การแบ่งส่วนรูปภาพด้วยอัลกอริทึม Watershed: คู่มือฉบับสมบูรณ์

การแบ่งส่วนรูปภาพ (Image segmentation) เป็นงานพื้นฐานในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเกี่ยวข้องกับการแบ่งภาพออกเป็นหลายๆ ส่วน ซึ่งแต่ละส่วนจะสอดคล้องกับวัตถุหรือส่วนของวัตถุที่แตกต่างกัน ในบรรดาเทคนิคการแบ่งส่วนรูปภาพที่มีอยู่มากมาย อัลกอริทึม Watershed โดดเด่นในฐานะวิธีการที่ทรงพลังและหลากหลาย คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้จะสำรวจหลักการ การประยุกต์ใช้ และการนำอัลกอริทึม Watershed ไปปฏิบัติ โดยให้ความเข้าใจอย่างละเอียดเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของมัน

อัลกอริทึม Watershed คืออะไร?

อัลกอริทึม Watershed เป็นเทคนิคการแบ่งส่วนรูปภาพตามพื้นที่ (region-based) ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากธรณีสัณฐานวิทยา ลองจินตนาการว่าภาพเป็นภูมิประเทศ โดยมีความสว่างของพิกเซลแทนระดับความสูง อัลกอริทึมจะจำลองการท่วมภูมิประเทศนี้ด้วยน้ำ น้ำจะสะสมในบริเวณที่เป็นค่าต่ำสุดเฉพาะที่ (local minima) ก่อตัวเป็นทะเลสาบแยกจากกัน เมื่อระดับน้ำสูงขึ้น ทะเลสาบที่มาจากค่าต่ำสุดที่แตกต่างกันจะมาบรรจบกันในที่สุด เพื่อป้องกันการรวมตัวกัน จะมีการสร้างแนวสันปันน้ำ (watersheds) ขึ้น ณ จุดที่มาบรรจบกัน ผลลัพธ์สุดท้ายคือภาพที่ถูกแบ่งออกเป็นส่วนๆ ที่คั่นด้วยเส้นสันปันน้ำ โดยแต่ละส่วนแทนเซกเมนต์ที่แตกต่างกัน

โดยพื้นฐานแล้ว อัลกอริทึม Watershed จะระบุและกำหนดขอบเขตของวัตถุตามขอบของมัน โดยถือว่าวัตถุเหล่านั้นเป็นแอ่งรับน้ำ (catchment basins) ในภูมิประเทศ

อัลกอริทึม Watershed ทำงานอย่างไร: คำอธิบายทีละขั้นตอน

โดยทั่วไป อัลกอริทึม Watershed จะมีขั้นตอนดังต่อไปนี้:

1. การคำนวณเกรเดียนต์ (Gradient Calculation): อัลกอริทึมมักจะเริ่มต้นด้วยการคำนวณขนาดของเกรเดียนต์ (gradient magnitude) ของภาพอินพุต เกรเดียนต์จะเน้นขอบและเส้นแบ่ง ซึ่งมีความสำคัญต่อการแบ่งส่วน ตัวดำเนินการเกรเดียนต์ที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ Sobel, Prewitt และ Laplacian
2. การเลือกมาร์กเกอร์ (Marker Selection): นี่เป็นขั้นตอนที่สำคัญยิ่ง มาร์กเกอร์คือจุดเริ่มต้นที่บ่งชี้พื้นที่ที่ต้องการแบ่งส่วน มีมาร์กเกอร์สองประเภท:
• มาร์กเกอร์พื้นหน้า (Foreground Markers): แทนวัตถุที่เราต้องการแบ่งส่วน
• มาร์กเกอร์พื้นหลัง (Background Markers): แทนพื้นที่พื้นหลัง

คุณภาพของมาร์กเกอร์มีผลอย่างมากต่อผลลัพธ์การแบ่งส่วนสุดท้าย มาร์กเกอร์ที่ดีควรอยู่ภายในวัตถุที่สนใจและพื้นหลังตามลำดับ การมีมาร์กเกอร์ที่ทับซ้อนกันหรือการวางตำแหน่งมาร์กเกอร์ที่ไม่ดีอาจนำไปสู่การแบ่งส่วนเกิน (over-segmentation) หรือการแบ่งส่วนขาด (under-segmentation)

3. การประมวลผลล่วงหน้า (การดำเนินการทางสัณฐานวิทยา): การดำเนินการทางสัณฐานวิทยา (Morphological operations) เช่น การกัดกร่อน (erosion) และการขยาย (dilation) มักใช้เพื่อทำความสะอาดภาพและปรับปรุงการเลือกมาร์กเกอร์ การกัดกร่อนสามารถแยกวัตถุที่สัมผัสกันได้ ในขณะที่การขยายสามารถเติมรูเล็กๆ และเชื่อมต่อพื้นที่ใกล้เคียงได้ การดำเนินการเหล่านี้ช่วยปรับปรุงภาพเกรเดียนต์และสร้างแอ่งรับน้ำที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
4. การแปลงระยะทาง (Distance Transform): การแปลงระยะทางจะคำนวณระยะห่างจากแต่ละพิกเซลไปยังพิกเซลพื้นหลังที่ใกล้ที่สุด ซึ่งจะสร้างภาพระดับสีเทาที่ความสว่างของแต่ละพิกเซลแทนระยะห่างไปยังพื้นหลังที่ใกล้ที่สุด การแปลงระยะทางมักใช้ร่วมกับอัลกอริทึม Watershed เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแยกวัตถุ
5. การแปลง Watershed (Watershed Transformation): นี่คือหัวใจหลักของอัลกอริทึม การแปลง Watershed จะติดป้ายกำกับให้แต่ละพิกเซลตามแอ่งรับน้ำที่มันอยู่ โดยใช้มาร์กเกอร์เป็นจุดเริ่มต้น ลองจินตนาการว่าฝนตกลงบนภาพเกรเดียนต์ หยดน้ำฝนแต่ละหยดจะไหลลงสู่ที่ต่ำจนกว่าจะถึงจุดต่ำสุด พิกเซลทั้งหมดที่ไหลไปยังจุดต่ำสุดเดียวกันจะก่อตัวเป็นแอ่งรับน้ำ เส้นแบ่งระหว่างแอ่งเหล่านี้คือเส้นสันปันน้ำ

การแบ่งส่วนด้วย Watershed แบบควบคุมด้วยมาร์กเกอร์

อัลกอริทึม Watershed แบบมาตรฐานมีแนวโน้มที่จะเกิดการแบ่งส่วนเกิน (over-segmentation) โดยเฉพาะในภาพที่มีพื้นผิวซับซ้อนหรือมีสัญญาณรบกวน (noise) ซึ่งเกิดขึ้นเนื่องจากแม้แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยของความสว่างพิกเซลก็อาจถูกตีความว่าเป็นค่าต่ำสุดเฉพาะที่ ทำให้เกิดการสร้างพื้นที่ขนาดเล็กจำนวนมาก เพื่อแก้ไขปัญหานี้ จึงนิยมใช้แนวทาง Watershed แบบควบคุมด้วยมาร์กเกอร์ (marker-controlled watershed)

Watershed แบบควบคุมด้วยมาร์กเกอร์ใช้ความรู้เดิมเกี่ยวกับภาพเพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการแบ่งส่วน การให้มาร์กเกอร์ที่แทนพื้นที่พื้นหน้า (วัตถุที่สนใจ) และพื้นหลัง จะช่วยให้อัลกอริทึมสามารถจำกัดการแปลง Watershed ได้อย่างมีประสิทธิภาพและป้องกันการแบ่งส่วนเกิน

กระบวนการประกอบด้วย:

1. การระบุมาร์กเกอร์พื้นหน้าและพื้นหลัง (ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น)
2. การใช้การแปลง Watershed โดยใช้มาร์กเกอร์เหล่านี้ อัลกอริทึมจะสร้างสันปันน้ำเฉพาะระหว่างพื้นที่ที่กำหนดโดยมาร์กเกอร์เท่านั้น

การประยุกต์ใช้อัลกอริทึม Watershed

อัลกอริทึม Watershed พบการประยุกต์ใช้ในหลากหลายสาขา ได้แก่:

• การถ่ายภาพทางชีวการแพทย์ (Biomedical Imaging): การแบ่งส่วนเซลล์ การแบ่งส่วนอวัยวะ และการวิเคราะห์เนื้อเยื่อเป็นแอปพลิเคชันทั่วไปในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้เพื่อนับจำนวนเซลล์ในภาพจากกล้องจุลทรรศน์ หรือเพื่อกำหนดขอบเขตของเนื้องอกในภาพ CT scan อัลกอริทึมนี้ช่วยทำงานที่น่าเบื่อหน่ายในการระบุและนับเซลล์ด้วยตนเองให้เป็นไปโดยอัตโนมัติ ลองพิจารณาการประยุกต์ใช้ในการระบุนิวเคลียสแต่ละอันในภาพเนื้อเยื่อวิทยาที่ย้อมด้วยฮีมาทอกซิลินและอีโอซิน (H&E) หลังจากผ่านการประมวลผลล่วงหน้าและการเลือกมาร์กเกอร์ที่เหมาะสม อัลกอริทึม Watershed สามารถแยกนิวเคลียสที่ซ้อนทับกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ได้จำนวนและการวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยาที่แม่นยำ
• การสำรวจระยะไกล (Remote Sensing): การตรวจจับวัตถุในภาพถ่ายดาวเทียม เช่น การระบุอาคาร ถนน และพื้นที่เกษตรกรรม ในการตรวจสอบทางการเกษตร อัลกอริทึมสามารถใช้เพื่อกำหนดขอบเขตของแปลงพืชแต่ละแปลงจากภาพถ่ายดาวเทียม ทำให้สามารถประมาณพื้นที่เพาะปลูกและผลผลิตได้อย่างแม่นยำ สามารถรวมแถบสเปกตรัมต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อสร้างภาพเกรเดียนต์ที่เน้นขอบเขตระหว่างประเภทการปกคลุมดินที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมของป่าฝนแอมะซอนเพื่อตรวจจับการตัดไม้ทำลายป่าโดยการแบ่งส่วนพื้นที่ป่าและที่ดินที่ถูกถาง
• การตรวจสอบในอุตสาหกรรม (Industrial Inspection): การตรวจจับข้อบกพร่องและการจดจำวัตถุในกระบวนการผลิต ลองจินตนาการถึงการตรวจสอบชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์เพื่อหาข้อบกพร่อง อัลกอริทึม Watershed สามารถแบ่งส่วนชิ้นส่วนแต่ละชิ้นออกมา ทำให้สามารถตรวจสอบชิ้นส่วนที่ขาดหายไปหรือเสียหายได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้เพื่อระบุข้อบกพร่องบนพื้นผิวของสินค้าที่ผลิต เพื่อให้มั่นใจในการควบคุมคุณภาพ
• การขับขี่อัตโนมัติ (Autonomous Driving): การตรวจจับเลนถนนและการแบ่งส่วนสิ่งกีดขวางสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น การแบ่งส่วนคนเดินเท้าและยานพาหนะออกจากพื้นหลังแบบเรียลไทม์เพื่อช่วยให้การนำทางปลอดภัย ข้อมูลเกรเดียนต์สามารถได้มาจากข้อมูล LiDAR นอกเหนือจากภาพจากกล้องเพื่อการแบ่งส่วนที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
• วัสดุศาสตร์ (Material Science): การตรวจจับขอบเกรนในภาพถ่ายจากกล้องจุลทรรศน์ของวัสดุ การวิเคราะห์โครงสร้างจุลภาคของโลหะและโลหะผสมโดยใช้กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนเพื่อกำหนดขนาดและการกระจายตัวของเกรน ข้อมูลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจคุณสมบัติทางกลของวัสดุ

การนำไปใช้งานด้วย OpenCV (ตัวอย่างโค้ด Python)

OpenCV เป็นไลบรารีโอเพนซอร์สยอดนิยมสำหรับงานด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ มีการนำอัลกอริทึม Watershed มาให้ใช้งานอย่างสะดวก นี่คือตัวอย่างโค้ด Python ที่สาธิตวิธีการใช้อัลกอริทึม Watershed กับ 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()

คำอธิบาย:

• โค้ดจะโหลดภาพและแปลงเป็นภาพระดับสีเทาก่อน
• จากนั้นใช้การกำหนดค่าขีดแบ่ง (thresholding) เพื่อสร้างภาพไบนารีเริ่มต้น
• การดำเนินการทางสัณฐานวิทยา (opening และ dilation) ถูกใช้เพื่อลบสัญญาณรบกวนและปรับปรุงภาพไบนารี
• คำนวณการแปลงระยะทางเพื่อค้นหามาร์กเกอร์พื้นหน้า
• ส่วนประกอบที่เชื่อมต่อกัน (connected components) จะถูกติดป้ายกำกับเพื่อสร้างมาร์กเกอร์สำหรับอัลกอริทึม Watershed
• สุดท้าย เรียกใช้ฟังก์ชัน cv2.watershed() เพื่อทำการแปลง Watershed จากนั้นเส้นแบ่งของ Watershed จะถูก tô สีแดง

ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ:

• การปรับพารามิเตอร์ (Parameter Tuning): พารามิเตอร์สำหรับการกำหนดค่าขีดแบ่ง, การดำเนินการทางสัณฐานวิทยา และการแปลงระยะทางอาจต้องมีการปรับเปลี่ยนขึ้นอยู่กับภาพแต่ละภาพ
• การเลือกมาร์กเกอร์ (Marker Selection): คุณภาพของมาร์กเกอร์มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของอัลกอริทึม Watershed การเลือกมาร์กเกอร์อย่างระมัดระวังเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อหลีกเลี่ยงการแบ่งส่วนเกินหรือการแบ่งส่วนขาด
• การประมวลผลล่วงหน้า (Preprocessing): ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้า เช่น การลดสัญญาณรบกวนและการเพิ่มคอนทราสต์ สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริทึม Watershed ได้อย่างมาก

ข้อดีและข้อเสีย

ข้อดี:

• เรียบง่ายและเข้าใจง่าย: แนวคิดพื้นฐานค่อนข้างเข้าใจง่าย
• มีประสิทธิภาพในการแยกวัตถุที่สัมผัสกัน: อัลกอริทึม Watershed มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการแบ่งส่วนวัตถุที่สัมผัสหรือซ้อนทับกัน
• สามารถใช้ร่วมกับเทคนิคอื่นได้: อัลกอริทึม Watershed สามารถใช้เป็นขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าสำหรับวิธีการแบ่งส่วนอื่นๆ ได้
• มีให้ใช้ทั่วไปในไลบรารีการประมวลผลภาพ: การนำไปใช้งานสามารถเข้าถึงได้ง่ายในไลบรารีต่างๆ เช่น OpenCV

ข้อเสีย:

• ไวต่อสัญญาณรบกวน: สัญญาณรบกวนอาจนำไปสู่การแบ่งส่วนเกิน
• ต้องการการเลือกมาร์กเกอร์อย่างระมัดระวัง: คุณภาพของมาร์กเกอร์มีผลอย่างมากต่อผลลัพธ์
• อาจใช้ทรัพยากรในการคำนวณสูง: โดยเฉพาะสำหรับภาพขนาดใหญ่
• การแบ่งส่วนเกิน: มีแนวโน้มที่จะแบ่งส่วนเกินหากไม่ได้เลือกมาร์กเกอร์อย่างระมัดระวังหรือหากภาพมีสัญญาณรบกวนมาก ต้องมีการประมวลผลล่วงหน้าและการเลือกมาร์กเกอร์อย่างระมัดระวังเพื่อบรรเทาปัญหานี้

เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

• การประมวลผลล่วงหน้าคือกุญแจสำคัญ: ใช้เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้าที่เหมาะสมเพื่อลดสัญญาณรบกวนและเพิ่มคอนทราสต์ก่อนที่จะใช้อัลกอริทึม Watershed ซึ่งอาจรวมถึง Gaussian blur, median filtering หรือ histogram equalization
• ทดลองกับมาร์กเกอร์: ลองใช้วิธีการเลือกมาร์กเกอร์ที่แตกต่างกันเพื่อค้นหาแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งานเฉพาะของคุณ พิจารณาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การแปลงระยะทาง, การดำเนินการทางสัณฐานวิทยา หรือแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างมาร์กเกอร์โดยอัตโนมัติ
• ใช้ Watershed แบบควบคุมด้วยมาร์กเกอร์: เมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้ ให้ใช้แนวทาง Watershed แบบควบคุมด้วยมาร์กเกอร์เพื่อป้องกันการแบ่งส่วนเกิน
• การประมวลผลภายหลัง: ใช้เทคนิคการประมวลผลภายหลังเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์การแบ่งส่วน ซึ่งอาจรวมถึงการลบพื้นที่ขนาดเล็ก, การทำให้ขอบเขตเรียบขึ้น หรือการรวมพื้นที่ที่อยู่ติดกันตามเกณฑ์ความคล้ายคลึงกัน
• การปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสม: ปรับพารามิเตอร์ของอัลกอริทึม Watershed และขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าหรือหลังการประมวลผลอย่างระมัดระวัง ทดลองกับค่าพารามิเตอร์ต่างๆ เพื่อค้นหาการตั้งค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการใช้งานเฉพาะของคุณ

เทคนิคขั้นสูงและรูปแบบต่างๆ

• Hierarchical Watershed: เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึม Watershed ในหลายๆ มาตราส่วนเพื่อสร้างการแสดงภาพแบบลำดับชั้น ซึ่งช่วยให้สามารถแบ่งส่วนวัตถุในระดับรายละเอียดที่แตกต่างกันได้
• Watershed พร้อมข้อมูลรูปร่างล่วงหน้า: การรวมข้อมูลรูปร่างล่วงหน้าเข้ากับอัลกอริทึม Watershed สามารถปรับปรุงความแม่นยำของการแบ่งส่วนได้ โดยเฉพาะเมื่อต้องจัดการกับภาพที่ซับซ้อนหรือมีสัญญาณรบกวน
• การเลือกมาร์กเกอร์โดยใช้แมชชีนเลิร์นนิง: เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้เพื่อเรียนรู้มาร์กเกอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับอัลกอริทึม Watershed โดยอัตโนมัติ ซึ่งสามารถลดความจำเป็นในการแทรกแซงด้วยตนเองและปรับปรุงความทนทานของกระบวนการแบ่งส่วนได้อย่างมาก สามารถฝึกโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (CNNs) เพื่อทำนายความน่าจะเป็นของพื้นหน้าและพื้นหลัง ซึ่งสามารถนำมาใช้สร้างมาร์กเกอร์ได้

สรุป

อัลกอริทึม Watershed เป็นเทคนิคการแบ่งส่วนรูปภาพที่ทรงพลังและหลากหลายพร้อมการใช้งานที่กว้างขวาง ด้วยการทำความเข้าใจหลักการ ข้อดี และข้อจำกัดของมัน คุณสามารถใช้ประโยชน์จากมันสำหรับงานวิเคราะห์ภาพต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่ามันจะไวต่อสัญญาณรบกวนและต้องการการเลือกมาร์กเกอร์อย่างระมัดระวัง แต่แนวทาง Watershed แบบควบคุมด้วยมาร์กเกอร์และเทคนิคการประมวลผลล่วงหน้าที่เหมาะสมสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมาก ด้วยการนำไปใช้งานที่พร้อมใช้งานในไลบรารีอย่าง OpenCV อัลกอริทึม Watershed ยังคงเป็นเครื่องมือที่มีค่าในคลังแสงของผู้ปฏิบัติงานด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์

ในขณะที่คอมพิวเตอร์วิทัศน์ยังคงพัฒนาต่อไป อัลกอริทึม Watershed น่าจะยังคงเป็นเทคนิคพื้นฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับวิธีการที่ทันสมัยกว่าเช่นแมชชีนเลิร์นนิง ด้วยการฝึกฝนหลักการและสำรวจรูปแบบต่างๆ ของมัน คุณสามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับการวิเคราะห์ภาพและการแก้ปัญหาในหลากหลายโดเมน