图像分割技术 | 机器如何进行图像分割？

<font color="#9a9a9a">作者：王晶，梁爽</font>

浏览下图，我们能得到什么呢？

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我们不到一秒钟就能发现其中有一只猫、一条狗和一个人的腿。但对于机器，这种学习过程很复杂。机器需要解析图像和检测对象等，包括特征提取，特征分类等等。

本文主要讲述机器如何进行图像分割。

<font style="line-height: 40px;"><strong>什么是图像分割</strong></font>

图像分割技术在各个领域都有着巨大的影响。

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以上为一张癌细胞图，我们可以清晰地看到每个癌细胞的形状和细节，尽早地检测出癌细胞可以挽救数百万人的生命。同时，图像分割技术正在改变着许多其他应用行业，像交通控制系统、自驾系统、卫星图像定位等。

以下是几种图像分割技术总结：

<table border="1px">
<tbody>
<tr>
<td>
<p><strong>算法</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>描述</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>优点</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>缺点</strong></p>
</td>
</tr>
<tr>
<td width="110px">
<p>基于区域细分</p>
</td>
<td>
<p>根据某个阈值将对象分成不同的区域</p>
</td>
<td>
<p>计算简单、运算速度快、适用于对象和背景具有高对比度的图像</p>
</td>
<td>
<p>当灰度差异不明显或灰度像素值重叠时，较难使用。</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>边缘检测分割</p>
</td>
<td>
<p>利用图像的不连续局部特征来检测边缘，从而定义对象的边界。</p>
</td>
<td>
<p>适用于物体间具有较好对比度的图像</p>
</td>
<td>
<p>不适用于图像边缘过多，且对象间对比度小的图像</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>基于聚类细分</p>
</td>
<td>
<p>将图像的像素分为均匀的簇</p>
</td>
<td>
<p>在小数据集上非常有效，且可生成出色聚类。</p>
</td>
<td>
<p>计算时间较长，不适用于群集非凸群集。</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>Mask R-CNN</p>
</td>
<td>
<p>为图像中的每个对象提供三个输出：类，边界框坐标和对象蒙版</p>
</td>
<td>
<p>简单、灵活</p>
</td>
<td>
<p>训练时间长</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>

<font style="line-height: 40px;" color="#c200ff"><strong>1. 基于区域</strong></font>

如果要将图像分为两个区域（对象和背景），则定义一个阈值，这称为全局阈值。我们通过一个实例来理解这类算法。

首先，我们导入所需的库。

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上图一个三通道图像（RGB），首先我们需要将其转换为灰度图像，使其只有一个通道，这样做也能帮助我们更好地了解算法的工作原理。

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现在，我们要对该图像应用某个阈值。此阈值应将图像分为两部分-前景和背景。

我们将像素值的平均值用作阈值。如果像素值大于阈值，则可以说它属于对象，若小于阈值，它将被视为背景。

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较暗的区域（黑色）代表背景，而较亮的（白色）区域代表前景。我们还可以定义多个阈值以检测多个对象：

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通过设置多个阈值，将上图分割为四个不同的部分。

<font style="line-height: 40px;" color="#c200ff"><strong>2 . 边缘检测分割</strong></font>

边缘可被视为图像的不连续局部特征，我们可以利用这种不连续性来检测边缘，从而定义对象的边界。这有助于我们检测给定图像中存在的多个对象的形状。现在的问题是如何检测这些边缘？这时我们用到了过滤器和卷积。

工作步骤：
<ul><li>取权重矩阵</li>
<li>将其放在图像上方</li>
<li>执行逐元素乘法并获得输出</li>
<li>根据所选步幅移动权重矩阵</li>
<li>进行卷积直到使用完输入的所有像素</li></ul>

接下来，通过一个实例来理解它。首先，寻找一张具有明显边缘界限的图像，如下图。

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然后，在Python中定义此过滤器，并将其卷积在上图中。

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接下来，对过滤器进行卷积并打印输出如下。

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我们可以明显看到，上述方法已检测到水平和垂直边缘。

<font style="line-height: 40px;" color="#c200ff"><strong>3 . 基于聚类的图像分割</strong></font>

k-means是最常用的聚类算法之一 。在此，k表示簇的数量。

工作原理：
<ul><li>首先，随机选择k个初始聚类</li>
<li>将每个数据点随机分配给k个群集中的任何一个</li>
<li>计算这些聚类的中心</li>
<li>计算所有点到每个群集中心的距离</li>
<li>根据此距离，将点重新分配到最近的聚类</li>
<li>计算新形成的集群的中心</li>
<li>最后，重复步骤（4），（5）和（6），直到聚类中心不变或达到设定的迭代次数</li></ul>

下面，我们通过一个例子来具体的了解它。

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首先，我们将上图转换为形状为（长*宽，通道）的二维数组，即将（192 * 263，3）转换为（50496，3）。接下来，将k-means算法拟合到此重构数组上并获得聚类。

本文选择了5个集群，让我们将聚类恢复到原始形状（即3维图像）并绘制结果。

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<font style="line-height: 40px;" color="#c200ff"><strong>4 . Mask R-CNN</strong></font>

该架构可以为图像中的每个对象创建像素级掩模。请看下面的图片，直观了解Mask R-CNN在内部的工作原理。

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<font style="line-height: 40px;"><strong>结语</strong></font>

本文只是简略地介绍了图像分割的技术，更加深刻的图像分割知识还需要读者们继续探寻。

<font color="#9a9a9a">作者：王晶，梁爽</font>
<font color="#9a9a9a">指导老师：沈浩</font>
<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/pwpZYA3wXt56YCRZjRQsoQ"><font color="#9a9a9a">本文来源： 数艺学苑</font></a>