Segmentação de Imagens: Técnicas Usadas para Classificar Imagens

Nos últimos anos, a tecnologia evoluiu a um ponto em que os computadores podem detectar e entender imagens visuais quase tão bem quanto nossos cérebros humanos. Mas, é claro, isso só aconteceu como resultado de nossas intervenções significativas e do desenvolvimento de um processo conhecido como visão computacional.

A visão computacional depende de uma técnica chamada segmentação de imagem. Sem ela, uma imagem simplesmente permanece um visual isolado com pouca relação com a máquina. Mas com a segmentação, os computadores podem rotular e entender corretamente os vários elementos que uma imagem contém e fazer sentido desses dados para uso posterior.

Uma vez segmentados, os elementos individuais podem ser processados e avaliados conforme as necessidades dos usuários. Partes de uma imagem podem ser divididas usando regiões ou pelos objetos que estão presentes dentro da imagem. Uma vez que são separados, os elementos da imagem podem ser rotulados individualmente e agrupados como parte do processo maior de reconhecimento de imagem. Isso facilita para os usuários identificar detalhes importantes sobre a imagem como um todo, bem como cada uma das características individuais que ela contém. 

Segmentação de imagem tem muitos usos em diferentes indústrias. Por exemplo, você pode rastrear objetos em tempo real sob vigilância por vídeo que usa segmentação de imagem. Elementos visuais como pessoas ou veículos podem ser isolados dentro do vídeo maior para facilitar a revisão das informações pelos seguranças à medida que chegam e tomar medidas, se necessário. 

Tipos de modelos de segmentação de imagem 

A maioria das segmentações de imagem se enquadra em três categorias com base no tipo de informação que precisa ser extraída da imagem. 

• Segmentação de instância, como detecção de objetos, foca em detectar e segmentar objetos específicos dentro da imagem e separá-los do fundo geral. Objetos sobrepostos podem ser mais facilmente segmentados usando essa abordagem e é frequentemente usada para identificar e rastrear objetos individuais dentro de uma imagem.
• Segmentação semântica divide imagens de acordo com os pixels em uma imagem dada. Em outras palavras, a segmentação semântica agrupa objetos com base em quão semelhantes seus pixels são entre si, enquanto reconhece que esses objetos são diferentes do fundo e de outros objetos na imagem. Cada pixel na imagem recebe um rótulo sob esse tipo de segmentação de imagem.
• Segmentação panóptica. une segmentação semântica e de instância ao mesmo tempo. Cada pixel é rotulado tanto pela sua classe quanto pelo tipo de objeto que é. Esse tipo de segmentação de imagem oferece o nível mais detalhado de detecção e análise, por isso é útil quando o modelo de computador precisa ser o mais específico possível, como é o caso de veículos autônomos.

Fonte: SuperAnnotate

Técnicas de segmentação de imagem 

Cada tipo de segmentação de imagem vem com suas próprias técnicas baseadas em suas forças e aplicações. Estas são tipicamente divididas em duas categorias separadas – técnicas tradicionais e de aprendizado profundo.

Técnicas tradicionais 

Usadas por décadas no campo da visão computacional, as técnicas tradicionais surgem de modelos algorítmicos e equações matemáticas para identificar características comuns dentro das imagens para que os objetos possam ser rotulados adequadamente. As técnicas mais comuns usadas sob estruturas tradicionais são explicadas aqui.

• Baseada em regiões. As imagens podem ser divididas em regiões com base em critérios sobrepostos, como cor ou textura. Nesta técnica, os pixels são divididos e agrupados de acordo com características semelhantes. Pixels próximos uns dos outros geralmente fazem parte do mesmo objeto, então a máquina procurará semelhanças e diferenças nessas áreas para encontrar as bordas dos objetos.
• Detecção de bordas. Construindo a partir da técnica baseada em regiões, a detecção de bordas foca em lugares onde pixels que se tocam mudam repentinamente. Mudanças drásticas de pixels geralmente indicam onde pode haver um limite para um objeto, então essas áreas são marcadas para revisão para delinear onde está a borda daquele objeto em particular.
• Limiarização. A forma mais simples de segmentação de imagem, a limiarização divide os pixels de acordo com suas classes e intensidade. A maioria das imagens é convertida para tons de cinza para facilitar essa técnica porque a máquina procura áreas de alto e baixo contraste para dividir objetos. Imagens binárias são produzidas durante o processo de segmentação, criando contornos que facilitam para a máquina distinguir entre objetos.
• Agrupamento. Neste caso, os pixels são agrupados em seus próprios segmentos ou clusters de acordo com semelhança. Cada cluster representa uma semelhança ou característica comum. 

Técnicas de aprendizado profundo 

A segmentação de imagem em aprendizado profundo destaca-se como uma das melhores maneiras de obter um resultado preciso, particularmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados complexos. As duas técnicas mais populares para isso são detalhadas aqui.

• U-net, construída para se assemelhar a uma forma de "U", usa um processo de upsampling e downsampling que opera de maneira muito semelhante a um codificador e decodificador em modelos de legendagem de imagem. O processo baseado em níveis do U-net é usado para evitar o máximo possível de perda de dados e informações ao longo do processo de segmentação, tornando-o uma das metodologias mais precisas atualmente disponíveis.
• Mask R-CNN é um processo de duas etapas que usa uma rede neural convolucional, mas oferece um alto nível de flexibilidade. A primeira etapa dessa técnica é dividir a imagem em regiões de interesse propostas dentro do visual geral. A partir daqui, a segunda etapa é boxear, classificar e aplicar máscaras binárias às regiões separadas e analisá-las peça por peça.

Indústrias que usam segmentação de imagem 

A capacidade de analisar informações em imagens após serem extraídas usando segmentação melhora profundamente os fluxos de trabalho e procedimentos para várias indústrias diferentes.

Imagem médica e pesquisa 

Ressonâncias magnéticas, tomografias, raios-X e outros tipos de imagem médica usam uma forma de segmentação de imagem para procurar irregularidades em exames de pacientes. A segmentação de imagem supera muitas das outras maneiras que os profissionais médicos diagnosticam e tratam pacientes. 

Por exemplo, os profissionais de saúde podem detectar mais facilmente tumores com essas ferramentas. As ferramentas de segmentação de imagem destacam o tamanho e a localização exatos dos tumores em exames médicos, separando esses objetos do tecido saudável. Exames cerebrais também funcionam de maneira semelhante: a segmentação de imagem pode separar diferentes tecidos dentro do cérebro para ajudar os médicos a diagnosticar problemas como a doença de Alzheimer ou derrames, ou planejar cirurgias cerebrais.

A segmentação de imagem também pode ser implementada para pesquisa biomédica, incluindo análise de tecidos, contagem de células e estudos de estruturas anatômicas.

Veículos autônomos 

Veículos autônomos precisam de um conjunto de olhos digitais para guiá-los. As ferramentas de segmentação de imagem permitem que veículos autônomos percebam o mundo ao seu redor para que possam evitar pedestres e outros carros, permanecer na faixa correta e obedecer a sinais de trânsito. Esses recursos de segurança cruciais tornam possível que veículos autônomos usem nossas estradas.

Aplicações adicionais cobrem reconhecimento de objetos além dos padrões esperados na estrada e detecção de anomalias que poderiam prejudicar a dirigibilidade do carro.

Imagem de satélite 

Satélites podem ser usados para todos os tipos de propósitos, em grande parte aqueles que são difíceis ou impossíveis para os humanos completarem por conta própria. Monitorar grandes áreas de terra, por exemplo, só acontece por causa de satélites aéreos e sua capacidade de visualizar centenas de milhas de terra ao mesmo tempo.

Com a segmentação de imagem, esses satélites podem monitorar com mais precisão mudanças ambientais que exigem ação, de maneira muito semelhante à forma como os agricultores monitoram suas colheitas com segmentação de imagem. Eles também podem ser usados para projetos extensos de planejamento urbano, particularmente onde terras rurais ou agrícolas estão sendo redesenvolvidas em áreas residenciais, comerciais ou de trabalho.

Jogos 

À medida que os jogos se tornam mais interativos, a tecnologia necessária para alimentá-los se torna mais complexa. A segmentação de imagem abriu caminho para que os usuários interajam como se fossem parte dos próprios jogos – especialmente em ambientes de realidade virtual – de novas maneiras imersivas. Personagens também podem interagir com elementos do jogo de novas maneiras, proporcionando uma experiência de jogo aprimorada para os usuários.

Robótica 

Nossas vidas diárias envolvem cada vez mais a presença de robôs e o uso de ferramentas de IA para gerenciá-los também está crescendo. Como parte de uma prática mais ampla de segmentação de imagem, o reconhecimento de objetos para robôs os capacita a entender e interagir com seu ambiente. Isso os ajuda a seguir comandos de maneira precisa, particularmente quando precisam identificar objetos em um ambiente desconhecido.

A segmentação de imagem também ajuda na navegação robótica, ou seja, mover o robô de um ponto a outro. Combinada com a segmentação de objetos, os robôs podem interagir com diferentes elementos em seu ambiente e tomar decisões por conta própria, como planejar um caminho de navegação e evitar obstáculos em seu caminho.

Desafios com a segmentação de imagem 

Não importa o quão complexo e bem construído seu máquina se torne, a IA permanece à mercê de bons dados de treinamento. Sem eles, você corre o risco de resultados imprecisos e longos períodos de re-treinamento em um esforço para corrigir erros cometidos inicialmente. Existem outros desafios importantes a serem considerados quando se trata de segmentação de imagem, incluindo:

• Ambiguidade de imagem. Nem toda imagem que você alimenta na máquina tem limites nítidos e claros que facilitam para o algoritmo distinguir e segmentar objetos. Regiões com características semelhantes ou variações de iluminação e outros problemas baseados em ruído podem ter um impacto significativo na precisão da segmentação.
• Super e subsegmentação. As imagens podem ser divididas em muitas regiões, também conhecidas como supersegmentação. Por outro lado, múltiplos grupos podem ser agrupados como uma única região, também conhecida como subsegmentação. Há uma linha tênue em equilibrar isso, e ainda mais ao lidar com objetos pequenos em múltiplos pontos de uma imagem.
• Drenagem de recursos. Alimentar máquinas baseadas em IA consome mais energia do que você imagina. Os recursos de computador necessários para lançar e manter modelos de aprendizado profundo podem rapidamente se tornar complexos, então garantir que você tenha tudo o que precisa para permitir a segmentação em tempo real pode ser um desafio.

Não divida cabelos - divida imagens! 

A segmentação de imagem é uma parte vital da visão computacional que depende da segmentação de imagem para construir as muitas aplicações que as máquinas fornecem em nossas vidas, mais notavelmente ao usar modelos de aprendizado profundo para replicar o comportamento humano. Essa técnica poderosa torna a identificação e compreensão de objetos dentro de uma imagem mais rápida e fácil – um recurso essencial em muitas indústrias.

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