Thị giác máy tính: Phân tích sâu về Phân đoạn đối tượng

Thị giác máy tính, một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc "nhìn" và diễn giải hình ảnh giống như cách con người làm. Về cơ bản, các thuật toán thị giác máy tính cố gắng hiểu và rút ra những thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu hình ảnh. Một trong những nhiệm vụ cơ bản trong thị giác máy tính là phân đoạn đối tượng, một quá trình vượt xa việc chỉ đơn thuần xác định các đối tượng trong ảnh; nó bao gồm việc phân định chính xác ranh giới của từng đối tượng, từng pixel một.

Phân đoạn đối tượng là gì?

Phân đoạn đối tượng, còn được gọi là phân đoạn hình ảnh, là quá trình phân chia một hình ảnh kỹ thuật số thành nhiều phân đoạn (tập hợp các pixel). Cụ thể hơn, phân đoạn đối tượng gán một nhãn cho mỗi pixel trong ảnh sao cho các pixel có cùng nhãn chia sẻ các đặc điểm nhất định. Những đặc điểm này có thể là màu sắc, cường độ, kết cấu hoặc vị trí. Mục tiêu là đơn giản hóa và/hoặc thay đổi cách biểu diễn của một hình ảnh thành một thứ gì đó có ý nghĩa hơn và dễ phân tích hơn.

Không giống như phát hiện đối tượng, chỉ đơn thuần xác định sự hiện diện và vị trí của các đối tượng (thường bằng các hộp giới hạn), phân đoạn đối tượng cung cấp một sự hiểu biết chi tiết hơn nhiều về hình ảnh. Nó cho phép phân tích chi tiết, tạo điều kiện cho các ứng dụng đòi hỏi ranh giới đối tượng chính xác, chẳng hạn như:

• Hình ảnh y tế: Xác định và phân đoạn các khối u, cơ quan và các cấu trúc giải phẫu khác.
• Lái xe tự hành: Phân định đường đi, phương tiện, người đi bộ và các đối tượng khác trong môi trường.
• Người máy học (Robotics): Cho phép robot tương tác với các đối tượng trong môi trường của chúng với độ chính xác cao hơn.
• Phân tích ảnh vệ tinh: Xác định và phân loại các loại hình che phủ đất khác nhau (ví dụ: rừng, vùng nước, khu đô thị).
• Chỉnh sửa và thao tác hình ảnh: Lựa chọn và sửa đổi chính xác các đối tượng cụ thể trong một hình ảnh.

Các loại Phân đoạn đối tượng

Chủ yếu có hai loại phân đoạn đối tượng chính:

Phân đoạn ngữ nghĩa

Phân đoạn ngữ nghĩa phân loại mỗi pixel trong một hình ảnh vào một danh mục hoặc lớp cụ thể. Nó trả lời câu hỏi: "Mỗi pixel thuộc loại đối tượng nào?" Trong phân đoạn ngữ nghĩa, tất cả các pixel thuộc cùng một lớp đối tượng được gán cùng một nhãn, bất kể chúng có phải là các thực thể của cùng một đối tượng hay không. Ví dụ, trong một cảnh có nhiều chiếc xe hơi, tất cả các pixel của xe hơi sẽ được gắn nhãn là "xe hơi". Thuật toán hiểu những gì có trong hình ảnh ở cấp độ pixel.

Ví dụ: Trong một kịch bản xe tự lái, phân đoạn ngữ nghĩa sẽ xác định tất cả các pixel thuộc về đường, vỉa hè, xe hơi, người đi bộ và biển báo giao thông. Điểm quan trọng là nó không phân biệt giữa các chiếc xe *khác nhau* – tất cả chúng chỉ đơn giản là "xe hơi".

Phân đoạn thực thể

Phân đoạn thực thể tiến xa hơn phân đoạn ngữ nghĩa một bước bằng cách không chỉ phân loại mỗi pixel mà còn phân biệt giữa các thực thể riêng lẻ của cùng một lớp đối tượng. Nó trả lời câu hỏi: "Mỗi pixel thuộc về thực thể đối tượng cụ thể nào?" Về cơ bản, nó kết hợp phát hiện đối tượng (xác định các đối tượng riêng lẻ) với phân đoạn ngữ nghĩa (phân loại pixel). Mỗi đối tượng được xác định sẽ nhận một ID duy nhất. Phân đoạn thực thể hữu ích khi bạn cần đếm các đối tượng hoặc phân biệt giữa chúng.

Ví dụ: Trong cùng một kịch bản xe tự lái, phân đoạn thực thể sẽ không chỉ xác định tất cả các pixel thuộc về xe hơi mà còn phân biệt giữa từng chiếc xe riêng lẻ. Mỗi chiếc xe sẽ được gán một ID duy nhất, cho phép hệ thống theo dõi và hiểu được chuyển động của từng phương tiện.

Các kỹ thuật Phân đoạn đối tượng

Trong những năm qua, nhiều kỹ thuật khác nhau đã được phát triển cho phân đoạn đối tượng. Chúng có thể được phân loại rộng rãi thành:

• Các kỹ thuật xử lý ảnh truyền thống: Các phương pháp này thường dựa vào các đặc trưng và thuật toán được chế tạo thủ công.
• Các kỹ thuật dựa trên Học sâu: Các phương pháp này tận dụng sức mạnh của mạng nơ-ron để học các mẫu phức tạp từ dữ liệu.

Các kỹ thuật xử lý ảnh truyền thống

Các kỹ thuật này, mặc dù cũ hơn, vẫn có giá trị trong một số kịch bản nhất định do tính đơn giản và hiệu quả tính toán của chúng.

• Ngưỡng hóa (Thresholding): Đây là phương pháp phân đoạn đơn giản nhất. Nó bao gồm việc phân chia một hình ảnh dựa trên các giá trị cường độ pixel. Các pixel trên một ngưỡng nhất định được gán cho một lớp, trong khi các pixel dưới ngưỡng được gán cho một lớp khác. Ngưỡng hóa toàn cục sử dụng một ngưỡng duy nhất cho toàn bộ hình ảnh, trong khi ngưỡng hóa thích ứng điều chỉnh ngưỡng dựa trên các đặc điểm hình ảnh cục bộ.
• Phân đoạn dựa trên cạnh: Cách tiếp cận này dựa vào việc phát hiện các cạnh hoặc ranh giới giữa các vùng khác nhau trong một hình ảnh. Các thuật toán phát hiện cạnh (ví dụ: Sobel, Canny) được sử dụng để xác định các pixel có sự thay đổi đáng kể về cường độ. Các cạnh được phát hiện sau đó được liên kết với nhau để tạo thành các đường biên khép kín, xác định các phân đoạn.
• Phân đoạn dựa trên vùng: Phương pháp này nhóm các pixel có đặc điểm tương tự thành các vùng. Phát triển vùng bắt đầu với một pixel hạt giống và lặp đi lặp lại thêm các pixel lân cận đáp ứng các tiêu chí nhất định (ví dụ: tương đồng về màu sắc hoặc cường độ). Chia và hợp nhất vùng bắt đầu với toàn bộ hình ảnh là một vùng duy nhất và lặp đi lặp lại chia nó thành các vùng nhỏ hơn cho đến khi đáp ứng các tiêu chí nhất định.
• Phân đoạn dựa trên cụm: Các thuật toán như phân cụm K-means có thể được sử dụng để nhóm các pixel dựa trên các đặc trưng của chúng (ví dụ: màu sắc, kết cấu) thành các cụm. Mỗi cụm đại diện cho một phân đoạn riêng biệt trong hình ảnh.

Các kỹ thuật dựa trên Học sâu

Học sâu đã cách mạng hóa phân đoạn đối tượng, cho phép cải thiện đáng kể về độ chính xác và hiệu suất. Các mô hình học sâu có thể tự động học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu, loại bỏ sự cần thiết của các đặc trưng được chế tạo thủ công. Những kỹ thuật này hiện là cách tiếp cận thống trị cho phân đoạn đối tượng trong nhiều ứng dụng.

• Mạng Tích chập Hoàn toàn (FCNs): FCN là một loại mạng nơ-ron được thiết kế đặc biệt để dự đoán từng pixel. Chúng thay thế các lớp kết nối đầy đủ trong các mạng nơ-ron tích chập (CNN) truyền thống bằng các lớp tích chập, cho phép chúng xử lý hình ảnh có kích thước tùy ý và tạo ra bản đồ phân đoạn làm đầu ra. FCN là nền tảng cho nhiều mô hình phân đoạn dựa trên học sâu khác.
• U-Net: U-Net là một kiến trúc dựa trên FCN phổ biến được sử dụng rộng rãi trong phân đoạn hình ảnh y tế. Nó có kiến trúc hình chữ U bao gồm một đường mã hóa (lấy mẫu giảm) và một đường giải mã (lấy mẫu tăng). Đường mã hóa nắm bắt thông tin ngữ cảnh, trong khi đường giải mã phục hồi độ phân giải không gian. Các kết nối bỏ qua giữa đường mã hóa và giải mã giúp bảo toàn các chi tiết tinh vi.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN là một mô hình mạnh mẽ cho phân đoạn thực thể. Nó mở rộng Faster R-CNN, một mô hình phát hiện đối tượng phổ biến, bằng cách thêm một nhánh dự đoán mặt nạ phân đoạn cho mỗi đối tượng được phát hiện. Mask R-CNN có thể đồng thời phát hiện đối tượng và phân đoạn chúng ở cấp độ pixel.
• DeepLab: DeepLab là một loạt các mô hình phân đoạn ngữ nghĩa sử dụng các tích chập atrous (còn được gọi là tích chập giãn nở) để nắm bắt thông tin ngữ cảnh đa tỷ lệ. Tích chập atrous cho phép mạng có một trường tiếp nhận lớn hơn mà không làm tăng số lượng tham số. Các mô hình DeepLab cũng sử dụng gộp kim tự tháp không gian atrous (ASPP) để tổng hợp các đặc trưng ở các tỷ lệ khác nhau.
• Transformers cho Phân đoạn: Gần đây hơn, các kiến trúc transformer, đã rất thành công trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đang được điều chỉnh cho các tác vụ thị giác máy tính, bao gồm cả phân đoạn đối tượng. Transformer có thể nắm bắt các phụ thuộc tầm xa trong hình ảnh, điều này có thể có lợi cho các tác vụ phân đoạn. Ví dụ bao gồm SegFormer và Swin Transformer.

Ứng dụng của Phân đoạn đối tượng

Phân đoạn đối tượng có một loạt các ứng dụng rộng rãi trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau, ảnh hưởng đến mọi thứ từ chăm sóc sức khỏe đến nông nghiệp.

Hình ảnh y tế

Trong hình ảnh y tế, phân đoạn đối tượng đóng một vai trò quan trọng trong:

• Phát hiện và phân đoạn khối u: Phân định chính xác ranh giới của các khối u trong hình ảnh y tế (ví dụ: MRI, CT scan) để hỗ trợ chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và theo dõi. Ví dụ, phân đoạn khối u não để hướng dẫn phẫu thuật cắt bỏ hoặc xạ trị.
• Phân đoạn cơ quan: Xác định và phân đoạn các cơ quan (ví dụ: tim, gan, phổi) để phân tích cấu trúc và chức năng của chúng. Điều này có thể được sử dụng để đánh giá sức khỏe của cơ quan, phát hiện các bất thường và lập kế hoạch phẫu thuật.
• Phân đoạn tế bào: Phân đoạn các tế bào riêng lẻ trong hình ảnh kính hiển vi để nghiên cứu hình thái tế bào, đếm tế bào và phân tích hành vi của tế bào. Điều này quan trọng cho việc khám phá thuốc, chẩn đoán bệnh và nghiên cứu sinh học cơ bản.

Lái xe tự hành

Đối với xe tự lái, phân đoạn đối tượng là cần thiết cho:

• Phân đoạn đường đi: Xác định khu vực có thể lái xe trên đường để cho phép điều hướng an toàn.
• Phát hiện và phân đoạn phương tiện: Phát hiện và phân đoạn các phương tiện khác trên đường để tránh va chạm.
• Phát hiện và phân đoạn người đi bộ: Phát hiện và phân đoạn người đi bộ để đảm bảo an toàn cho họ.
• Nhận dạng biển báo giao thông và đèn giao thông: Xác định và phân đoạn các biển báo giao thông và đèn giao thông để tuân thủ luật giao thông.

Người máy học (Robotics)

Phân đoạn đối tượng cho phép robot:

• Nhận dạng và thao tác đối tượng: Xác định và phân đoạn các đối tượng trong môi trường của robot để cho phép nó cầm nắm và thao tác chúng. Điều này quan trọng cho các nhiệm vụ như nhặt và đặt đối tượng, lắp ráp sản phẩm và thực hiện phẫu thuật.
• Hiểu cảnh: Hiểu bố cục và cấu trúc của môi trường của robot để cho phép nó điều hướng và tương tác với thế giới hiệu quả hơn.
• Phát hiện khuyết tật trong sản xuất: Xác định và phân đoạn các khuyết tật trong các sản phẩm được sản xuất để cải thiện kiểm soát chất lượng.

Nông nghiệp

Phân đoạn đối tượng được sử dụng trong nông nghiệp cho:

• Giám sát cây trồng: Theo dõi sức khỏe và sự phát triển của cây trồng bằng cách phân đoạn hình ảnh của các cánh đồng được chụp từ máy bay không người lái hoặc vệ tinh. Điều này có thể được sử dụng để phát hiện bệnh, sâu bệnh và thiếu hụt chất dinh dưỡng.
• Phát hiện cỏ dại: Xác định và phân đoạn cỏ dại trên các cánh đồng để cho phép áp dụng thuốc diệt cỏ có mục tiêu. Điều này làm giảm lượng thuốc diệt cỏ được sử dụng và giảm thiểu tác động đến môi trường.
• Thu hoạch trái cây và rau quả: Xác định và phân đoạn trái cây và rau quả chín để cho phép thu hoạch tự động.

Phân tích ảnh vệ tinh

Trong viễn thám, phân đoạn đối tượng có thể được sử dụng cho:

• Phân loại lớp phủ đất: Phân loại các loại lớp phủ đất khác nhau (ví dụ: rừng, vùng nước, khu đô thị) bằng cách phân đoạn hình ảnh vệ tinh. Điều này quan trọng cho việc giám sát môi trường, quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên.
• Giám sát nạn phá rừng: Phát hiện và giám sát nạn phá rừng bằng cách phân đoạn hình ảnh vệ tinh để xác định các khu vực rừng đã bị chặt phá.
• Đánh giá thảm họa: Đánh giá thiệt hại do thiên tai (ví dụ: lũ lụt, động đất) bằng cách phân đoạn hình ảnh vệ tinh để xác định các khu vực bị ảnh hưởng.

Chỉnh sửa và Thao tác hình ảnh

Phân đoạn đối tượng cho phép chỉnh sửa chính xác:

• Xóa nền: Lựa chọn và xóa chính xác nền của một hình ảnh.
• Thay thế đối tượng: Thay thế một đối tượng trong một hình ảnh bằng một đối tượng khác.
• Chuyển đổi phong cách: Áp dụng phong cách của một hình ảnh cho một hình ảnh khác trong khi vẫn giữ nguyên nội dung của hình ảnh gốc.

Thách thức trong Phân đoạn đối tượng

Mặc dù đã có những tiến bộ đáng kể trong phân đoạn đối tượng, một số thách thức vẫn còn tồn tại:

• Che khuất: Các đối tượng bị che khuất một phần hoặc hoàn toàn bởi các đối tượng khác có thể khó phân đoạn chính xác.
• Sự thay đổi về điều kiện ánh sáng và thời tiết: Sự thay đổi về điều kiện ánh sáng và thời tiết có thể ảnh hưởng đáng kể đến diện mạo của các đối tượng, gây khó khăn cho việc phân đoạn chúng một cách nhất quán.
• Sự biến đổi trong cùng một lớp: Các đối tượng trong cùng một lớp có thể có những biến đổi đáng kể về hình dạng, kích thước và diện mạo, gây khó khăn cho việc phát triển các mô hình có thể khái quát hóa tốt trên tất cả các thực thể. Hãy xem xét sự đa dạng của các giống chó; mỗi giống có thể có các đặc điểm độc đáo, nhưng tất cả đều phải được xác định chính xác là "chó".
• Chi phí tính toán: Các mô hình phân đoạn dựa trên học sâu có thể tốn kém về mặt tính toán để huấn luyện và chạy, đòi hỏi tài nguyên phần cứng đáng kể.
• Nhu cầu về lượng lớn dữ liệu được gán nhãn: Các mô hình học sâu thường yêu cầu lượng lớn dữ liệu được gán nhãn để đạt được hiệu suất tốt. Việc tạo và chú thích các bộ dữ liệu lớn có thể tốn thời gian và tốn kém.

Xu hướng tương lai trong Phân đoạn đối tượng

Lĩnh vực phân đoạn đối tượng không ngừng phát triển, với các kỹ thuật và ứng dụng mới xuất hiện liên tục. Một số xu hướng tương lai chính bao gồm:

• Phân đoạn giám sát yếu và không giám sát: Phát triển các phương pháp có thể học cách phân đoạn đối tượng từ dữ liệu được gán nhãn hạn chế hoặc không có. Điều này sẽ giảm đáng kể chi phí và công sức cần thiết để huấn luyện các mô hình phân đoạn.
• Phân đoạn 3D: Mở rộng các kỹ thuật phân đoạn sang dữ liệu 3D, chẳng hạn như đám mây điểm và hình ảnh thể tích. Điều này sẽ cho phép các ứng dụng như hiểu cảnh 3D, hình ảnh y tế 3D và robot 3D.
• Phân đoạn thời gian thực: Phát triển các mô hình phân đoạn có thể chạy trong thời gian thực trên các thiết bị nhúng, cho phép các ứng dụng như lái xe tự hành, robot và thực tế tăng cường.
• AI có thể giải thích (XAI) cho phân đoạn: Phát triển các phương pháp có thể giải thích các quyết định do các mô hình phân đoạn đưa ra, làm cho chúng trở nên minh bạch và đáng tin cậy hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng như hình ảnh y tế và lái xe tự hành, nơi việc hiểu tại sao một mô hình đưa ra một dự đoán cụ thể là rất quan trọng.
• Mô hình sinh cho phân đoạn: Sử dụng các mô hình sinh, chẳng hạn như mạng đối nghịch sinh (GAN), để tạo ra dữ liệu phân đoạn tổng hợp. Điều này có thể được sử dụng để tăng cường các bộ dữ liệu hiện có hoặc để tạo ra các bộ dữ liệu hoàn toàn mới cho các tác vụ phân đoạn cụ thể.

Kết luận

Phân đoạn đối tượng là một kỹ thuật mạnh mẽ và linh hoạt đang thay đổi một loạt các ngành công nghiệp. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều ứng dụng đổi mới hơn nữa của phân đoạn đối tượng trong tương lai. Từ việc cải thiện chẩn đoán y tế đến việc cho phép xe tự lái an toàn hơn và các phương pháp nông nghiệp hiệu quả hơn, phân đoạn đối tượng được dự báo sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ.

Hướng dẫn này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về phân đoạn đối tượng, bao gồm các nguyên tắc cơ bản, kỹ thuật, ứng dụng, thách thức và xu hướng tương lai của nó. Bằng cách hiểu các khái niệm được trình bày ở đây, bạn có thể có được những hiểu biết giá trị về lĩnh vực thú vị này và khám phá tiềm năng của nó để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

Học thêm:

• Các bài báo nghiên cứu trên arXiv (tìm kiếm "object segmentation" hoặc "image segmentation")
• Các khóa học trực tuyến trên Coursera, edX và Udacity
• Các thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở như OpenCV và TensorFlow