Segmentación de imágenes: ¿la columna vertebral de la inteligencia artificial visual?
La segmentación de imágenes es una disciplina fundamental de la computación visual y de laanotación de imágenes en inteligencia artificial. Consiste en dividir una imagen en regiones significativas y diferenciadas. Esta técnica es de vital importancia en el campo de la inteligencia artificial visual, ya que permite a los sistemas informáticos comprender y analizar la información visual con precisión y eficacia. Los cursos de segmentación de imágenes son esenciales para dominar las técnicas avanzadas y sus aplicaciones prácticas, sobre todo en disciplinas científicas como la monitorización del secuestro de CO2 y la evaluación de la permeabilidad de las rocas.
Al dividir una imagen en segmentos coherentes, la segmentación de imágenes facilita diversas tareas como reconocimiento de objetosdetección de bordes yanálisis de patrones. Este artículo se lo cuenta todo.
¿Qué es la segmentación de imágenes y qué papel desempeña en la inteligencia artificial visual?
La segmentación de imágenes es una técnica utilizada en computación visual para dividir una imagen en diferentes regiones o segmentos, lo que facilita la detección de objetos, la realización de tareas de clasificación y el análisis de imágenes. tareas de clasificación y aplicaciones en diversos campos como la Computer Vision, las imágenes médicas, la robótica y el análisis geológico.
Su papel esencial en la inteligencia artificial visual reside en su capacidad para proporcionar una representación estructurada y significativa de la información visual, lo que permite a los sistemas informáticos comprender e interactuar con su entorno visual de una forma más sofisticada.
Al dividir una imagen en segmentos coherentes, la segmentación de imágenes permite identificar y diferenciar los distintos elementos presentes en una escena visual, como objetos, contornos y texturas.
Esta segmentación precisa es fundamental para muchas aplicaciones de inteligencia artificial visual, como el reconocimiento de objetos, la detección de patrones, la videovigilancia, la navegación autónoma, la medicina de diagnóstico asistido por ordenador y muchas otras.
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¿Cuáles son los distintos enfoques y técnicas utilizados en la segmentación de imágenes?
Existen varios enfoques y técnicas de segmentación de imágenes. Cada técnica de segmentación de imágenes implica una serie de operaciones específicas para procesar y analizar las imágenes. Cada una se adapta a contextos específicos y presenta ventajas y limitaciones distintas. La elección del método depende a menudo de las características de la imagen, la precisión y los requisitos de rendimiento, así como de las limitaciones del procesamiento en tiempo real, en su caso.
Umbralización
El umbral es uno de los métodos más sencillos y utilizados en la segmentación de imágenes. Su principio fundamental se basa en la definición de un valor umbral, por encima del cual se considera que los píxeles pertenecen a un objeto de interés, y por debajo del cual se clasifican como pertenecientes al fondo.
- Selección del umbral
El primer paso en el proceso de umbralización es elegir un valor de umbral adecuado. Este valor puede determinarse empíricamente examinando el histograma de la imagen para identificar los niveles de luminancia, color o intensidad que separan claramente los píxeles del objeto de los del fondo. También se pueden utilizar técnicas más avanzadas para definir automáticamente el umbral, como el método Otsu, que minimiza la varianza intraclase.
- Clasificación de píxeles
Una vez definido el umbral, cada píxel de la imagen se compara con dicho umbral. Los píxeles con un valor superior al umbral se asignan al objeto de interés, mientras que los que tienen un valor inferior al umbral se asignan al fondo. Este proceso de clasificación se lleva a cabo para cada píxel de la imagen, lo que da lugar a una segmentación binaria en la que los píxeles se "activan" (pertenecen al objeto) o se "desactivan" (pertenecen al fondo).
- Tipos de umbralización
El umbralaje puede aplicarse de forma global, es decir, se utiliza un único umbral para toda la imagen, o de forma local, es decir, se aplican diferentes umbrales a distintas regiones de la imagen en función de sus características locales.
Por ejemplo, el umbral global puede ser eficaz para segmentar imágenes con un contraste uniforme entre el objeto y el fondo. En cambio, la umbralización local puede ser más adecuada para imágenes con variaciones de luminancia o contraste.
- Tratamiento posterior
Tras la segmentación, pueden utilizarse técnicas de postprocesado para mejorar la calidad de los resultados. Entre ellas se incluyen la eliminación de ruido, la fusión de regiones vecinas o el relleno de huecos en los contornos de los objetos.
Métodos basados en el contorno
Los métodos de segmentación de imágenes basados en los bordes son esenciales para identificar los límites entre los objetos y el fondo de una imagen. Estos métodos pueden utilizarse para resaltar transiciones bruscas en los valores de intensidad y señalar los contornos de los objetos con un alto grado de precisión.
- Detección de transiciones bruscas
Los métodos basados en los bordes aprovechan las transiciones bruscas o los cambios significativos en los valores de color, luminancia o textura de la imagen para localizar los bordes. Los contornos suelen corresponder a variaciones significativas de estas propiedades, lo que los hace distintos e identificables.
- Utilización de operadores de gradiente
Los operadores de gradienteLos operadores de gradiente, como el filtro de Sobel, el filtro de Prewitt o el filtro de Roberts, son herramientas utilizadas habitualmente para detectar contornos en una imagen. Estos operadores calculan los gradientes de la imagen, es decir, los cambios de luminancia o intensidad de los píxeles, y destacan las regiones donde estos cambios son más pronunciados, que generalmente corresponden a los bordes.
- Detector de contornos Canny
El detector de bordes Canny es uno de los algoritmos más populares y exitosos para la detección de bordes. Para detectar contornos con gran precisión y baja sensibilidad al ruido, utiliza varios pasos, entre ellos..:
- reducción del ruido ;
- cálculo del gradiente ;
- la eliminación de los no máximos locales ;
- la aplicación de un umbral de histéresis.
- Selección de contornos
Una vez detectados los contornos, pueden utilizarse distintos métodos para seleccionar los más relevantes o significativos para la tarea específica de segmentación. Esto puede incluir la aplicación de criterios de calidad, como la longitud del contorno, la curvatura o la coherencia, o el uso de técnicas de fusión para combinar segmentos de contorno vecinos.
Segmentación por regiones
La segmentación basada en regiones es un método potente y versátil para segmentar imágenes en regiones homogéneas. Este método detecta y agrupa automáticamente píxeles similares en regiones coherentes. Esto facilita la comprensión y el análisis de datos visuales en una amplia gama de aplicaciones.
- RegiónCrecimiento
Este método consiste en seleccionar uno o varios píxeles iniciales, denominados "semillas", y luego ampliar progresivamente las regiones añadiendo píxeles vecinos que compartan características similares. El proceso continúa hasta que todos los píxeles se asignan a una región específica o hasta que se alcanzan unos criterios de parada predefinidos. El crecimiento de las regiones es sensible a las condiciones iniciales y puede verse influido por la elección de las semillas y los criterios de crecimiento.
- Métodos de agrupación
Estas técnicas agrupan los píxeles de las imágenes en clusters o grupos homogéneos basados en sus similitudes en el espacio de características, como el color, la textura o el brillo. El algoritmo de clustering más utilizado es el de K-means, que divide los datos en un número predefinido de clusters minimizando la varianza intracluster. También pueden utilizarse otros métodos de agrupación, como la clasificación jerárquica ascendente (HAC) o la agrupación espectral, en función de los requisitos específicos de segmentación.
- Modelos de contorno activo
También conocidos como "serpientes", los algoritmos de regiones activas utilizan contornos deformables para segmentar imágenes en regiones homogéneas. Los contornos activos se colocan inicialmente cerca de los bordes de los objetos de interés y luego se deforman para ajustarse a los contornos reales del objeto minimizando una función de energía definida por el usuario. Las serpientes pueden utilizarse para segmentar objetos con límites complejos o mal definidos, pero pueden ser sensibles al ruido y a los artefactos de la imagen.
Segmentación con umbral adaptativo
La segmentación por umbral adaptativo es un método eficaz para segmentar imágenes con niveles de contraste variables o condiciones de iluminación no uniformes. Permite segmentar regiones con mayor precisión y adaptarse mejor a las variaciones locales. Por lo tanto, resulta especialmente útil en escenarios en los que las condiciones de adquisición de imágenes son variables o impredecibles.
- Desglose de la imagen en zonas locales
En primer lugar, la imagen se divide en zonas locales o bloques de tamaño fijo o variable. Cada zona contiene un conjunto de píxeles que se procesarán juntos para determinar el umbral de segmentación correspondiente.
- Cálculo de umbrales locales
Para cada área local, se calcula un umbral de segmentación en función de las características locales de la imagen. Puede ser la media o la mediana de los niveles de gris de los píxeles de la zona. Este método también puede utilizar métodos más sofisticados basados en distribuciones estadísticas locales.
- Segmentación adaptativa
Una vez calculados los umbrales locales, cada zona se segmenta utilizando su propio umbral adaptativo. Los píxeles se clasifican como pertenecientes al objeto o al fondo en función de su intensidad relativa al umbral de la zona local a la que pertenecen.
- Fusión de resultados
Tras la segmentación de cada zona, los resultados suelen fusionarse para obtener una segmentación coherente de toda la imagen. Esto puede implicar pasos de posprocesamiento para eliminar artefactos e incoherencias entre las distintas zonas.
Segmentación basada enmodelos de contorno activo
Los contornos activos se utilizan en diversas aplicaciones, como la segmentación de imágenes médicas, la detección de objetos en imágenes naturales, el reconocimiento de patrones y la Computer Vision. Su flexibilidad y capacidad de adaptación a contornos complejos los convierten en una valiosa herramienta para la segmentación de imágenes en situaciones en las que otros métodos de segmentación pueden resultar ineficaces o imprecisos.
- Inicialización del contorno activo
Se coloca un contorno inicial próximo al contorno del objeto de interés en la imagen. Este contorno puede ser especificado manualmente por el usuario o inicializado automáticamente mediante técnicas como la detección de bordes o la localización de puntos de interés.
- Deformación del contorno
Una vez establecido el contorno inicial, se deforma iterativamente para ajustarlo al contorno real del objeto en la imagen. Para ello, se minimiza una función de energía definida por el usuario. Para ello se tiene en cuenta tanto la coherencia del contorno como su adherencia a las características de la imagen, como los gradientes de luminancia o las propiedades de textura.
- Optimización energética
La deformación de los contornos se consigue optimizando la función de energía mediante técnicas de optimización numérica como el descenso de gradiente o métodos de optimización basados en iteraciones sucesivas. El objetivo es encontrar la configuración del contorno que minimice la energía total para que se ajuste lo mejor posible a los contornos de los objetos de la imagen.
- Detener la deformación
La deformación del contorno continúa hasta que se alcanzan determinados criterios de parada predefinidos, como la convergencia del algoritmo o la estabilización del contorno. En este punto, se obtiene el contorno final, que puede utilizarse para segmentar el objeto de interés en la imagen.
Segmentación basada en el aprendizaje automático
La segmentación basada en el aprendizaje automático presenta varias ventajas, como una mayor precisión, la capacidad de generalizar a datos no vistos y la adaptabilidad a diversas tareas de segmentación. Herramientas como Python, Pillow y OpenCV se utilizan habitualmente para la formación en Computer Vision y la segmentación de imágenes. Sin embargo, a menudo requiere un gran conjunto de datos de entrenamiento y recursos computacionales significativos para el entrenamiento del modelo, pero ofrece un rendimiento excepcional en muchas aplicaciones de segmentación de imágenes.
- Recopilación y preparación de los datos de formación
Se crea un conjunto de datos de entrenamiento, compuesto por pares de imágenes y sus correspondientes máscaras de segmentación. Las imágenes pueden preprocesadas para normalizar los valores de los píxeles o aumentar el tamaño del conjunto de datos.
- Diseño de la arquitectura de redes neuronales
A continuación, una red neuronal convolucional (CNN) para realizar la tarea de segmentación. Entre las arquitecturas más conocidas se encuentran U-Net, FCN (Fully Convolutional Network) y Mask R-CNN, diseñadas específicamente para la segmentación de imágenes.
- Entrenamiento de redes neuronales
A continuación, la red neuronal se entrena en el conjunto de datos de entrenamiento para aprender a segmentar automáticamente las imágenes. Durante el entrenamiento, la red ajusta sus pesos y parámetros. Para ello, utiliza técnicas de optimización como la retropropagación de errores para minimizar la diferencia entre las máscaras de segmentación predichas por la red y las máscaras de segmentación reales.
- Validación y ajuste del modelo
Tras el entrenamiento, el modelo se evalúa en un conjunto de datos de validación para valorar su rendimiento y ajustar los hiperparámetros si es necesario. Esto puede incluir técnicas como el ajuste de la tasa de aprendizajeel aumento de datoso la regularización para mejorar el rendimiento del modelo.
- Utilización del modelo para la segmentación
Una vez entrenado, el modelo puede utilizarse para segmentar nuevas imágenes en tiempo real. Al introducir una imagen en el modelo, éste genera automáticamente una máscara de segmentación que identifica las regiones de interés de la imagen.
Segmentación semántica
El sitio segmentación semántica ofrece una comprensión detallada y precisa del contenido de las imágenes. Esto es lo que la hace tan útil en muchos campos, como la Computer Vision, la inteligencia artificial y el análisis de imágenes.
- Preparación y anotación de datos
Se crea un conjunto de datos de entrenamiento compuesto por imágenes anotadas en las que cada píxel se etiqueta con su clase semántica correspondiente. Estas anotaciones pueden ser realizadas manualmente por anotadores humanos o automáticamente mediante técnicas de procesamiento de imágenes asistidas por ordenador.
- Diseño de la red de segmentación
A continuación, se construye una red neuronal convolucional (CNN), diseñada específicamente para la segmentación semántica. Entre las arquitecturas más populares se encuentran las redes de segmentación totalmente convolucionales (FCN), las redes neuronales profundas de residuos (ResNet) o los codificadores-decodificadores.
- Entrenamiento de la red neuronal
La red neuronal se entrena en el conjunto de datos de entrenamiento anotados para aprender a asociar cada píxel de la imagen con su clase semántica correspondiente. Durante el entrenamiento, la red ajusta sus pesos y parámetros utilizando técnicas de optimización como el descenso de gradiente para minimizar la diferencia entre las predicciones de la red y las anotaciones reales.
- Validación y evaluación del modelo
Tras el entrenamiento, el modelo se evalúa en un conjunto de datos de validación para valorar su rendimiento en términos de precisión, recuperación y otras medidas de rendimiento de la segmentación. Si es necesario, pueden aplicarse técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
- Utilización del modelo para la segmentación semántica
Una vez entrenado, el modelo puede utilizarse para segmentar nuevas imágenes en tiempo real asignando una clase semántica prevista a cada píxel de la imagen. Esto proporciona una segmentación precisa y detallada del contenido de la imagen, lo que resulta útil en muchas aplicaciones, como la conducción autónoma, la videovigilancia, la cartografía y muchas otras.
¿Cuáles son los principales ámbitos de aplicación de la segmentación de imágenes en inteligencia artificial?
La segmentación de imágenes tiene multitud de aplicaciones en diversos ámbitos de la inteligencia artificial:
Reconocimiento de objetos
La segmentación de imágenes se utiliza para distinguir y aislar diferentes objetos en una imagen. Esta capacidad es crucial para el reconocimiento automático de objetos, donde los sistemas de inteligencia artificial necesitan identificar objetos específicos en una escena compleja.
Por ejemplo, en las aplicaciones de videovigilancia, la segmentación de imágenes se utiliza para detectar y rastrear objetos en movimiento, como vehículos o personas, lo que resulta esencial para la seguridad y la vigilancia.
Imágenes médicas y de diagnóstico asistidas por ordenador
En medicina, la segmentación de imágenes se utiliza para el análisis de imágenes médicas, en particular escáneres y resonancias magnéticas. La segmentación de imágenes ayuda a los profesionales sanitarios a diagnosticar enfermedades, planificar tratamientos y evaluar la evolución de los pacientes con mayor precisión. En particular, mediante la identificación y diferenciación de estructuras anatómicas, lesiones o anomalías.
Además, dispone de una serie de artículos sobre los fundamentos del procesamiento de imágenes, la visión artificial y la robótica, con la posibilidad de comentar estos artículos en un foro específico.
Computer Vision y tratamiento de imágenes
En Computer Vision, la segmentación de imágenes se utiliza para extraer características visuales importantes de las imágenes, como contornos, texturas o áreas de interés. Esta información puede utilizarse para tareas como el reconocimiento facial, la reconstrucción de objetos 3D o la realidad aumentada.
Cartografía y teledetección
En cartografía y teledetección, la segmentación de imágenes se utiliza para analizar imágenes aéreas o de satélite con el fin de cartografiar y supervisar zonas geográficas concretas. Por ejemplo, la segmentación de imágenes puede utilizarse para identificar y controlar cambios medioambientales, como la deforestación, la erosión del suelo o la expansión urbana.
Industria y robótica
En la industria y la robótica, la segmentación de imágenes se utiliza para guiar a robots y máquinas en tareas como el ensamblaje, la inspección de calidad o la manipulación de objetos. Mediante la segmentación de imágenes de la escena de trabajo, los sistemas de inteligencia artificial pueden identificar y localizar con precisión los elementos con los que deben interactuar los robots, lo que permite automatizar procesos industriales de forma eficiente.
Análisis de imágenes y vídeos para redes sociales y marketing
En las redes sociales y en la web, la segmentación de imágenes se utiliza para analizar visualmente los contenidos compartidos por los usuarios, como imágenes vídeos o anuncios. Al segmentar estos contenidos, los sistemas de inteligencia artificial pueden extraer información relevante para la segmentación publicitaria, el análisis de tendencias o la recomendación personalizada de contenidos, algo esencial para el marketing y la publicidad online.
Conclusión
En conclusión, la segmentación de imágenes desempeña un papel destacado en muchas áreas de la inteligencia artificial visual, ofreciendo soluciones para analizar, comprender e interpretar eficazmente la información visual. Hemos explorado diversos enfoques y técnicas de segmentación, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones, pero todos contribuyendo a la creación de modelos de inteligencia artificial más precisos y potentes.
Desde métodos tradicionales como el umbral y la detección de bordes hasta enfoques modernos basados en el aprendizaje automático y las redes neuronales convolucionales, la segmentación de imágenes ha evolucionado considerablemente. Ofrece soluciones para una gran variedad de tareas y aplicaciones.
Está claro que la segmentación de imágenes seguirá desempeñando un papel esencial en la evolución de la inteligencia artificial visual. Esto es cierto incluso si siguen apareciendo nuevos avances, como la segmentación semántica basada en redes neuronales profundas.
