Beeldsegmentatie met het Watershed-algoritme: een uitgebreide gids

Beeldsegmentatie is een fundamentele taak in computervisie, die machines in staat stelt visuele data effectiever te begrijpen en te analyseren. Het omvat het verdelen van een afbeelding in meerdere regio's, waarbij elke regio overeenkomt met een afzonderlijk object of een deel van een object. Tussen de verschillende beschikbare beeldsegmentatietechnieken valt het watershed-algoritme op als een krachtige en veelzijdige methode. Deze uitgebreide gids verkent de principes, toepassingen en implementatie van het watershed-algoritme, en biedt een gedetailleerd inzicht in de mogelijkheden en beperkingen ervan.

Wat is het Watershed-algoritme?

Het watershed-algoritme is een op regio's gebaseerde beeldsegmentatietechniek geïnspireerd op geomorfologie. Stel je een afbeelding voor als een topografisch landschap, waarbij de pixelintensiteiten de hoogtes vertegenwoordigen. Het algoritme simuleert het onder water zetten van dit landschap. Water zal zich verzamelen in lokale minima en afzonderlijke meren vormen. Naarmate het waterpeil stijgt, komen meren die uit verschillende minima afkomstig zijn, uiteindelijk samen. Om samensmelting te voorkomen, worden barrières (waterscheidingen) op de ontmoetingspunten gebouwd. Het eindresultaat is een afbeelding die is opgedeeld in regio's, gescheiden door waterscheidingslijnen, waarbij elke regio een afzonderlijk segment vertegenwoordigt.

In essentie identificeert en begrenst het watershed-algoritme objecten op basis van hun grenzen, en behandelt ze als stroomgebieden in een topografisch reliëf.

Hoe het Watershed-algoritme werkt: een stapsgewijze uitleg

Het watershed-algoritme omvat doorgaans de volgende stappen:

Gradiëntberekening: Het algoritme begint vaak met het berekenen van de gradiëntmagnitude van de invoerafbeelding. De gradiënt benadrukt randen en grenzen, die cruciaal zijn voor segmentatie. Veelgebruikte gradiëntoperatoren zijn Sobel, Prewitt en Laplacian.
Markerselectie: Dit is een cruciale stap. Markers zijn zaadpunten die de gewenste te segmenteren regio's aangeven. Er zijn twee soorten markers:

Voorgrondmarkers: Vertegenwoordigen de objecten die we willen segmenteren.
Achtergrondmarkers: Vertegenwoordigen de achtergrondgebieden.

De kwaliteit van de markers beïnvloedt het uiteindelijke segmentatieresultaat aanzienlijk. Goede markers moeten zich respectievelijk binnen de interessante objecten en de achtergrond bevinden. Overlappende markers of een slechte plaatsing van markers kan leiden tot over-segmentatie of onder-segmentatie.

Voorbewerking (Morfologische operaties): Morfologische operaties zoals erosie en dilatatie worden vaak gebruikt om de afbeelding op te schonen en de markerselectie te verbeteren. Erosie kan elkaar rakende objecten scheiden, terwijl dilatatie kleine gaten kan opvullen en nabijgelegen regio's kan verbinden. Deze operaties helpen om de gradiëntafbeelding te verfijnen en meer onderscheidende stroomgebieden te creëren.
Afstandstransformatie: De afstandstransformatie berekent de afstand van elke pixel tot de dichtstbijzijnde achtergrondpixel. Dit creëert een grijswaardenafbeelding waarbij de intensiteit van elke pixel de afstand tot de dichtstbijzijnde achtergrond vertegenwoordigt. De afstandstransformatie wordt vaak in combinatie met het watershed-algoritme gebruikt om de scheiding van objecten te verbeteren.
Watershed-transformatie: De kern van het algoritme. De watershed-transformatie labelt elke pixel op basis van tot welk stroomgebied deze behoort, met de markers als startpunten. Stel je voor dat er regen op de gradiëntafbeelding valt; elke regendruppel stroomt bergafwaarts tot hij een minimum bereikt. Alle pixels die naar hetzelfde minimum stromen, vormen een stroomgebied. De grenzen tussen deze gebieden zijn de waterscheidingslijnen.

Marker-gecontroleerde Watershed-segmentatie

Het standaard watershed-algoritme is gevoelig voor over-segmentatie, vooral in afbeeldingen met complexe texturen of ruis. Dit gebeurt omdat zelfs kleine variaties in pixelintensiteit kunnen worden geïnterpreteerd als lokale minima, wat leidt tot de creatie van talrijke kleine regio's. Om dit probleem aan te pakken, wordt de marker-gecontroleerde watershed-aanpak vaak gebruikt.

Marker-gecontroleerde watershed maakt gebruik van voorkennis over de afbeelding om het segmentatieproces te sturen. Door markers aan te leveren die de voorgrond (interessante objecten) en achtergrondregio's vertegenwoordigen, kan het algoritme de watershed-transformatie effectief beperken en over-segmentatie voorkomen.

Het proces omvat:

Het identificeren van voorgrond- en achtergrondmarkers (zoals hierboven beschreven).
Het toepassen van de watershed-transformatie met behulp van deze markers. Het algoritme zal dan alleen waterscheidingen creëren tussen de regio's die door de markers zijn gedefinieerd.

Toepassingen van het Watershed-algoritme

Het watershed-algoritme vindt toepassingen in een breed scala aan velden, waaronder:

Biomedische beeldvorming: Celsegmentatie, orgaansegmentatie en weefselanalyse zijn veelvoorkomende toepassingen in medische beeldanalyse. Het kan bijvoorbeeld worden gebruikt om het aantal cellen in een microscopisch beeld te tellen of om tumoren in een CT-scan af te bakenen. Het algoritme helpt bij het automatiseren van de vervelende handmatige taak van het identificeren en tellen van cellen. Denk aan de toepassing van het identificeren van individuele kernen in histologische beelden gekleurd met hematoxyline en eosine (H&E). Na de juiste voorbewerking en markerselectie kan het watershed-algoritme effectief overlappende kernen scheiden, wat nauwkeurige tellingen en morfologische informatie oplevert.
Teledetectie: Objectdetectie in satellietbeelden, zoals het identificeren van gebouwen, wegen en landbouwvelden. Bij landbouwmonitoring kan het algoritme worden gebruikt om individuele akkers af te bakenen van satellietbeelden, wat een nauwkeurige schatting van het gewasareaal en de opbrengst mogelijk maakt. Verschillende spectrale banden kunnen worden gecombineerd om een gradiëntafbeelding te creëren die de grenzen tussen verschillende landbedekkingstypes benadrukt. Bijvoorbeeld, het analyseren van satellietbeelden van het Amazoneregenwoud om ontbossing te detecteren door gebieden met bos en gekapt land te segmenteren.
Industriële inspectie: Defectdetectie en objectherkenning in productieprocessen. Stel je voor dat je elektronische componenten inspecteert op defecten. Het watershed-algoritme kan individuele componenten segmenteren, waardoor geautomatiseerde inspectie op ontbrekende of beschadigde onderdelen mogelijk wordt. Het kan ook worden toegepast om oppervlaktedefecten op gefabriceerde goederen te identificeren, wat de kwaliteitscontrole waarborgt.
Autonoom rijden: Rijstrookdetectie en obstakelsegmentatie voor zelfrijdende auto's. Bijvoorbeeld, het segmenteren van voetgangers en voertuigen van de achtergrond in realtime om veilige navigatie mogelijk te maken. De gradiëntinformatie kan worden afgeleid van LiDAR-data naast camerabeelden voor een robuustere segmentatie.
Materiaalkunde: Korrelgrensdetectie in microscopiebeelden van materialen. Het analyseren van de microstructuur van metalen en legeringen met behulp van elektronenmicroscopie om korrelgrootte en -verdeling te bepalen. Deze informatie is cruciaal voor het begrijpen van de mechanische eigenschappen van materialen.

Implementatie met OpenCV (Python-voorbeeld)

OpenCV is een populaire open-source bibliotheek voor computervisietaken. Het biedt een handige implementatie van het watershed-algoritme. Hier is een Python-voorbeeld dat laat zien hoe je het watershed-algoritme met OpenCV kunt gebruiken:


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()

Uitleg:

De code laadt eerst de afbeelding en converteert deze naar grijswaarden.
Vervolgens past het drempelwaardebepaling (thresholding) toe om een initiële binaire afbeelding te creëren.
Morfologische operaties (opening en dilatatie) worden gebruikt om ruis te verwijderen en de binaire afbeelding te verfijnen.
De afstandstransformatie wordt berekend om de voorgrondmarkers te vinden.
De verbonden componenten worden gelabeld om de markers voor het watershed-algoritme te creëren.
Tot slot wordt de cv2.watershed()-functie aangeroepen om de watershed-transformatie uit te voeren. De waterscheidingsgrenzen worden vervolgens rood gekleurd.

Belangrijke overwegingen:

Parameter-afstemming: De parameters voor drempelwaardebepaling, morfologische operaties en de afstandstransformatie moeten mogelijk worden aangepast afhankelijk van de specifieke afbeelding.
Markerselectie: De kwaliteit van de markers is cruciaal voor het succes van het watershed-algoritme. Zorgvuldige selectie van markers is essentieel om over- of onder-segmentatie te voorkomen.
Voorbewerking: Voorbewerkingsstappen zoals ruisonderdrukking en contrastverbetering kunnen de prestaties van het watershed-algoritme aanzienlijk verbeteren.

Voor- en nadelen

Voordelen:

Eenvoudig en intuïtief: Het onderliggende concept is relatief gemakkelijk te begrijpen.
Effectief voor het scheiden van elkaar rakende objecten: Het watershed-algoritme is bijzonder nuttig voor het segmenteren van objecten die elkaar raken of overlappen.
Kan gecombineerd worden met andere technieken: Het watershed-algoritme kan worden gebruikt als een voorbewerkingsstap voor andere segmentatiemethoden.
Breed beschikbaar in beeldverwerkingsbibliotheken: Implementaties zijn direct toegankelijk in bibliotheken zoals OpenCV.

Nadelen:

Gevoelig voor ruis: Ruis kan leiden tot over-segmentatie.
Vereist zorgvuldige markerselectie: De kwaliteit van de markers beïnvloedt de resultaten aanzienlijk.
Kan rekenintensief zijn: Vooral bij grote afbeeldingen.
Over-segmentatie: Gevoelig voor over-segmentatie als markers niet zorgvuldig worden gekozen of als de afbeelding ruis bevat. Vereist zorgvuldige voorbewerking en markerselectie om dit probleem te beperken.

Tips en best practices

Voorbewerking is essentieel: Pas geschikte voorbewerkingstechnieken toe om ruis te verminderen en het contrast te verbeteren voordat je het watershed-algoritme toepast. Dit kan onder meer Gaussiaanse vervaging, mediaanfiltering of histogramegalisatie omvatten.
Experimenteer met markers: Probeer verschillende markerselectiemethoden om de beste aanpak voor jouw specifieke toepassing te vinden. Overweeg het gebruik van technieken zoals afstandstransformatie, morfologische operaties of machine learning om automatisch markers te genereren.
Gebruik marker-gecontroleerde watershed: Gebruik waar mogelijk de marker-gecontroleerde watershed-aanpak om over-segmentatie te voorkomen.
Nabewerking: Pas nabewerkingstechnieken toe om de segmentatieresultaten te verfijnen. Dit kan het verwijderen van kleine regio's, het gladmaken van grenzen of het samenvoegen van aangrenzende regio's op basis van similariteitscriteria omvatten.
Parameteroptimalisatie: Stem de parameters van het watershed-algoritme en eventuele voor- of nabewerkingsstappen zorgvuldig af. Experimenteer met verschillende parameterwaarden om de optimale instellingen voor jouw specifieke toepassing te vinden.

Geavanceerde technieken en variaties

Hiërarchische watershed: Deze techniek omvat het toepassen van het watershed-algoritme op meerdere schalen om een hiërarchische representatie van de afbeelding te creëren. Dit maakt de segmentatie van objecten op verschillende detailniveaus mogelijk.
Watershed met voorkennis over vorm: Het opnemen van voorkennis over vorm in het watershed-algoritme kan de nauwkeurigheid van de segmentatie verbeteren, vooral bij complexe of ruisachtige afbeeldingen.
Op machine learning gebaseerde markerselectie: Machine learning-technieken kunnen worden gebruikt om automatisch de optimale markers voor het watershed-algoritme te leren. Dit kan de noodzaak van handmatige interventie aanzienlijk verminderen en de robuustheid van het segmentatieproces verbeteren. Convolutional Neural Networks (CNN's) kunnen worden getraind om voorgrond- en achtergrondwaarschijnlijkheden te voorspellen, die vervolgens kunnen worden gebruikt om markers te genereren.

Conclusie

Het watershed-algoritme is een krachtige en veelzijdige beeldsegmentatietechniek met een breed scala aan toepassingen. Door de principes, voordelen en beperkingen ervan te begrijpen, kunt u het effectief inzetten voor diverse beeldanalysetaken. Hoewel het gevoelig kan zijn voor ruis en een zorgvuldige markerselectie vereist, kunnen de marker-gecontroleerde watershed-aanpak en geschikte voorbewerkingstechnieken de prestaties aanzienlijk verbeteren. Met de direct beschikbare implementaties in bibliotheken zoals OpenCV, blijft het watershed-algoritme een waardevol hulpmiddel in het arsenaal van computervisie-beoefenaars.

Naarmate computervisie zich blijft ontwikkelen, zal het watershed-algoritme waarschijnlijk een fundamentele techniek blijven, vooral in combinatie met meer geavanceerde methoden zoals machine learning. Door de principes ervan te beheersen en de variaties te verkennen, kunt u nieuwe mogelijkheden voor beeldanalyse en probleemoplossing in diverse domeinen ontsluiten.