Suv Ayirg'ich Algoritmi Yordamida Tasvirlarni Segmentatsiyalash: To'liq Qo'llanma

Tasvirlarni segmentatsiyalash kompyuter ko'rishidagi asosiy vazifa bo'lib, mashinalarga vizual ma'lumotlarni samaraliroq tushunish va tahlil qilish imkonini beradi. U tasvirni bir nechta mintaqalarga bo'lishni o'z ichiga oladi, ularning har biri alohida obyekt yoki obyektning bir qismiga to'g'ri keladi. Mavjud bo'lgan turli xil tasvirlarni segmentatsiyalash texnikalari orasida suv ayirg'ich algoritmi kuchli va ko'p qirrali usul sifatida ajralib turadi. Ushbu keng qamrovli qo'llanma suv ayirg'ich algoritmining prinsiplari, qo'llanilishi va amalga oshirilishini o'rganib, uning imkoniyatlari va cheklovlari haqida batafsil tushuncha beradi.

Suv Ayirg'ich Algoritmi nima?

Suv ayirg'ich algoritmi geomorfologiyadan ilhomlangan mintaqaga asoslangan tasvirni segmentatsiyalash texnikasidir. Tasvirni topografik landshaft sifatida tasavvur qiling, unda piksellar intensivligi balandliklarni ifodalaydi. Algoritm ushbu landshaftni suv bilan to'ldirishni simulyatsiya qiladi. Suv mahalliy minimumlarda to'planib, alohida ko'llarni hosil qiladi. Suv sathi ko'tarilganda, turli minimumlardan kelib chiqqan ko'llar oxir-oqibat uchrashadi. Ularning birlashishini oldini olish uchun uchrashuv nuqtalarida to'siqlar (suv ayirg'ichlar) quriladi. Yakuniy natija — suv ayirg'ich chiziqlari bilan ajratilgan mintaqalarga bo'lingan tasvir bo'lib, har bir mintaqa alohida segmentni ifodalaydi.

Mohiyatan, suv ayirg'ich algoritmi obyektlarni ularning chegaralariga asosan aniqlaydi va belgilaydi, ularni topografik relyefdagi suv havzalari sifatida ko'rib chiqadi.

Suv Ayirg'ich Algoritmi Qanday Ishlaydi: Qadamma-qadam Tushuntirish

Suv ayirg'ich algoritmi odatda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:

1. Gradientni hisoblash: Algoritm ko'pincha kiruvchi tasvirning gradient kattaligini hisoblashdan boshlanadi. Gradient segmentatsiya uchun muhim bo'lgan chekkalar va chegaralarni ajratib ko'rsatadi. Umumiy gradient operatorlariga Sobel, Prewitt va Laplacian kiradi.
2. Markerlarni tanlash: Bu muhim qadamdir. Markerlar — bu segmentatsiya qilinishi kerak bo'lgan kerakli hududlarni ko'rsatuvchi urug' nuqtalaridir. Ikki turdagi markerlar mavjud:
• Old fon markerlari: Biz segmentatsiya qilmoqchi bo'lgan obyektlarni ifodalaydi.
• Orqa fon markerlari: Orqa fon hududlarini ifodalaydi.

Markerlarning sifati yakuniy segmentatsiya natijasiga sezilarli darajada ta'sir qiladi. Yaxshi markerlar mos ravishda qiziqish obyektlari va orqa fon ichida joylashgan bo'lishi kerak. Bir-biriga yopishib qolgan markerlar yoki markerlarning noto'g'ri joylashtirilishi haddan tashqari segmentatsiyaga yoki yetarli bo'lmagan segmentatsiyaga olib kelishi mumkin.

3. Oldindan ishlov berish (Morfologik operatsiyalar): Eroziya va dilatatsiya kabi morfologik operatsiyalar tasvirni tozalash va marker tanlashni yaxshilash uchun tez-tez ishlatiladi. Eroziya bir-biriga tegib turgan obyektlarni ajratishi mumkin, dilatatsiya esa kichik teshiklarni to'ldirishi va yaqin hududlarni bog'lashi mumkin. Ushbu operatsiyalar gradient tasvirini takomillashtirishga va aniqroq suv havzalarini yaratishga yordam beradi.
4. Masofani o'zgartirish: Masofani o'zgartirish har bir pikseldan eng yaqin orqa fon pikseligacha bo'lgan masofani hisoblaydi. Bu kulrang tusdagi tasvirni yaratadi, unda har bir pikselning intensivligi uning eng yaqin orqa fonga bo'lgan masofasini ifodalaydi. Masofani o'zgartirish ko'pincha obyektlarni ajratishni kuchaytirish uchun suv ayirg'ich algoritmi bilan birgalikda ishlatiladi.
5. Suv ayirg'ich transformatsiyasi: Algoritmning yadrosi. Suv ayirg'ich transformatsiyasi har bir pikselni markerlardan boshlang'ich nuqta sifatida foydalanib, qaysi suv havzasiga tegishli ekanligiga qarab belgilaydi. Gradient tasviriga yomg'ir yog'ayotganini tasavvur qiling; har bir yomg'ir tomchisi minimumga yetguncha pastga oqadi. Bir xil minimumga oqib tushadigan barcha piksellar suv havzasini hosil qiladi. Ushbu havzalar orasidagi chegaralar suv ayirg'ich chiziqlaridir.

Marker bilan Boshqariladigan Suv Ayirg'ich Segmentatsiyasi

Standart suv ayirg'ich algoritmi, ayniqsa murakkab teksturali yoki shovqinli tasvirlarda haddan tashqari segmentatsiyaga moyil. Bu holat piksel intensivligidagi kichik o'zgarishlar ham mahalliy minimumlar sifatida talqin qilinishi va ko'plab kichik hududlarning yaratilishiga olib kelishi sababli yuzaga keladi. Ushbu muammoni hal qilish uchun odatda marker bilan boshqariladigan suv ayirg'ich yondashuvi qo'llaniladi.

Marker bilan boshqariladigan suv ayirg'ich segmentatsiya jarayonini yo'naltirish uchun tasvir haqidagi oldindan mavjud bilimlardan foydalanadi. Old fon (qiziqish obyektlari) va orqa fon hududlarini ifodalovchi markerlarni taqdim etish orqali algoritm suv ayirg'ich transformatsiyasini samarali cheklab, haddan tashqari segmentatsiyani oldini oladi.

Jarayon quyidagilarni o'z ichiga oladi:

1. Old fon va orqa fon markerlarini aniqlash (yuqorida tavsiflanganidek).
2. Ushbu markerlardan foydalanib suv ayirg'ich transformatsiyasini qo'llash. Shundan so'ng algoritm faqat markerlar tomonidan belgilangan hududlar o'rtasida suv ayirg'ichlarni yaratadi.

Suv Ayirg'ich Algoritmining Qo'llanilishi

Suv ayirg'ich algoritmi keng ko'lamli sohalarda qo'llaniladi, jumladan:

• Biotibbiy tasvirlash: Hujayralarni segmentatsiyalash, organlarni segmentatsiyalash va to'qimalarni tahlil qilish tibbiy tasvirlarni tahlil qilishda keng tarqalgan amaliyotlardir. Masalan, u mikroskopik tasvirdagi hujayralar sonini sanash yoki KT skanerlashda o'smalarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Algoritm hujayralarni aniqlash va sanashning mashaqqatli qo'l mehnatini avtomatlashtirishga yordam beradi. Gematoksilin va eozin (H&E) bilan bo'yalgan gistologik tasvirlardagi alohida yadrolarni aniqlashni ko'rib chiqing. Tegishli oldindan ishlov berish va markerlarni tanlashdan so'ng, suv ayirg'ich algoritmi bir-biriga yopishib qolgan yadrolarni samarali ajratib, aniq hisoblar va morfologik ma'lumotlarni taqdim etishi mumkin.
• Masofadan zondlash: Sun'iy yo'ldosh tasvirlarida binolar, yo'llar va qishloq xo'jaligi maydonlari kabi obyektlarni aniqlash. Qishloq xo'jaligi monitoringida algoritm sun'iy yo'ldosh tasvirlaridan alohida ekin maydonlarini aniqlash uchun ishlatilishi mumkin, bu esa ekin maydoni va hosilni aniq baholash imkonini beradi. Turli spektral diapazonlarni birlashtirib, turli xil yer qoplami turlari o'rtasidagi chegaralarni ajratib ko'rsatadigan gradient tasvirini yaratish mumkin. Masalan, Amazon tropik o'rmonlarining sun'iy yo'ldosh tasvirlarini tahlil qilib, o'rmon va tozalangan yer maydonlarini segmentatsiyalash orqali o'rmonlarning kesilishini aniqlash.
• Sanoat nazorati: Ishlab chiqarish jarayonlarida nuqsonlarni aniqlash va obyektlarni tanib olish. Elektron qismlarni nuqsonlar uchun tekshirishni tasavvur qiling. Suv ayirg'ich algoritmi alohida qismlarni ajratib, yetishmayotgan yoki shikastlangan qismlarni avtomatlashtirilgan tarzda tekshirish imkonini beradi. Shuningdek, u ishlab chiqarilgan mahsulotlardagi sirt nuqsonlarini aniqlash uchun qo'llanilishi mumkin, bu esa sifat nazoratini ta'minlaydi.
• Avtonom haydash: O'zi boshqariladigan avtomobillar uchun yo'l chiziqlarini aniqlash va to'siqlarni segmentatsiyalash. Masalan, xavfsiz harakatlanishni ta'minlash uchun piyodalar va transport vositalarini real vaqtda orqa fondan ajratish. Gradient ma'lumotlari yanada ishonchli segmentatsiya uchun kamera tasvirlariga qo'shimcha ravishda LiDAR ma'lumotlaridan olinishi mumkin.
• Materialshunoslik: Materiallarning mikroskopik tasvirlarida don chegaralarini aniqlash. Don hajmi va taqsimotini aniqlash uchun elektron mikroskopiya yordamida metallar va qotishmalarning mikrotuzilishini tahlil qilish. Ushbu ma'lumotlar materiallarning mexanik xususiyatlarini tushunish uchun juda muhimdir.

OpenCV bilan amalga oshirish (Python misoli)

OpenCV — bu kompyuter ko'rishi vazifalari uchun mashhur ochiq manbali kutubxona. U suv ayirg'ich algoritmining qulay amalga oshirilishini ta'minlaydi. Quyida OpenCV yordamida suv ayirg'ich algoritmidan qanday foydalanishni ko'rsatuvchi Python misoli keltirilgan:

            
import cv2
import numpy as np

# Tasvirni yuklash
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Boshlang'ich markerlarni yaratish uchun chegaralash
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# Shovqinni yo'qotish
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# Aniq orqa fon maydoni
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)

# Aniq old fon maydonini topish
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)

# sure_fg ni to'g'ri ma'lumot turiga o'tkazish
sure_fg = np.uint8(sure_fg)

# Noma'lum mintaqani topish
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)

# Markerlarni belgilash
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)

# Barcha belgilarga 1 qo'shish, shunda aniq orqa fon 0 emas, 1 bo'ladi
markers = markers + 1

# Endi noma'lum mintaqani nol bilan belgilash
markers[unknown == 255] = 0

# Suv ayirg'ich algoritmini qo'llash
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [255, 0, 0]  # Suv ayirg'ich chiziqlarini qizil rang bilan belgilash

# Natijani ko'rsatish
cv2.imshow('Watershed Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

            

              
                Copy
              
            
          

Tushuntirish:

• Kod avval tasvirni yuklaydi va uni kulrang tusga o'tkazadi.
• So'ngra boshlang'ich binar tasvirni yaratish uchun chegaralashni qo'llaydi.
• Morfologik operatsiyalar (ochish va kengaytirish) shovqinni yo'qotish va binar tasvirni yaxshilash uchun ishlatiladi.
• Old fon markerlarini topish uchun masofa transformatsiyasi hisoblanadi.
• Suv ayirg'ich algoritmi uchun markerlarni yaratish maqsadida bog'langan komponentlar belgilanadi.
• Nihoyat, suv ayirg'ich transformatsiyasini bajarish uchun cv2.watershed() funksiyasi chaqiriladi. So'ngra suv ayirg'ich chegaralari qizil rangga bo'yaladi.

Muhim E'tiborlar:

• Parametrlarni sozlash: Chegaralash, morfologik operatsiyalar va masofa transformatsiyasi uchun parametrlar ma'lum bir tasvirga qarab sozlanishi kerak bo'lishi mumkin.
• Markerlarni tanlash: Markerlarning sifati suv ayirg'ich algoritmining muvaffaqiyati uchun hal qiluvchi ahamiyatga ega. Haddan tashqari yoki yetarli bo'lmagan segmentatsiyani oldini olish uchun markerlarni ehtiyotkorlik bilan tanlash muhimdir.
• Oldindan ishlov berish: Shovqinni kamaytirish va kontrastni kuchaytirish kabi oldindan ishlov berish bosqichlari suv ayirg'ich algoritmining ish faoliyatini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin.

Afzalliklari va Kamchiliklari

Afzalliklari:

• Sodda va intuitiv: Asosiy konsepsiya nisbatan oson tushuniladi.
• Bir-biriga tegib turgan obyektlarni ajratishda samarali: Suv ayirg'ich algoritmi ayniqsa bir-biriga tegib turgan yoki yopishib qolgan obyektlarni segmentatsiyalash uchun foydalidir.
• Boshqa texnikalar bilan birlashtirilishi mumkin: Suv ayirg'ich algoritmi boshqa segmentatsiya usullari uchun oldindan ishlov berish bosqichi sifatida ishlatilishi mumkin.
• Tasvirga ishlov berish kutubxonalarida keng tarqalgan: Amalga oshirishlar OpenCV kabi kutubxonalarda osonlikcha mavjud.

Kamchiliklari:

• Shovqinga sezgir: Shovqin haddan tashqari segmentatsiyaga olib kelishi mumkin.
• Ehtiyotkorlik bilan marker tanlashni talab qiladi: Markerlarning sifati natijalarga sezilarli darajada ta'sir qiladi.
• Hisoblash jihatdan qimmat bo'lishi mumkin: Ayniqsa katta tasvirlar uchun.
• Haddan tashqari segmentatsiya: Agar markerlar ehtiyotkorlik bilan tanlanmasa yoki tasvir shovqinli bo'lsa, haddan tashqari segmentatsiyaga moyil. Bu muammoni yumshatish uchun ehtiyotkorlik bilan oldindan ishlov berish va markerlarni tanlash talab etiladi.

Maslahatlar va Eng Yaxshi Amaliyotlar

• Oldindan ishlov berish muhim: Suv ayirg'ich algoritmini qo'llashdan oldin shovqinni kamaytirish va kontrastni kuchaytirish uchun tegishli oldindan ishlov berish usullarini qo'llang. Bunga Gauss xiralashtirish, median filtrlash yoki gistogramma tenglashtirish kirishi mumkin.
• Markerlar bilan tajriba o'tkazing: Muayyan ilovangiz uchun eng yaxshi yondashuvni topish uchun turli xil markerlarni tanlash usullarini sinab ko'ring. Markerlarni avtomatik ravishda yaratish uchun masofa transformatsiyasi, morfologik operatsiyalar yoki mashinaviy ta'lim kabi usullardan foydalanishni ko'rib chiqing.
• Marker bilan boshqariladigan suv ayirg'ichdan foydalaning: Iloji boricha, haddan tashqari segmentatsiyani oldini olish uchun marker bilan boshqariladigan suv ayirg'ich yondashuvidan foydalaning.
• Keyingi ishlov berish: Segmentatsiya natijalarini takomillashtirish uchun keyingi ishlov berish usullarini qo'llang. Bunga kichik hududlarni olib tashlash, chegaralarni silliqlash yoki qo'shni hududlarni o'xshashlik mezonlari asosida birlashtirish kirishi mumkin.
• Parametrlarni optimallashtirish: Suv ayirg'ich algoritmining va har qanday oldindan yoki keyingi ishlov berish bosqichlarining parametrlarini diqqat bilan sozlang. Muayyan ilovangiz uchun optimal sozlamalarni topish uchun turli parametr qiymatlari bilan tajriba o'tkazing.

Ilg'or Texnikalar va Variatsiyalar

• Ierarxik suv ayirg'ich: Ushbu usul tasvirning ierarxik tasvirini yaratish uchun suv ayirg'ich algoritmini bir nechta miqyosda qo'llashni o'z ichiga oladi. Bu turli darajadagi tafsilotlarda obyektlarni segmentatsiyalash imkonini beradi.
• Oldindan shakl ma'lumotlari bilan suv ayirg'ich: Oldindan shakl ma'lumotlarini suv ayirg'ich algoritmiga kiritish, ayniqsa murakkab yoki shovqinli tasvirlar bilan ishlaganda, segmentatsiya aniqligini yaxshilashi mumkin.
• Mashinaviy ta'limga asoslangan marker tanlash: Mashinaviy ta'lim usullari suv ayirg'ich algoritmi uchun optimal markerlarni avtomatik ravishda o'rganish uchun ishlatilishi mumkin. Bu qo'lda aralashuvga bo'lgan ehtiyojni sezilarli darajada kamaytirishi va segmentatsiya jarayonining mustahkamligini yaxshilashi mumkin. Konvolyutsion Neyron Tarmoqlar (CNN) old va orqa fon ehtimollarini bashorat qilish uchun o'rgatilishi mumkin, keyinchalik ular markerlarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin.

Xulosa

Suv ayirg'ich algoritmi keng ko'lamli qo'llanilishga ega bo'lgan kuchli va ko'p qirrali tasvirni segmentatsiyalash texnikasidir. Uning prinsiplari, afzalliklari va cheklovlarini tushunib, siz uni turli xil tasvir tahlili vazifalari uchun samarali ishlatishingiz mumkin. Garchi u shovqinga sezgir bo'lishi va ehtiyotkorlik bilan marker tanlashni talab qilsa-da, marker bilan boshqariladigan suv ayirg'ich yondashuvi va tegishli oldindan ishlov berish usullari uning ish faoliyatini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin. OpenCV kabi kutubxonalarda tayyor amalga oshirishlar mavjudligi sababli, suv ayirg'ich algoritmi kompyuter ko'rishi amaliyotchilari arsenalida qimmatli vosita bo'lib qolmoqda.

Kompyuter ko'rishi rivojlanishda davom etar ekan, suv ayirg'ich algoritmi, ayniqsa, mashinaviy ta'lim kabi ilg'or usullar bilan birlashtirilganda, fundamental texnika bo'lib qolishi mumkin. Uning prinsiplarini o'zlashtirib va uning variantlarini o'rganib, siz turli sohalarda tasvir tahlili va muammolarni hal qilish uchun yangi imkoniyatlarni ochishingiz mumkin.