīnu (H&E). Pēc atbilstošas priekšapstrādes un marķieru izvēles ūdensšķirtnes algoritms var efektīvi atdalīt pārklājošos kodolus, nodrošinot precīzus skaitļus un morfoloģisko informāciju.
• Tālizpēte: Objektu noteikšana satelītattēlos, piemēram, ēku, ceļu un lauksaimniecības lauku identificēšana. Lauksaimniecības monitoringā algoritmu var izmantot, lai no satelītattēliem norobežotu atsevišķus kultūraugu laukus, nodrošinot precīzu kultūraugu platības un ražas novērtējumu. Dažādas spektrālās joslas var apvienot, lai izveidotu gradienta attēlu, kas izceļ robežas starp dažādiem zemes seguma veidiem. Piemēram, Amazones lietus mežu satelītattēlu analizēšana, lai atklātu atmežošanu, segmentējot meža un izcirstās zemes platības.
• Rūpnieciskā inspekcija: Defektu noteikšana un objektu atpazīšana ražošanas procesos. Iedomājieties elektronisko komponentu pārbaudi uz defektiem. Ūdensšķirtnes algoritms var segmentēt atsevišķus komponentus, ļaujot automatizēti pārbaudīt trūkstošas vai bojātas daļas. To var arī pielietot, lai identificētu virsmas defektus ražotajām precēm, nodrošinot kvalitātes kontroli.
• Autonomā braukšana: Joslu noteikšana un šķēršļu segmentēšana pašbraucošām automašīnām. Piemēram, gājēju un transportlīdzekļu segmentēšana no fona reāllaikā, lai nodrošinātu drošu navigāciju. Gradienta informāciju var iegūt no LiDAR datiem papildus kameru attēliem, lai iegūtu robustāku segmentāciju.
• Materiālzinātne: Graudu robežu noteikšana materiālu mikroskopijas attēlos. Metālu un sakausējumu mikrostruktūras analizēšana, izmantojot elektronu mikroskopiju, lai noteiktu graudu izmēru un sadalījumu. Šī informācija ir kritiska, lai saprastu materiālu mehāniskās īpašības.

Ieviešana ar OpenCV (Python piemērs)

OpenCV ir populāra atvērtā koda bibliotēka datorredzes uzdevumiem. Tā nodrošina ērtu ūdensšķirtnes algoritma ieviešanu. Šeit ir Python piemērs, kas demonstrē, kā izmantot ūdensšķirtnes algoritmu ar 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
              
            
          

Paskaidrojums:

• Kods vispirms ielādē attēlu un pārveido to par pelēktoņu attēlu.
• Pēc tam tas pielieto sliekšņošanu, lai izveidotu sākotnējo bināro attēlu.
• Morfoloģiskās operācijas (atvēršana un paplašināšana) tiek izmantotas, lai noņemtu troksni un uzlabotu bināro attēlu.
• Tiek aprēķināta attāluma transformācija, lai atrastu priekšplāna marķierus.
• Savienotie komponenti tiek marķēti, lai izveidotu marķierus ūdensšķirtnes algoritmam.
• Visbeidzot, tiek izsaukta funkcija cv2.watershed(), lai veiktu ūdensšķirtnes transformāciju. Ūdensšķirtnes robežas pēc tam tiek iekrāsotas sarkanā krāsā.

Svarīgi apsvērumi:

• Parametru pielāgošana: Sliekšņošanas, morfoloģisko operāciju un attāluma transformācijas parametri var būt jāpielāgo atkarībā no konkrētā attēla.
• Marķieru izvēle: Marķieru kvalitāte ir izšķiroša ūdensšķirtnes algoritma panākumiem. Rūpīga marķieru izvēle ir būtiska, lai izvairītos no pārsegmentēšanas vai nepietiekamas segmentēšanas.
• Priekšapstrāde: Priekšapstrādes soļi, piemēram, trokšņu samazināšana un kontrasta uzlabošana, var ievērojami uzlabot ūdensšķirtnes algoritma veiktspēju.

Priekšrocības un trūkumi

Priekšrocības:

• Vienkāršs un intuitīvs: Pamatkoncepcija ir salīdzinoši viegli saprotama.
• Efektīvs saskarošos objektu atdalīšanai: Ūdensšķirtnes algoritms ir īpaši noderīgs, lai segmentētu objektus, kas saskaras vai pārklājas.
• Var kombinēt ar citām tehnikām: Ūdensšķirtnes algoritmu var izmantot kā priekšapstrādes soli citām segmentēšanas metodēm.
• Plaši pieejams attēlu apstrādes bibliotēkās: Implementācijas ir viegli pieejamas tādās bibliotēkās kā OpenCV.

Trūkumi:

• Jutīgs pret troksni: Troksnis var novest pie pārsegmentēšanas.
• Nepieciešama rūpīga marķieru izvēle: Marķieru kvalitāte būtiski ietekmē rezultātus.
• Var būt skaitļošanas ziņā dārgs: Īpaši lieliem attēliem.
• Pārsegmentēšana: Tendēts uz pārsegmentēšanu, ja marķieri nav rūpīgi izvēlēti vai ja attēls ir trokšņains. Lai mazinātu šo problēmu, nepieciešama rūpīga priekšapstrāde un marķieru izvēle.

Padomi un labākās prakses

• Priekšapstrāde ir galvenais: Pirms ūdensšķirtnes algoritma pielietošanas izmantojiet atbilstošas priekšapstrādes tehnikas, lai samazinātu troksni un uzlabotu kontrastu. Tas var ietvert Gausa izpludināšanu, mediānas filtrēšanu vai histogrammas izlīdzināšanu.
• Eksperimentējiet ar marķieriem: Izmēģiniet dažādas marķieru izvēles metodes, lai atrastu labāko pieeju jūsu konkrētajam pielietojumam. Apsveriet tādas tehnikas kā attāluma transformācija, morfoloģiskās operācijas vai mašīnmācīšanās, lai automātiski ģenerētu marķierus.
• Izmantojiet ar marķieriem kontrolētu ūdensšķirtni: Kad vien iespējams, izmantojiet ar marķieriem kontrolētu ūdensšķirtnes pieeju, lai novērstu pārsegmentēšanu.
• Pēcapstrāde: Pielietojiet pēcapstrādes tehnikas, lai uzlabotu segmentācijas rezultātus. Tas var ietvert mazu reģionu noņemšanu, robežu izlīdzināšanu vai blakus esošo reģionu apvienošanu, pamatojoties uz līdzības kritērijiem.
• Parametru optimizācija: Rūpīgi pielāgojiet ūdensšķirtnes algoritma parametrus un jebkurus priekšapstrādes vai pēcapstrādes soļus. Eksperimentējiet ar dažādām parametru vērtībām, lai atrastu optimālos iestatījumus jūsu konkrētajam pielietojumam.

Papildu tehnikas un variācijas

• Hierarhiskā ūdensšķirtne: Šī tehnika ietver ūdensšķirtnes algoritma pielietošanu vairākos mērogos, lai izveidotu attēla hierarhisku attēlojumu. Tas ļauj segmentēt objektus dažādos detalizācijas līmeņos.
• Ūdensšķirtne ar iepriekšēju formas informāciju: Iepriekšējas formas informācijas iekļaušana ūdensšķirtnes algoritmā var uzlabot segmentācijas precizitāti, īpaši strādājot ar sarežģītiem vai trokšņainiem attēliem.
• Uz mašīnmācīšanos balstīta marķieru izvēle: Mašīnmācīšanās tehnikas var izmantot, lai automātiski iemācītos optimālos marķierus ūdensšķirtnes algoritmam. Tas var ievērojami samazināt nepieciešamību pēc manuālas iejaukšanās un uzlabot segmentācijas procesa robustumu. Konvolucionālos neironu tīklus (CNN) var apmācīt, lai prognozētu priekšplāna un fona varbūtības, kuras pēc tam var izmantot marķieru ģenerēšanai.

Secinājums

Ūdensšķirtnes algoritms ir jaudīga un daudzpusīga attēlu segmentēšanas tehnika ar plašu pielietojumu klāstu. Izprotot tā principus, priekšrocības un ierobežojumus, jūs varat to efektīvi izmantot dažādiem attēlu analīzes uzdevumiem. Lai gan tas var būt jutīgs pret troksni un prasa rūpīgu marķieru izvēli, ar marķieriem kontrolētā ūdensšķirtnes pieeja un atbilstošas priekšapstrādes tehnikas var ievērojami uzlabot tā veiktspēju. Ar tā viegli pieejamajām implementācijām tādās bibliotēkās kā OpenCV, ūdensšķirtnes algoritms joprojām ir vērtīgs rīks datorredzes praktiķu arsenālā.

Datorredzei turpinot attīstīties, ūdensšķirtnes algoritms, visticamāk, paliks fundamentāla tehnika, īpaši kombinācijā ar progresīvākām metodēm, piemēram, mašīnmācīšanos. Apgūstot tā principus un izpētot tā variācijas, jūs varat atklāt jaunas iespējas attēlu analīzei un problēmu risināšanai dažādās jomās.