Bildsegmentierung: Techniken zur Klassifizierung von Bildern

In den letzten Jahren hat sich die Technologie so weit entwickelt, dass Computer visuelle Bilder fast genauso gut erkennen und verstehen können wie unser menschliches Gehirn. Aber natürlich ist das nur durch unsere erheblichen Eingriffe und die Entwicklung eines Prozesses namens Computer Vision möglich geworden.

Computer Vision basiert auf einer Technik namens Bildsegmentierung. Ohne sie bleibt ein Bild einfach ein eigenständiges visuelles Element mit wenig Bezug zur Maschine. Aber mit der Segmentierung können Computer die verschiedenen Elemente, die ein Bild enthält, korrekt kennzeichnen und verstehen und diese Daten für die spätere Verwendung sinnvoll nutzen.

Sobald segmentiert, können die einzelnen Elemente verarbeitet und für die Bedürfnisse der Benutzer bewertet werden. Teile eines Bildes können mit Regionen oder durch die im Bild vorhandenen Objekte geteilt werden. Sobald sie aufgeteilt sind, können die Bildelemente individuell gekennzeichnet und als Teil des größeren Bildverarbeitungsprozesses gruppiert werden. Dies erleichtert es den Benutzern, wichtige Details über das Bild als Ganzes sowie über jedes der einzelnen Merkmale zu identifizieren. 

Bildsegmentierung hat viele Anwendungen in verschiedenen Branchen. Beispielsweise können Sie Objekte in Echtzeit unter Videoüberwachung verfolgen, die Bildsegmentierung verwendet. Visuelle Elemente wie Personen oder Fahrzeuge können innerhalb des größeren Videos isoliert werden, um es Sicherheitspersonal zu erleichtern, Informationen zu überprüfen, sobald sie eingehen, und bei Bedarf Maßnahmen zu ergreifen. 

Arten von Bildsegmentierungsmodellen 

Die meisten Bildsegmentierungen fallen in drei Kategorien, basierend auf der Art der Informationen, die aus dem Bild extrahiert werden müssen. 

• Instanzsegmentierung, ähnlich wie Objekterkennung, konzentriert sich auf das Erkennen und Segmentieren spezifischer Objekte innerhalb des Bildes und das Trennen dieser vom gesamten Hintergrund. Überlappende Objekte können mit diesem Ansatz leichter segmentiert werden, und er wird häufig verwendet, um einzelne Objekte innerhalb eines Bildes zu identifizieren und zu verfolgen.
• Semantische Segmentierung teilt Bilder gemäß den Pixeln in einem gegebenen Bild. Mit anderen Worten, die semantische Segmentierung gruppiert Objekte basierend darauf, wie ähnlich ihre Pixel zueinander sind, während sie anerkennt, dass diese Objekte sich vom Hintergrund und anderen Objekten im Bild unterscheiden. Jeder Pixel im Bild erhält ein Label unter dieser Art der Bildsegmentierung.
• Panoptische Segmentierung kombiniert semantische und Instanzsegmentierung gleichzeitig. Jeder Pixel wird sowohl nach seiner Klasse als auch nach der Art des Objekts, das er darstellt, gekennzeichnet. Diese Art der Bildsegmentierung bietet das detaillierteste Niveau der Erkennung und Analyse, weshalb sie nützlich ist, wenn das Computermodell so spezifisch wie möglich sein muss, wie es bei autonomen Fahrzeugen der Fall ist.

Quelle: SuperAnnotate

Bildsegmentierungstechniken 

Jede Art der Bildsegmentierung hat ihre eigenen Techniken, basierend auf ihren Stärken und Anwendungen. Diese werden typischerweise in zwei separate Kategorien unterteilt – traditionelle und Deep-Learning-Techniken.

Traditionelle Techniken 

Seit Jahrzehnten im Bereich der Computer Vision verwendet, entstehen traditionelle Techniken aus algorithmischen Modellen und mathematischen Gleichungen, um gemeinsame Merkmale innerhalb von Bildern zu identifizieren, damit Objekte angemessen gekennzeichnet werden können. Die am häufigsten verwendeten Techniken unter traditionellen Rahmenbedingungen werden hier erklärt.

• Regionenbasiert. Bilder können in Regionen unterteilt werden, basierend auf überlappenden Kriterien wie Farbe oder Textur. In dieser Technik werden Pixel nach ähnlichen Merkmalen aufgeteilt und gruppiert. Pixel, die nahe beieinander liegen, sind normalerweise Teil desselben Objekts, sodass die Maschine nach Ähnlichkeiten und Unterschieden in diesen Bereichen sucht, um die Kanten von Objekten zu finden.
• Kantenerkennung. Aufbauend auf der regionenbasierten Technik konzentriert sich die Kantenerkennung auf Stellen, an denen sich benachbarte Pixel plötzlich ändern.  Drastische Pixelverschiebungen deuten oft darauf hin, wo sich eine Grenze zu einem Objekt befinden könnte, sodass diese Bereiche zur Überprüfung markiert werden, um zu bestimmen, wo die Kante dieses bestimmten Objekts ist.
• Schwellenwert. Die einfachste Form der Bildsegmentierung, bei der Pixel nach ihren Klassen und Intensitäten aufgeteilt werden. Die meisten Bilder werden in Graustufen umgewandelt, um diese Technik zu erleichtern, da die Maschine nach Bereichen mit hohem und niedrigem Kontrast sucht, um Objekte zu teilen. Während des Segmentierungsprozesses werden binäre Bilder erzeugt, die Konturen schaffen, die es der Maschine erleichtern, zwischen Objekten zu unterscheiden.
• Clustering. In diesem Fall werden Pixel nach Ähnlichkeit in eigene Segmente oder Cluster gruppiert. Jedes Cluster repräsentiert eine Ähnlichkeit oder ein gemeinsames Merkmal. 

Deep-Learning-Techniken 

Bildsegmentierung im Deep Learning sticht als eine der besten Möglichkeiten hervor, um ein genaues Ergebnis zu erzielen, insbesondere bei der Arbeit mit großen, komplexen Datensätzen. Die beiden beliebtesten Techniken dafür werden hier detailliert beschrieben.

• U-net, das so gebaut ist, dass es einer „U“-Form ähnelt, verwendet einen Prozess des Upsamplings und Downsamplings, der ähnlich wie ein Encoder und Decoder in Bildbeschreibungsmodellen funktioniert. Der stufenbasierte Prozess von U-net wird verwendet, um so viel Daten- und Informationsverlust wie möglich während des Segmentierungsprozesses zu vermeiden, was es zu einer der genauesten derzeit verfügbaren Methoden macht.
• Mask R-CNN ist ein zweistufiger Prozess, der ein konvolutionales neuronales Netzwerk verwendet, aber ein hohes Maß an Flexibilität bietet. Der erste Schritt dieser Technik besteht darin, das Bild in vorgeschlagene Interessensregionen innerhalb des gesamten visuellen Bereichs zu zerlegen. Von hier aus besteht der zweite Schritt darin, die separaten Regionen zu boxen, zu klassifizieren und binäre Masken anzuwenden und sie Stück für Stück zu analysieren.

Branchen, die Bildsegmentierung verwenden 

Die Fähigkeit, Informationen in Bildern zu analysieren, nachdem sie durch Segmentierung extrahiert wurden, verbessert die Arbeitsabläufe und Verfahren in einer Reihe verschiedener Branchen erheblich.

Medizinische Bildgebung und Forschung 

MRTs, CT-Scans, Röntgenaufnahmen und andere Arten der medizinischen Bildgebung verwenden alle eine Form der Bildsegmentierung, um nach Unregelmäßigkeiten in Patientenscans zu suchen. Bildsegmentierung übertrifft viele der anderen Methoden, mit denen medizinische Fachkräfte Patienten diagnostizieren und behandeln. 

Beispielsweise können Gesundheitsdienstleister mit diesen Werkzeugen Tumore leichter erkennen. Bildsegmentierungswerkzeuge heben die genaue Größe und Lage von Tumoren auf medizinischen Scans hervor, indem sie diese Objekte von gesundem Gewebe trennen. Gehirnscans funktionieren auch auf ähnliche Weise: Bildsegmentierung kann verschiedene Gewebe im Gehirn trennen, um Ärzten bei der Diagnose von Problemen wie Alzheimer oder Schlaganfällen zu helfen oder bei der Planung von Gehirnoperationen.

Bildsegmentierung kann auch für biomedizinische Forschung implementiert werden, einschließlich Gewebeanalyse, Zellzählung und anatomische Strukturstudien.

Autonome Fahrzeuge 

Selbstfahrende Fahrzeuge benötigen ein Set digitaler Augen, um sie zu führen. Bildsegmentierungswerkzeuge ermöglichen es autonomen Fahrzeugen, die Welt um sie herum wahrzunehmen, damit sie Fußgänger und andere Autos vermeiden, in der richtigen Spur bleiben und Verkehrsschilder beachten können. Diese entscheidenden Sicherheitsmerkmale machen es möglich, dass autonome Fahrzeuge unsere Straßen nutzen können.

Zusätzliche Anwendungen umfassen die Objekterkennung über die auf der Straße erwarteten Standards hinaus und die Erkennung von Anomalien, die die Fahrbarkeit des Autos beeinträchtigen könnten.

Satellitenbildgebung 

Satelliten können für alle möglichen Zwecke verwendet werden, hauptsächlich für solche, die für Menschen schwierig oder unmöglich sind, alleine zu erledigen. Die Überwachung großer Landflächen beispielsweise erfolgt nur durch luftgestützte Satelliten und ihre Fähigkeit, Hunderte von Meilen Land auf einmal zu betrachten.

Mit Bildsegmentierung können diese Satelliten genauer auf Umweltveränderungen überwachen, die Maßnahmen erfordern, ähnlich wie Landwirte ihre Ernten mit Bildsegmentierung überwachen. Sie können auch für umfangreiche Stadtplanungsprojekte verwendet werden, insbesondere dort, wo ländliches oder landwirtschaftliches Land in Wohn-, Einzelhandels- oder Arbeitsflächen umgewandelt wird.

Gaming 

Da Spiele interaktiver werden, wird die Technologie, die sie antreibt, komplexer. Bildsegmentierung hat den Weg geebnet, damit Benutzer so interagieren können, als wären sie selbst Teil der Spiele – insbesondere in virtuellen Umgebungen – auf neue, immersive Weise. Charaktere können auch auf neue Weise mit Spielelementen interagieren, was den Benutzern ein verbessertes Spielerlebnis bietet.

Robotik 

Unser tägliches Leben umfasst zunehmend die Anwesenheit von Robotern, und der Einsatz von KI-Werkzeugen, um sie zu verwalten, wächst ebenfalls. Als Teil einer breiteren Praxis der Bildsegmentierung ermöglicht die Objekterkennung für Roboter ihnen, ihre Umgebung zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Dies hilft ihnen, Befehle präzise auszuführen, insbesondere wenn sie Objekte in einer unbekannten Umgebung identifizieren müssen.

Bildsegmentierung hilft auch bei der robotischen Navigation, d.h. beim Bewegen des Roboters von einem Punkt zum anderen. In Kombination mit der Objektsegmentierung können Roboter mit verschiedenen Elementen in ihrer Umgebung interagieren und eigenständig Entscheidungen treffen, wie z.B. einen Navigationspfad zu planen und Hindernisse auf ihrem Weg zu vermeiden.

Herausforderungen bei der Bildsegmentierung 

Egal wie komplex und gut gebaut Ihre Maschine wird, KI bleibt auf gute Trainingsdaten angewiesen. Ohne sie laufen Sie Gefahr, ungenaue Ergebnisse zu erzielen und lange Neutrainingszeiten in Kauf zu nehmen, um Fehler zu korrigieren, die von Anfang an gemacht wurden. Es gibt weitere wichtige Herausforderungen, die bei der Bildsegmentierung zu beachten sind, darunter:

• Bildambiguität. Nicht jedes Bild, das Sie in die Maschine einspeisen, hat klare, scharfe Grenzen, die es dem Algorithmus leicht machen, Objekte zu unterscheiden und zu segmentieren. Regionen mit ähnlichen Merkmalen oder Beleuchtungsvariationen und andere rauschbasierte Probleme können einen erheblichen Einfluss auf die Genauigkeit der Segmentierung haben.
• Über- und Untersegmentierung. Bilder können in zu viele Regionen unterteilt werden, auch bekannt als Übersegmentierung. Andererseits könnten mehrere Gruppen als eine einzige Region zusammengefasst werden, auch bekannt als Untersegmentierung. Es gibt eine feine Linie, diese auszugleichen, und noch mehr, wenn es um kleine Objekte an mehreren Punkten eines Bildes geht.
• Ressourcenverbrauch. Das Betreiben KI-basierter Maschinen erfordert mehr Energie, als man denkt. Die Computerressourcen, die benötigt werden, um Deep-Learning-Modelle zu starten und zu warten, können schnell komplex werden, sodass es eine Herausforderung sein kann, sicherzustellen, dass Sie alles haben, was Sie benötigen, um eine Echtzeit-Segmentierung zu ermöglichen.

Teile keine Haare - teile Bilder! 

Bildsegmentierung ist ein wesentlicher Bestandteil der Computer Vision, die auf Bildsegmentierung angewiesen ist, um die vielen Anwendungen zu erstellen, die Maschinen in unserem Leben bieten, insbesondere bei der Verwendung von Deep-Learning-Modellen, um menschliches Verhalten nachzuahmen. Diese leistungsstarke Technik macht das Identifizieren und Verstehen von Objekten innerhalb eines Bildes schneller und einfacher – ein wesentliches Merkmal in vielen Branchen.

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