Segmentácia obrazu pomocou watershed algoritmu: Komplexný sprievodca

Segmentácia obrazu je základnou úlohou v počítačovom videní, ktorá umožňuje strojom efektívnejšie chápať a analyzovať vizuálne dáta. Zahŕňa rozdelenie obrazu na viacero oblastí, z ktorých každá zodpovedá odlišnému objektu alebo časti objektu. Medzi rôznymi dostupnými technikami segmentácie obrazu vyniká watershed algoritmus ako výkonná a všestranná metóda. Tento komplexný sprievodca skúma princípy, aplikácie a implementáciu watershed algoritmu, poskytujúc podrobné pochopenie jeho schopností a obmedzení.

Čo je to watershed algoritmus?

Watershed algoritmus je technika segmentácie obrazu založená na regiónoch, inšpirovaná geomorfológiou. Predstavte si obraz ako topografickú krajinu, kde intenzity pixelov predstavujú nadmorské výšky. Algoritmus simuluje zaplavovanie tejto krajiny vodou. Voda sa bude hromadiť v lokálnych minimách, tvoriac oddelené jazerá. Ako hladina vody stúpa, jazerá pochádzajúce z rôznych miním sa nakoniec stretnú. Aby sa zabránilo ich zlúčeniu, na miestach stretu sa stavajú bariéry (rozvodia). Konečným výsledkom je obraz rozdelený na regióny oddelené čiarami rozvodia, pričom každý región predstavuje odlišný segment.

V podstate watershed algoritmus identifikuje a ohraničuje objekty na základe ich hraníc, pričom ich považuje za povodia v topografickom reliéfe.

Ako funguje watershed algoritmus: Vysvetlenie krok za krokom

Watershed algoritmus zvyčajne zahŕňa nasledujúce kroky:

1. Výpočet gradientu: Algoritmus často začína výpočtom veľkosti gradientu vstupného obrazu. Gradient zvýrazňuje hrany a hranice, ktoré sú kľúčové pre segmentáciu. Bežné operátory gradientu zahŕňajú Sobel, Prewitt a Laplace.
2. Výber značiek: Toto je kritický krok. Značky sú počiatočné body, ktoré označujú požadované regióny na segmentáciu. Existujú dva typy značiek:
• Značky popredia: Reprezentujú objekty, ktoré chceme segmentovať.
• Značky pozadia: Reprezentujú oblasti pozadia.

Kvalita značiek významne ovplyvňuje konečný výsledok segmentácie. Dobré značky by mali byť umiestnené v rámci objektov záujmu a pozadia. Prekrývajúce sa značky alebo zlé umiestnenie značiek môže viesť k nadmernej alebo nedostatočnej segmentácii.

3. Predspracovanie (Morfologické operácie): Morfologické operácie ako erózia a dilatácia sa často používajú na vyčistenie obrazu a zlepšenie výberu značiek. Erózia môže oddeliť dotýkajúce sa objekty, zatiaľ čo dilatácia môže vyplniť malé diery a spojiť blízke regióny. Tieto operácie pomáhajú spresniť gradientový obraz a vytvoriť zreteľnejšie povodia.
4. Transformácia vzdialenosti: Transformácia vzdialenosti vypočíta vzdialenosť každého pixelu od najbližšieho pixelu pozadia. Tým sa vytvorí obraz v odtieňoch sivej, kde intenzita každého pixelu predstavuje jeho vzdialenosť od najbližšieho pozadia. Transformácia vzdialenosti sa často používa v spojení s watershed algoritmom na zlepšenie oddelenia objektov.
5. Watershed transformácia: Jadro algoritmu. Watershed transformácia označí každý pixel na základe toho, do ktorého povodia patrí, pričom ako východiskové body používa značky. Predstavte si dážď padajúci na gradientový obraz; každá kvapka dažďa bude stekať dolu kopcom, až kým nedosiahne minimum. Všetky pixely, ktoré stekajú do rovnakého minima, tvoria povodie. Hranice medzi týmito povodiami sú čiary rozvodia.

Segmentácia pomocou watershed riadená značkami

Štandardný watershed algoritmus je náchylný na nadmernú segmentáciu, najmä v obrazoch so zložitými textúrami alebo šumom. K tomu dochádza, pretože aj malé zmeny v intenzite pixelov môžu byť interpretované ako lokálne minimá, čo vedie k vytvoreniu mnohých malých regiónov. Na riešenie tohto problému sa bežne používa prístup watershed riadený značkami.

Watershed riadený značkami využíva predchádzajúce znalosti o obraze na usmernenie procesu segmentácie. Poskytnutím značiek, ktoré reprezentujú popredie (objekty záujmu) a regióny pozadia, algoritmus môže efektívne obmedziť watershed transformáciu a zabrániť nadmernej segmentácii.

Proces zahŕňa:

1. Identifikáciu značiek popredia a pozadia (ako je opísané vyššie).
2. Aplikáciu watershed transformácie s použitím týchto značiek. Algoritmus potom vytvorí rozvodia iba medzi regiónmi definovanými značkami.

Aplikácie watershed algoritmu

Watershed algoritmus nachádza uplatnenie v širokej škále oblastí, vrátane:

• Biomedicínske zobrazovanie: Segmentácia buniek, segmentácia orgánov a analýza tkanív sú bežné aplikácie v analýze medicínskych obrazov. Napríklad sa môže použiť na spočítanie počtu buniek v mikroskopickom obraze alebo na ohraničenie nádorov v CT skene. Algoritmus pomáha automatizovať únavnú manuálnu úlohu identifikácie a počítania buniek. Zvážte aplikáciu identifikácie jednotlivých jadier v histologických obrazoch farbených hematoxylínom a eozínom (H&E). Po vhodnom predspracovaní a výbere značiek môže watershed algoritmus efektívne oddeliť prekrývajúce sa jadrá, poskytujúc presné počty a morfologické informácie.
• Diaľkový prieskum Zeme: Detekcia objektov na satelitných snímkach, ako napríklad identifikácia budov, ciest a poľnohospodárskych polí. V poľnohospodárskom monitoringu sa algoritmus môže použiť na ohraničenie jednotlivých polí plodín zo satelitných snímok, čo umožňuje presný odhad plochy a úrody plodín. Rôzne spektrálne pásma môžu byť kombinované na vytvorenie gradientového obrazu, ktorý zvýrazňuje hranice medzi rôznymi typmi krajinnej pokrývky. Napríklad analýza satelitných snímok Amazonského pralesa na detekciu odlesňovania segmentáciou oblastí lesa a vyčistenej pôdy.
• Priemyselná inšpekcia: Detekcia chýb a rozpoznávanie objektov vo výrobných procesoch. Predstavte si kontrolu elektronických súčiastok na chyby. Watershed algoritmus môže segmentovať jednotlivé súčiastky, čo umožňuje automatizovanú kontrolu chýbajúcich alebo poškodených častí. Môže sa tiež použiť na identifikáciu povrchových chýb na vyrobenom tovare, čím sa zabezpečuje kontrola kvality.
• Autonómne riadenie: Detekcia jazdných pruhov a segmentácia prekážok pre samoriadiace autá. Napríklad segmentácia chodcov a vozidiel od pozadia v reálnom čase na umožnenie bezpečnej navigácie. Informácie o gradiente môžu byť odvodené z dát LiDAR okrem snímok z kamery pre robustnejšiu segmentáciu.
• Materiálová veda: Detekcia hraníc zŕn v mikroskopických obrazoch materiálov. Analýza mikroštruktúry kovov a zliatin pomocou elektrónovej mikroskopie na určenie veľkosti a distribúcie zŕn. Tieto informácie sú kľúčové pre pochopenie mechanických vlastností materiálov.

Implementácia s OpenCV (Príklad v Pythone)

OpenCV je populárna open-source knižnica pre úlohy počítačového videnia. Poskytuje pohodlnú implementáciu watershed algoritmu. Tu je príklad v Pythone, ktorý demonštruje, ako použiť watershed algoritmus s 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
              
            
          

Vysvetlenie:

• Kód najprv načíta obrázok a prevedie ho na odtiene sivej.
• Potom aplikuje prahovanie na vytvorenie počiatočného binárneho obrazu.
• Morfologické operácie (otvorenie a dilatácia) sa používajú na odstránenie šumu a spresnenie binárneho obrazu.
• Vypočíta sa transformácia vzdialenosti na nájdenie značiek popredia.
• Prepojené komponenty sa označia, aby sa vytvorili značky pre watershed algoritmus.
• Nakoniec sa zavolá funkcia cv2.watershed() na vykonanie watershed transformácie. Hranice rozvodia sú potom zafarbené na červeno.

Dôležité aspekty:

• Ladenie parametrov: Parametre pre prahovanie, morfologické operácie a transformáciu vzdialenosti môže byť potrebné upraviť v závislosti od konkrétneho obrazu.
• Výber značiek: Kvalita značiek je kľúčová pre úspech watershed algoritmu. Starostlivý výber značiek je nevyhnutný na zabránenie nadmernej alebo nedostatočnej segmentácii.
• Predspracovanie: Kroky predspracovania, ako je redukcia šumu a zvýšenie kontrastu, môžu významne zlepšiť výkon watershed algoritmu.

Výhody a nevýhody

Výhody:

• Jednoduchý a intuitívny: Základný koncept je relatívne ľahko pochopiteľný.
• Efektívny na oddeľovanie dotýkajúcich sa objektov: Watershed algoritmus je obzvlášť užitočný na segmentáciu objektov, ktoré sa dotýkajú alebo prekrývajú.
• Môže byť kombinovaný s inými technikami: Watershed algoritmus môže byť použitý ako krok predspracovania pre iné metódy segmentácie.
• Široko dostupný v knižniciach na spracovanie obrazu: Implementácie sú ľahko dostupné v knižniciach ako OpenCV.

Nevýhody:

• Citlivý na šum: Šum môže viesť k nadmernej segmentácii.
• Vyžaduje starostlivý výber značiek: Kvalita značiek významne ovplyvňuje výsledky.
• Môže byť výpočtovo náročný: Najmä pre veľké obrázky.
• Nadmerná segmentácia: Náchylný na nadmernú segmentáciu, ak značky nie sú starostlivo vybrané alebo ak je obraz zašumený. Vyžaduje starostlivé predspracovanie a výber značiek na zmiernenie tohto problému.

Tipy a osvedčené postupy

• Predspracovanie je kľúčové: Aplikujte vhodné techniky predspracovania na zníženie šumu a zvýšenie kontrastu pred aplikáciou watershed algoritmu. To môže zahŕňať Gaussovo rozostrenie, mediánový filter alebo ekvalizáciu histogramu.
• Experimentujte so značkami: Vyskúšajte rôzne metódy výberu značiek, aby ste našli najlepší prístup pre vašu konkrétnu aplikáciu. Zvážte použitie techník ako transformácia vzdialenosti, morfologické operácie alebo strojové učenie na automatické generovanie značiek.
• Používajte watershed riadený značkami: Kedykoľvek je to možné, použite prístup watershed riadený značkami, aby ste predišli nadmernej segmentácii.
• Post-spracovanie: Aplikujte techniky post-spracovania na spresnenie výsledkov segmentácie. To môže zahŕňať odstránenie malých regiónov, vyhladenie hraníc alebo zlúčenie susedných regiónov na základe kritérií podobnosti.
• Optimalizácia parametrov: Starostlivo nalaďte parametre watershed algoritmu a akýchkoľvek krokov predspracovania alebo post-spracovania. Experimentujte s rôznymi hodnotami parametrov, aby ste našli optimálne nastavenia pre vašu konkrétnu aplikáciu.

Pokročilé techniky a variácie

• Hierarchický watershed: Táto technika zahŕňa aplikáciu watershed algoritmu na viacerých škálach na vytvorenie hierarchickej reprezentácie obrazu. To umožňuje segmentáciu objektov na rôznych úrovniach detailov.
• Watershed s informáciami o tvare: Začlenenie predchádzajúcich informácií o tvare do watershed algoritmu môže zlepšiť presnosť segmentácie, najmä pri práci so zložitými alebo zašumenými obrazmi.
• Výber značiek založený na strojovom učení: Techniky strojového učenia môžu byť použité na automatické učenie optimálnych značiek pre watershed algoritmus. To môže významne znížiť potrebu manuálneho zásahu a zlepšiť robustnosť procesu segmentácie. Konvolučné neurónové siete (CNN) môžu byť trénované na predpovedanie pravdepodobností popredia a pozadia, ktoré môžu byť potom použité na generovanie značiek.

Záver

Watershed algoritmus je výkonná a všestranná technika segmentácie obrazu so širokou škálou aplikácií. Porozumením jeho princípov, výhod a obmedzení ho môžete efektívne využiť na rôzne úlohy analýzy obrazu. Hoci môže byť citlivý na šum a vyžaduje starostlivý výber značiek, prístup watershed riadený značkami a vhodné techniky predspracovania môžu výrazne zlepšiť jeho výkon. S jeho ľahko dostupnými implementáciami v knižniciach ako OpenCV zostáva watershed algoritmus cenným nástrojom v arzenáli odborníkov na počítačové videnie.

Ako sa počítačové videnie naďalej vyvíja, watershed algoritmus pravdepodobne zostane základnou technikou, najmä v kombinácii s pokročilejšími metódami, ako je strojové učenie. Ovládnutím jeho princípov a skúmaním jeho variácií môžete odomknúť nové možnosti pre analýzu obrazu a riešenie problémov v rôznych oblastiach.