试图穿越街道时,你通常看左和右,评估交通,然后决定。在毫秒,你的大脑能够识别接近车辆和周围的环境。这是机器可以做的事吗?直到最近,响亮的回答是没有。然而,计算机视觉的发展改变了这风景。
就在最近,第二十二计算机视觉公司使用人工智能,提高了€22 m系列一轮融资。现在计算机视觉模型可以检测图像中的对象,辨别他们的形状,和更多。
在任何时刻,你是被无数的对象,你的眼睛可以确定他们在3 d空间边界。计算机视觉发展不仅检测和标签对象在一个给定的图像也准确地概述整个形式,无论他们独特的形状,由于图像分割。顾名思义,人工智能图像分割是将图像划分为多个部分。在这个过程中,图像中每个像素与一个特定的对象类型。这种联系使得大量增加准确度和精密度在图像注释的任务,可应用于尖端技术进步。
随着相机和其他设备需要感知和解释他们的周围越来越多,图像分割已成为一个重要的技术教学这些机器理解周围的世界。
深入研究人工智能图像分割——概述、类型、技术,和应用程序:
图像分割的概述
图像分割是计算机视觉的一个至关重要的方面的研究,包括基于图像处理算法和学习方法。作为数字图像处理的子域,它的目标是对相关领域进行分类或段在一个图像通过分配类标签,通常基于特征,如颜色或纹理。这种技术,也称为“进行像素级分类,包括图像或视频帧划分成多个部分或对象。
目标检测是一个重要的使用图像分割。而图像识别分配标签整个图像,目标检测定位对象边界框内。图像分割提供了一个更详细的分析在一个图像。首先,图像分割识别感兴趣的对象。接下来,对象探测器可以专注于分割区域,提高准确性和加快这一过程。数据集,手动创建或开源的,用于列车系统有效地分类和识别的视觉效果。这使得图像分割机器学习的一个重要工具。
在过去的四十年里,无数的分割技术已经开发,从传统的计算机视觉算法和MATLAB图像分割到高级深度学习的方法。随着深层神经网络的出现(款),图像分割应用程序有显著进展。
快速浏览图像分割的过程
图像分割是一个过程,图像输入和产生一个分段输出。的输出是一个面具或与不同部分显示一个网格对象类别,例如,图像中每个像素属于。有几种方法可以做图像分割使用特殊图像的特征或属性。这些属性是传统的图像分割技术的基础,其中包括分组方法。
颜色和对比可以作为工具来帮助机器理解和处理图像。一个绿色的屏幕就是一个很好的例子,因为它提供了一个简单的背景,可以很容易地更换。当有一个大区别物体的亮度和背景,图像分割算法可以很容易地识别物体的边缘和边界。
标准的图像分割方法基于这些规则可以容易使用,但可能需要大量调整为自定义场景。他们可能也为复杂的图片不够准确。提高精度和灵活性,现代技术依赖于机器学习和深入学习。ML-based图像分割教系统更好地识别关键特性,和款算法是高度有效的这种类型的图像分割。
图像分割可以通过使用一系列的神经网络模型和算法。他们通常有三个主要的组件:
- 编码器
- 译码器
- 跳过连接
编码器和译码器是两个重要的部分图像分割。编码器使用深而窄的过滤器和提取图像数据往往是以前训练图像识别等任务帮助细分。与此同时,解码器将编码器的输出到一个面具,与原始图像匹配。为了提高精度,跳过连接使用,帮助模型识别不同的特征尺寸。
在计算机视觉中,许多图像分割模型使用一个编码器和译码器的组合,不同的分类器,只有前者。编码器的创建了一个隐藏的表示输入,和解码器使用此地图显示图像中每个对象的位置。
指导不同的图像分割类型
有多种方法分段一幅画。然而,任务可以分成两个主要类别和一个新品种。
语义分割
语义分割是计算机视觉技术,将一个类标签赋给每个像素在图像基于语义。这使得不同地区在一个图像的识别和分类。例如,它可以识别建筑物、道路、公园、和水体的航拍照片的一个城市,为每个类型生成不同的段。这样可以更好的分析和对地形的理解。
然而,语义分割可以模糊在多个实例分成相同的类别,如确定整个人群在繁忙的街道“人类”。As a result, semantic segmentation does not provide comprehensive information about complex images.
实例分割
实例分割技术分类像素根据个人出现的一个项目而不是通过对象类。这些算法关注分离与基于对象或相交区域边界不确定每个地区属于的类。
例如,实例分割可以区分白细胞,红细胞,肿瘤细胞在血液样本。这种方法有助于理解对象分布在复杂的场景和交互。
展示全景的分割
展示全景的分割是一种先进的计算机视觉的方法,结合语义和实例分割图像的每个像素进行分类,同时区分相同类型的对象。它旨在提供一个完整的理解图像的每个像素进行分类,同时区分个人相同的类的实例。例如,在繁忙的操场上的照片,展示全景的细分分类草,波动,长椅,和孩子同时识别和分离每个人,即使他们是一个组的一部分。因此,你可以得到一个详细的和连贯的表示整个场景。
展示全景的分割是至关重要的在应用程序需要大量的数据,自动驾驶汽车等使用实时图像提要和展示全景的分割算法来导航和在路上做出明智的决定。
各种图像分割技术的研究
执行图像分割存在众多技术,从传统的更多非常规的方法。每个方法都有自己的优点和缺点但最终提供了一个独特的生产方式的最终结果图像或视频。
阈值
阈值图像技术用于分隔为不同类别基于像素强度水平。通过选择一个阈值,这种技术将灰度图像转换成一个二进制图像像素强度值大于阈值分为1和小于阈值被归类为0。
例如,阈值可以用来隔离文本文档的背景。通过选择一个阈值强度之间的文本和背景,文字可以很容易地与背景分离,使其更容易分析或应用文本识别算法。
提出市场细分
提出解剖需要将图像划分为不同地区基于相似的颜色或纹理等属性。每个区域是被一个算法使用一个种子点,可以扩展或结合其他地区。该算法将相邻像素与共性分为一个类别。这个流程将继续,直到整个图像分割。
例如,提出可以用于医学图像分割算法区分器官如肝脏,肾脏和心脏。它也可以用于自然场景图像,就像一个景观照片,天空从地面分离。
Edge-Based分割
Edge-based分割是一个分离的图像处理技术在图像物体的边缘。这种方法使用边缘检测算法来检测相邻像素之间的颜色和强度急剧变化,表明对象边界。
例如,一个edge-based分割算法可以用来检测建筑物的边缘在一个城市景观的照片。通过识别边缘,该算法可以单独的建筑背景和创建一个更详细的图片和清晰的对象边界。
来检测边缘,使用特定的过滤器,计算图像梯度的x和y坐标。精明的边缘检测算法是一种常见的技术用于边缘检测。
基于集群的分割
基于集群的分割是图像处理技术组像素基于类似的属性,如颜色,强度,或纹理。聚类算法帮助识别图像的模糊数据分离数据项和分组相似元素集群。这种技术是现代图像分割中常用的方法。
集群系统k - means聚类算法是无监督和分类像素具有类似特征到相同的部分,在很短的时间内产生相当好的部分。
例如,在一个水果篮图像,基于集群的分割可以把相似的像素分成簇对应于不同类型的水果基于颜色和纹理。通过将这些集群,就容易计算每种类型的数量的水果或分析的整体颜色分布的水果。
分水岭分割
分水岭分割是一种图像处理方法,认为照片是地形图。图像中的像素亮度表示地形的高度。算法分析图像像地形图和组相同像素的灰度值。它标识脊和盆地,基于像素高度图像分离成不同的部分。这种技术在医学图像处理很有用,例如核磁共振扫描,因为它可以帮助检测诊断轻和黑暗区域的差异。
深上优于分割
深度学习技术改变了图像分割通过引入高度精确和有效的方法。卷积神经网络(cnn)扮演了非常重要的角色转换。cnn应用分层图像处理方法,使用多个层过滤器从输入图像中提取高层特征。这种方法导致显著提高图像分割,使各种对象在一个图像的准确检测。
一个探索图像分割的应用程序和用例
图像分割发现使用在机器人等各种领域,诊断成像,自驾车辆,智能监测分析。下面是一些最常见的图像分割的实际应用的例子。
创造性的工具
有很多方法图像分割可以帮助创造独特和创新的内容。如果你需要一个照片或视频编辑工具,你可以使用图像分割来增强你的工作。通过隔离图像的特定区域,可以有针对性的应用效果像模糊的背景提高前台或创建断路器地区的贴纸。图像分割还允许您开发“试穿”经历,允许用户购买之前尝试不同的产品。
机器人
图像分割是有用的在各个领域,包括服务,工业和农业机器人。它帮助机器人检测对象,了解他们的环境,使用视觉和交互对象引用。机器人可以执行各种任务,如回收对象选择自主导航,同时定位和地图。例如,实例细分有助于机器人抓住,而自主导航需要识别和避免障碍。
医学成像和诊断
图像分割是一种有效的技术在诊断和治疗的初始阶段管道需要医学图像的各种条件。分割可以帮助独立的重要的器官,像素病变和其他特性,需要准确地确定。分割起着至关重要的作用在发现可行的恶性特征在医学成像快速和精确的方式。一些医学图像分割的例子包括x光,CT扫描器官分割,磁共振成像,超声波,脑部肿瘤分割,冠状动脉分割、数字病理细胞、视网膜图像,和手术视频注释。
智能城市
图像分割是一种强大的工具的自动化实时监测人,交通,和犯罪使用闭路电视摄像头。犯罪可以更快地报道基于ai监视,可以参加交通事故与及时的救护车,并可以及时发现并被指控超速的车辆。图像分割有特定的用途,如行人检测、事件人群管理、停车管理、车牌检测、道路条件监控和视频监控。
自动汽车
自动驾驶汽车严重依赖于图像分割导航环境。语义和实例分割是用来帮助这些车辆识别道路模式和其他车辆平稳安全的旅程。图像分割也可以用于检测汽车和行人实例分割,可行驶的表面凹坑,交通标志和信号分割和对象留下的乘客。这些应用程序可以提高自动驾驶汽车的安全性和效率,使他们更可行的供公众使用。
最终的想法
图像分割可以帮助您将图像分解成有意义的部分和一个场景进行更详细的分析。它可以帮助您识别和理解对象在一个图像的轮廓和形状。最近的图片和实例分割方法的发展有了重大进展,允许在各种行业实际应用的发展。能够毫不费力地执行你所做的与你的眼睛是人工智能技术的改变。
