Bildsegmentierung

Die Segmentierung ist ein Teilgebiet der digitalen Bildverarbeitung und des maschinellen Sehens. Die Erzeugung von inhaltlich zusammenhängenden Regionen durch Zusammenfassung benachbarter Pixel oder Voxel entsprechend einem bestimmten Homogenitätskriterium bezeichnet man als Segmentierung.

Inhaltsverzeichnis

Einordnung

Segmentierung ist im Prozess des maschinellen Sehens üblicherweise der erste Schritt der Bildanalyse und kommt nach der Bildvorverarbeitung. Der Ablauf ist also

Szene → Bildaufnahme → Bildvorverarbeitung → Segmentierung → Merkmalsextraktion → Klassifizierung → Aussage

Eigenschaften

Man spricht von einer vollständigen Segmentierung, wenn jedes Pixel mindestens einem Segment zugeordnet wird. Bei einer überdeckungsfreien Segmentierung wird jedes Pixel höchstens einem Segment zugeordnet. Bei einer vollständigen und überdeckungsfreien Segmentierung ist jedes Pixel also genau einem Segment zugeordnet. Eine Segmentierung nennt man zusammenhängend, wenn jedes Segment ein zusammenhängendes Gebiet bildet.

Verfahren

Es sind viele Verfahren zur automatischen Segmentierung bekannt. Grundsätzlich werden sie oft in pixel-, kanten- und regionenorientierte Verfahren eingeteilt. Zusätzlich unterscheidet man modellbasierte Verfahren, bei denen man von einer bestimmten Form der Objekte ausgeht, und texturbasierte Verfahren, bei denen auch eine innere homogene Struktur der Objekte berücksichtigt wird.

Die Grenzen zwischen den Verfahren sind oft fließend. Auch kann man verschiedene Verfahren kombinieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Natürlich kann man auch in einem nichtautomatischen Verfahren die Segmentierung ausführen, sprich ein Mensch nimmt die Einteilung vor. Da die automatischen Verfahren weit von Perfektion entfernt sind, gibt es auch die Möglichkeit zur semiautomatischen Bearbeitung.

Pixelorientierte Verfahren

Pixelorientierte Verfahren treffen für jeden einzelnen Bildpunkt die Entscheidung, ob er zu einem bestimmten Segment gehört oder nicht. Diese Entscheidung kann – muss aber nicht – durch die Umgebung beeinflusst sein. Punktorientierte Verfahren sind meist einfach zu berechnen, liefern per se aber erstmal keine zusammenhängenden Segmente.

Das verbreitetste Verfahren ist sicherlich das Schwellwert-Verfahren. Eine Verallgemeinerung dieses Ansatzes stellen Klassifikatoren dar.

Kantenorientierte Verfahren

In diesen Verfahren wird im Bild nach Kanten oder Objektübergängen gesucht. Viele Algorithmen liefern noch keine geschlossenen Kantenzüge, diese müssen erst mit weiteren Verfahren zusammengefügt werden, damit sie Objekte einschließen. Eigentlich liegen Kanten immer zwischen den Pixelregionen eines Bildes. Die Ergebnisse eines Algorithmus können Polygone (bzw. Linien) sein, aber manche Operationen liefern die Kanten auch als andersfarbige Pixel.

Mit Verfahren wie dem Sobel-Operator und dem Laplace-Operator, sowie einer Gradientensuche lassen sich zu einer Kante gehörige Pixel finden. Diese sind aber noch lose und müssen mit Kantenverfolgungsalgorithmen komplettiert werden. Ein populäres Verfahren zur Erzeugung einer zusammenhängenden Objektsilhouette oder zumindest von Kantenzügen aus den Kantenpixeln ist das Live-Wire-Verfahren der Autoren E. Mortensen, W. A. Barrett und J. K. Udupa. Die Idee kann anschaulich gesprochen mit einem Navigationssystem verglichen werden, welches einen optimalen Weg vom Start- zum Zielort ermittelt. Optimal bedeutet im Kontext der Segmentierung, dass der Weg zwischen Start und Ziel immer über die stärksten Kantenpixel führt. Die optimale Wegewahl ist dann ein Standardproblem der Informatik und kann beispielsweise mit einer Breitensuche gelöst werden.

Ein ebenfalls sehr bekanntes Verfahren ist die Wasserscheidentransformation, die auf Graustufenbildern arbeitet und immer geschlossene Kantenzüge liefert. Weitere Verfahren sind parallele und sequentielle Kantenextraktion, optimale Kantensuche, der Felzenszwalb-Huttenlocher-Algorithmus, Active Shape Models und Snakes.

Regionenorientierte Verfahren

Die regionenorientierten Verfahren betrachten Punktmengen als Gesamtheit und versuchen dadurch zusammenhängende Objekte zu finden. Häufige Verwendung finden die pixelorientierten Verfahren wie Region Growing, Region-Splitting, Pyramid Linking und Split and Merge.

Mathematisch anspruchsvoller kann das Bild nicht als Matrix von Pixel, sondern als stetige Funktion beispielsweise des Einheitsquadrats in den Farbraum verstanden werden, beispielsweise u_0: [0;1]^2 \rightarrow \mathbb R für ein Graustufenbild.

Energiemethoden ordnen jeder möglichen Segmentierung des Bildes einen reellen Energiewert zu und suchen ein Minimum dieses Energiefunktionals. Dabei wird unter einer Segmentierung u ein Bild mit Bereichen gleichförmiger (oft konstanter) Farbintensität verstanden, zwischen den Regionen trennt eine Menge C. Es können je nach Anwendungsfeld verschiedene Energien verwendet werden. Meist gehen ein:

  • Der Unterschied zwischen Segmentierung und Originalbild, z. B. \int (u-u_0)^2
  • Ein Maß für die Länge der Kanten C zwischen einzelnen Segmentierungsbereichen, beispielsweise \mathcal H^2(C), das zweidimensionale Hausdorff-Maß als Länge der Segmentierungskante.
  • Wenn die Segmentierungsbereiche keine konstante Intensität besitzen müssen: Ein Maß für Intensitätsunterschiede wie beispielsweise \int_{[0;1]^2 \setminus C} |\nabla u|.

Mögliche Lösungsverfahren sind dann:

  • Graph-Cut-Verfahren, die zwar vom kontinuierlichen Modell ausgehen, dennoch einen diskreten Algorithmus ergeben,
  • Variationsmethoden, die einen Abstieg der Energiefunktion als Lösung einer partiellen Differentialgleichung erreichen.

Erstere sind derzeit für kleinere Bilder in Echtzeit (30 fps) durchführbar, bieten jedoch maximale Pixelgenauigkeit. Der Variationsansatz erlaubt hingegen auch Subpixelgenauigkeit. Diese ist insbesondere bei diagonalen Kanten ausgesprochen hilfreich, die bei diskreten Verfahren stets Treppeneffekte erzeugen. Es werden derzeit Methoden erforscht, die Variationsansätze auf den Prozessoren von Graphikkarten (Graphic Processing Unit, GPU) zu lösen. Es werden Geschwindigkeitsvorteile von einem Faktor 5 bis 40 vorausgesagt, womit die Variationsansätze erheblich schneller wären.

Kontinuierliche Methoden werden erst seit etwa 2002 mit sichtbarem Erfolg erforscht und sind deshalb in Endbenutzersoftware noch nicht zu finden.

Modellbasierte Verfahren

Hierbei wird ein Modell der gesuchten Objekte zugrundegelegt. Dies kann beispielsweise die Form betreffen. Man setzt also Wissen über das Bild mit ein. Ein bekanntes Verfahren ist die Hough-Transformation, mit deren Hilfe man Punkte zu Linien oder Kreisen zusammenfügen kann, indem man sie in einem Parameterraum abbildet. Es finden weiterhin statistische Modelle und Segmentierung über Templates (Template-Matching) Verwendung. Bei letzterem Verfahren wird im Bild nach gegebenen Vorlagen gesucht.

Texturorientierte Verfahren

Manche Bildobjekte besitzen keine einheitliche Farbe, sondern eine einheitliche Textur. Beispielsweise kann ein Objekt Rillen besitzen, die dann in der Fotografie als abwechselnde Streifen dunkler und heller Farbe erscheinen. Damit diese Objekte nicht in viele kleine Objekte anhand der Textur zerlegt werden, benutzt man Ansätze, mit denen man versucht diesem Problem zu begegnen. Diese Verfahren sind teilweise im Grenzbereich zur Klassifikation oder erlauben gleichzeitige Segmentierung und Klassifizierung.

  • Cooccurrence-Matrizen (Haralick-Matrizen)
  • Texturenergiemaße (Texture-Energy-Measure)
  • Lauflängenmatrizen (Run-Length-Matrix)
  • fraktale Dimensionen und Maße
  • Markow-Random-Fields und Gibbs-Potentiale
  • strukturelle Ansätze
  • signaltheoretische Konzepte

Probleme

Oftmals ist die Qualität einer Segmentierung nicht optimal. In diesen Fällen kann man ein besseres Verfahren wählen, oder die Ergebnisse optimieren, indem man eine Vorbearbeitung (auch Preprocessing) oder eine Nachbearbeitung anschließt. Beides kann sowohl automatisch (wenn man die Probleme des Prozesses bereits identifiziert hat), als auch per Hand erfolgen.

Ein Problem vieler Segmentierungsalgorithmen ist die Anfälligkeit für wechselnde Beleuchtung innerhalb des Bildes. Dies kann dazu führen, dass immer nur ein Bildteil korrekt segmentiert wird, in den anderen die Segmentierung aber unbrauchbar ist. Helligkeitsunterschiede kann man mit einer Vorbearbeitung ausgleichen, zum Beispiel indem man eine Shading-Korrektur anwendet.

Häufige Probleme sind beispielsweise Übersegmentierung (zu viele Segmente) und Untersegmentierung (zu wenige Segmente). Dem kann man begegnen, indem man das Verfahren um Wissen der zu verarbeitenden Daten anreichert, im einfachsten Fall kann man die erwartete Anzahl der Segmente angeben. Außerdem kann man einen nachfolgenden Klassifikationsschritt einfügen, um gleich klassifizierte Segmente zusammenzufassen. Natürlich können die Segmente auch per Hand zusammengefasst werden.

Viele der vorgestellten Algorithmen (Schwellwertverfahren, Wasserscheidentransformation) arbeiten nur auf einkanaligen Graustufenbildern. Bei der Verarbeitung von Mehrkanalbildern (zum Beispiel Farbbildern) bleiben Informationen ungenutzt. Man benötigt weitere Bearbeitungsschritte, um mehrere einkanalige Segmentierungen zusammenzufassen.

Anwendungen

Segmentierung ist oft der erste Schritt der Bildanalyse für eine anschließende Weiterverarbeitung der Daten, beispielsweise eine Klassifizierung.

Die Anwendungen für solche Verfahren sind vielfältig. Am häufigsten werden derzeit automatische Segmentierungen in der Medizin angewandt, zum Beispiel in der Computertomographie oder in der Magnetresonanztomographie. Auch in der Geodatenverarbeitung werden Segmentierungen verwendet, beispielsweise werden Satellitenbilder oder Luftbilder (siehe Fernerkundung) zu geometrischen Daten segmentiert. Auch zur automatischen optischen Qualitätskontrolle von Werkstücken (zum Beispiel: ist das Bohrloch an der richtigen Stelle?) wird Segmentierung verwendet. Ebenfalls wird Segmentierung in der Schrifterkennung (OCR) verwendet, um durch Binarisierung des gescannten Bildes Schrift vom Hintergrund zu trennen. Ein weiteres Thema ist die Gesichtserkennung.

Software

Bildverarbeitungsprogramme

Bildverarbeitungsprogramme bieten Segmentierungsalgorithmen und 'höhere' Bildverarbeitungsalgorithmen auf der Basis verschiedener Segmentierungsalgorithmen an. Mit diesen Programmen kann man zum Beispiel in einer Robotik-Anwendung Positionen von Objekten ermitteln (siehe Bildverarbeitung).

Bildbearbeitungsprogramme

Viele Bildbearbeitungsprogramme, wie das freie GIMP und das kostenlose IrfanView bieten einfache Segmentierungsalgorithmen an, wie etwa nach Schwellwertverfahren oder Kantendetektion mit Sobel- oder Laplace-Operatoren.

Schrifterkennungsprogramme

Schrifterkennungsprogramme können als ersten Schritt eine Segmentierung einsetzen, um die Schrift vom Hintergrund zu trennen.

Spezialsoftware

Es gibt Spezialsoftware zur Segmentierung von Bildern. Häufige Zieleinsatzgebiete sind die Medizin oder die Geoinformatik.

Literatur

  • Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods: Digital Image Processing. Addison-Wesley, Redding 1992, ISBN 0-201-50803-6. (englisch)
  • Rainer Steinbrecher: Bildverarbeitung in der Praxis. Oldenbourg, München und Wien 1993, ISBN 3-486-22372-0.
  • Thomas Bräunl, Stefan Feyrer, Wolfgang Rapf, Michael Reinhardt: Parallele Bildverarbeitung. Addison-Wesley, Bonn 1995, ISBN 3-89319-951-9.
  • Thomas Lehmann, Walter Oberschelp, Erich Pelikan, Rudolf Repges: Bildverarbeitung für die Medizin. Springer, Berlin und Heidelberg 1997, ISBN 3-540-61458-3.
  • Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung. 5. Auflage. Springer, Berlin 2002, ISBN 3-540-41260-3.

Weblinks


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