Сегментація зображень за допомогою алгоритму вододілу: вичерпний посібник

Сегментація зображень — це фундаментальне завдання в комп'ютерному зорі, що дозволяє машинам ефективніше розуміти та аналізувати візуальні дані. Вона полягає у поділі зображення на декілька регіонів, кожен з яких відповідає окремому об'єкту або його частині. Серед різноманітних доступних технік сегментації зображень алгоритм вододілу вирізняється як потужний та універсальний метод. Цей вичерпний посібник розглядає принципи, застосування та реалізацію алгоритму вододілу, надаючи детальне розуміння його можливостей та обмежень.

Що таке алгоритм вододілу?

Алгоритм вододілу — це техніка сегментації зображень на основі регіонів, натхненна геоморфологією. Уявіть зображення як топографічний ландшафт, де інтенсивність пікселів представляє висоти. Алгоритм імітує затоплення цього ландшафту водою. Вода буде накопичуватися в локальних мінімумах, утворюючи окремі озера. Коли рівень води піднімається, озера, що походять з різних мінімумів, з часом зустрічаються. Щоб запобігти злиттю, на місцях зустрічі будуються бар'єри (вододіли). Кінцевим результатом є зображення, розділене на регіони, відокремлені лініями вододілу, де кожен регіон представляє окремий сегмент.

По суті, алгоритм вододілу ідентифікує та розмежовує об'єкти на основі їхніх меж, розглядаючи їх як водозбірні басейни на топографічному рельєфі.

Як працює алгоритм вододілу: покрокове пояснення

Алгоритм вододілу зазвичай включає наступні кроки:

1. Розрахунок градієнта: Алгоритм часто починається з обчислення величини градієнта вхідного зображення. Градієнт виділяє краї та межі, які є вирішальними для сегментації. Поширеними операторами градієнта є Собель, Прюітт та Лаплас.
2. Вибір маркерів: Це критично важливий крок. Маркери — це початкові точки, які вказують на бажані регіони для сегментації. Існує два типи маркерів:
• Маркери переднього плану: Представляють об'єкти, які ми хочемо сегментувати.
• Маркери фону: Представляють фонові області.

Якість маркерів значно впливає на кінцевий результат сегментації. Хороші маркери повинні розташовуватися всередині об'єктів інтересу та фону відповідно. Перекриття маркерів або їхнє невдале розміщення може призвести до надмірної або недостатньої сегментації.

3. Попередня обробка (морфологічні операції): Морфологічні операції, такі як ерозія та дилатація, часто використовуються для очищення зображення та покращення вибору маркерів. Ерозія може розділити об'єкти, що торкаються, а дилатація — заповнити маленькі отвори та з'єднати сусідні регіони. Ці операції допомагають уточнити градієнтне зображення та створити більш чіткі водозбірні басейни.
4. Перетворення відстаней: Перетворення відстаней обчислює відстань від кожного пікселя до найближчого фонового пікселя. Це створює зображення у відтінках сірого, де інтенсивність кожного пікселя представляє його відстань до найближчого фону. Перетворення відстаней часто використовується разом з алгоритмом вододілу для покращення розділення об'єктів.
5. Перетворення вододілу: Ядро алгоритму. Перетворення вододілу позначає кожен піксель залежно від того, до якого водозбірного басейну він належить, використовуючи маркери як вихідні точки. Уявіть, що на градієнтне зображення падає дощ; кожна крапля дощу буде стікати вниз, доки не досягне мінімуму. Всі пікселі, що стікають до одного й того ж мінімуму, утворюють водозбірний басейн. Межі між цими басейнами є лініями вододілу.

Сегментація за допомогою вододілу з маркерами

Стандартний алгоритм вододілу схильний до надмірної сегментації, особливо на зображеннях зі складною текстурою або шумом. Це відбувається тому, що навіть невеликі зміни в інтенсивності пікселів можуть бути інтерпретовані як локальні мінімуми, що призводить до створення численних малих регіонів. Щоб вирішити цю проблему, зазвичай використовується підхід вододілу з маркерами.

Вододіл з маркерами використовує попередні знання про зображення для керування процесом сегментації. Надаючи маркери, що представляють передній план (об'єкти інтересу) та фонові регіони, алгоритм може ефективно обмежити перетворення вододілу та запобігти надмірній сегментації.

Процес включає:

1. Визначення маркерів переднього плану та фону (як описано вище).
2. Застосування перетворення вододілу з використанням цих маркерів. Алгоритм тоді створюватиме вододіли лише між регіонами, визначеними маркерами.

Застосування алгоритму вододілу

Алгоритм вододілу знаходить застосування в широкому спектрі галузей, включаючи:

• Біомедичні зображення: Сегментація клітин, органів та аналіз тканин є поширеними застосуваннями в аналізі медичних зображень. Наприклад, його можна використовувати для підрахунку кількості клітин на мікроскопічному зображенні або для окреслення пухлин на КТ-знімку. Алгоритм допомагає автоматизувати втомливу ручну роботу з ідентифікації та підрахунку клітин. Розглянемо застосування для ідентифікації окремих ядер на гістологічних зображеннях, забарвлених гематоксиліном та еозином (H&E). Після відповідної попередньої обробки та вибору маркерів алгоритм вододілу може ефективно розділити ядра, що перекриваються, надаючи точні підрахунки та морфологічну інформацію.
• Дистанційне зондування: Виявлення об'єктів на супутникових знімках, таких як ідентифікація будівель, доріг та сільськогосподарських полів. У сільськогосподарському моніторингу алгоритм може використовуватися для розмежування окремих полів з супутникових знімків, що дозволяє точно оцінити площу посівів та врожайність. Різні спектральні діапазони можна комбінувати для створення градієнтного зображення, яке виділяє межі між різними типами земного покриву. Наприклад, аналіз супутникових знімків тропічних лісів Амазонки для виявлення вирубки лісів шляхом сегментації ділянок лісу та розчищених земель.
• Промислова інспекція: Виявлення дефектів та розпізнавання об'єктів у виробничих процесах. Уявіть собі перевірку електронних компонентів на наявність дефектів. Алгоритм вододілу може сегментувати окремі компоненти, дозволяючи автоматизовану перевірку на наявність відсутніх або пошкоджених деталей. Його також можна застосовувати для виявлення поверхневих дефектів на виготовленій продукції, забезпечуючи контроль якості.
• Автономне водіння: Виявлення смуг руху та сегментація перешкод для самокерованих автомобілів. Наприклад, сегментація пішоходів та транспортних засобів на фоні в реальному часі для забезпечення безпечної навігації. Інформацію про градієнт можна отримувати з даних LiDAR на додаток до зображень з камери для більш надійної сегментації.
• Матеріалознавство: Виявлення меж зерен на мікроскопічних зображеннях матеріалів. Аналіз мікроструктури металів та сплавів за допомогою електронної мікроскопії для визначення розміру та розподілу зерен. Ця інформація є критично важливою для розуміння механічних властивостей матеріалів.

Реалізація за допомогою OpenCV (приклад на Python)

OpenCV — це популярна бібліотека з відкритим кодом для завдань комп'ютерного зору. Вона надає зручну реалізацію алгоритму вододілу. Ось приклад на Python, що демонструє, як використовувати алгоритм вододілу з 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
              
            
          

Пояснення:

• Спочатку код завантажує зображення та перетворює його у відтінки сірого.
• Потім він застосовує порогову обробку для створення початкового бінарного зображення.
• Морфологічні операції (відкриття та дилатація) використовуються для видалення шуму та уточнення бінарного зображення.
• Розраховується перетворення відстаней для знаходження маркерів переднього плану.
• Позначаються зв'язані компоненти для створення маркерів для алгоритму вододілу.
• Нарешті, викликається функція cv2.watershed() для виконання перетворення вододілу. Межі вододілу потім зафарбовуються червоним кольором.

Важливі зауваження:

• Налаштування параметрів: Параметри для порогової обробки, морфологічних операцій та перетворення відстаней можуть потребувати налаштування залежно від конкретного зображення.
• Вибір маркерів: Якість маркерів є вирішальною для успіху алгоритму вододілу. Ретельний вибір маркерів є важливим для уникнення надмірної або недостатньої сегментації.
• Попередня обробка: Кроки попередньої обробки, такі як зменшення шуму та підвищення контрастності, можуть значно покращити продуктивність алгоритму вододілу.

Переваги та недоліки

Переваги:

• Простий та інтуїтивно зрозумілий: Основна концепція відносно легка для розуміння.
• Ефективний для розділення об'єктів, що торкаються: Алгоритм вододілу особливо корисний для сегментації об'єктів, які торкаються або перекриваються.
• Можна комбінувати з іншими техніками: Алгоритм вододілу може використовуватися як крок попередньої обробки для інших методів сегментації.
• Широко доступний у бібліотеках обробки зображень: Реалізації легко доступні в бібліотеках, таких як OpenCV.

Недоліки:

• Чутливий до шуму: Шум може призвести до надмірної сегментації.
• Вимагає ретельного вибору маркерів: Якість маркерів значно впливає на результати.
• Може бути обчислювально витратним: Особливо для великих зображень.
• Надмірна сегментація: Схильний до надмірної сегментації, якщо маркери не обрані ретельно або якщо зображення зашумлене. Вимагає ретельної попередньої обробки та вибору маркерів для пом'якшення цієї проблеми.

Поради та найкращі практики

• Попередня обробка є ключовою: Застосовуйте відповідні методи попередньої обробки для зменшення шуму та підвищення контрастності перед застосуванням алгоритму вододілу. Це може включати розмиття за Гауссом, медіанну фільтрацію або вирівнювання гістограми.
• Експериментуйте з маркерами: Спробуйте різні методи вибору маркерів, щоб знайти найкращий підхід для вашого конкретного застосування. Розгляньте використання таких технік, як перетворення відстаней, морфологічні операції або машинне навчання для автоматичної генерації маркерів.
• Використовуйте вододіл з маркерами: Коли це можливо, використовуйте підхід вододілу з маркерами, щоб запобігти надмірній сегментації.
• Пост-обробка: Застосовуйте методи пост-обробки для уточнення результатів сегментації. Це може включати видалення малих регіонів, згладжування меж або об'єднання сусідніх регіонів на основі критеріїв подібності.
• Оптимізація параметрів: Ретельно налаштовуйте параметри алгоритму вододілу та будь-яких кроків попередньої або пост-обробки. Експериментуйте з різними значеннями параметрів, щоб знайти оптимальні налаштування для вашого конкретного застосування.

Просунуті методи та варіації

• Ієрархічний вододіл: Ця техніка передбачає застосування алгоритму вододілу на декількох масштабах для створення ієрархічного представлення зображення. Це дозволяє сегментувати об'єкти на різних рівнях деталізації.
• Вододіл з попередньою інформацією про форму: Включення попередньої інформації про форму в алгоритм вододілу може покращити точність сегментації, особливо при роботі зі складними або зашумленими зображеннями.
• Вибір маркерів на основі машинного навчання: Техніки машинного навчання можуть бути використані для автоматичного навчання оптимальних маркерів для алгоритму вододілу. Це може значно зменшити потребу в ручному втручанні та підвищити надійність процесу сегментації. Згорткові нейронні мережі (CNN) можна навчити прогнозувати ймовірності переднього плану та фону, які потім можна використовувати для генерації маркерів.

Висновок

Алгоритм вододілу — це потужна та універсальна техніка сегментації зображень із широким спектром застосувань. Розуміючи його принципи, переваги та обмеження, ви можете ефективно використовувати його для різноманітних завдань аналізу зображень. Хоча він може бути чутливим до шуму та вимагати ретельного вибору маркерів, підхід вододілу з маркерами та відповідні методи попередньої обробки можуть значно покращити його продуктивність. Завдяки легкодоступним реалізаціям у бібліотеках, таких як OpenCV, алгоритм вододілу залишається цінним інструментом в арсеналі практиків комп'ютерного зору.

Оскільки комп'ютерний зір продовжує розвиватися, алгоритм вододілу, ймовірно, залишиться фундаментальною технікою, особливо в поєднанні з більш просунутими методами, такими як машинне навчання. Опанувавши його принципи та дослідивши його варіації, ви можете відкрити нові можливості для аналізу зображень та вирішення проблем у різноманітних галузях.