Una Mirada Detallada a la Segmentación de Imágenes con Inteligencia Artificial

Al intentar cruzar una calle, normalmente miras a la izquierda y a la derecha, evalúas el tráfico y luego decides. En apenas milisegundos, tu cerebro puede identificar los vehículos que se acercan y el entorno circundante. ¿Es algo que las máquinas pueden hacer? Hasta hace poco, la respuesta abrumadora era «no». Sin embargo, los avances en la visión por computadora han transformado este panorama.

Recientemente, XXII, una empresa de visión por computadora que utiliza inteligencia artificial, ha recaudado 22 millones de euros en una ronda de financiación de la Serie A. Ahora, los modelos de visión por computadora pueden detectar objetos en imágenes, discernir sus formas y más.

En cualquier momento, estás rodeado de innumerables objetos y tus ojos pueden determinar sus límites en un espacio tridimensional. La visión por computadora ha avanzado para no solo detectar y etiquetar objetos en una imagen dada, sino también delinear con precisión su forma completa, independientemente de sus formas únicas, gracias a la segmentación de imágenes. Como su nombre sugiere, la segmentación de imágenes IA implica dividir una imagen en múltiples segmentos. En este proceso, cada píxel de la imagen se asocia con un tipo de objeto específico. Esta asociación permite un aumento considerable en la precisión y la precisión en tareas de anotación de imágenes, que se pueden aplicar a avances tecnológicos de vanguardia.

A medida que las cámaras y otros dispositivos necesitan percibir e interpretar cada vez más su entorno, la segmentación de imágenes se ha convertido en una técnica esencial para enseñar a estas máquinas a comprender el mundo que les rodea.

Table de contenidos

Un vistazo en profundidad a la segmentación de imágenes de IA: descripción general, tipos, técnicas y aplicaciones:

Una descripción general de la segmentación de imágenes

La segmentación de imágenes es un aspecto crucial de la investigación en visión por computadora, que abarca tanto algoritmos de procesamiento de imágenes como métodos basados en el aprendizaje. Como un subdominio del procesamiento digital de imágenes, tiene como objetivo categorizar áreas o segmentos relacionados dentro de una imagen asignando etiquetas de clase, a menudo basadas en características como el color o la textura. Esta técnica, también conocida como «clasificación a nivel de píxeles», implica dividir imágenes o fotogramas de video en múltiples segmentos u objetos.

La detección de objetos es un uso esencial de la segmentación de imágenes. Mientras que el reconocimiento de imágenes asigna etiquetas a una imagen completa, la detección de objetos localiza objetos dentro de cuadros delimitadores. La segmentación de imágenes proporciona un análisis más detallado de lo que hay dentro de una imagen. Primero, se segmenta la imagen para identificar los objetos de interés. A continuación, el detector de objetos puede enfocarse en el área segmentada, aumentando la precisión y acelerando el proceso. Se utilizan conjuntos de datos, ya sean creados manualmente o de código abierto, para entrenar el sistema para clasificar y reconocer visualmente de manera efectiva. Esto hace que la segmentación de imágenes sea una herramienta crucial en el aprendizaje automático.

En las últimas cuatro décadas, se han desarrollado numerosas técnicas de segmentación, que van desde algoritmos tradicionales de visión por computadora y segmentación de imágenes en MATLAB hasta métodos avanzados de aprendizaje profundo. Con la aparición de las Redes Neuronales Profundas (DNN), las aplicaciones de segmentación de imágenes han avanzado significativamente.

Una mirada rápida al proceso de segmentación de imágenes

La segmentación de imágenes es un proceso que toma entradas de imágenes y produce una salida segmentada. La salida está compuesta por una máscara o una rejilla con diferentes partes que muestran a qué categoría de objeto, por ejemplo, pertenece cada píxel de la imagen. Hay varias formas de realizar la segmentación de imágenes utilizando características o propiedades especiales de la imagen. Estas propiedades son la base de las técnicas tradicionales de segmentación de imágenes, que incluyen la agrupación

, Métodos.

Los colores y contrastes se pueden utilizar como herramientas para ayudar a las máquinas a entender y procesar imágenes. Un fondo verde es un buen ejemplo porque proporciona un fondo liso que se puede reemplazar fácilmente más adelante. Cuando hay una gran diferencia entre el brillo de un objeto y su fondo, los algoritmos de segmentación de imágenes pueden reconocer fácilmente los bordes y límites del objeto.
Los métodos estándar de segmentación de imágenes basados en estas reglas pueden ser fáciles de usar pero pueden requerir ajustes significativos para escenarios personalizados. También pueden no ser lo suficientemente precisos para imágenes intrincadas. Para mejorar su precisión y flexibilidad, las técnicas modernas se basan en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. La segmentación de imágenes basada en aprendizaje automático enseña al sistema a identificar mejor las características críticas y los algoritmos DNN son muy efectivos para este tipo de segmentación de imágenes.

La segmentación de imágenes se puede realizar utilizando una variedad de modelos para redes neuronales y algoritmos. Por lo general, tienen tres componentes principales:

Encoder
Decoder
Skip connections

El encoder y el decoder son dos partes importantes de la segmentación de imágenes. El encoder extrae datos de la imagen utilizando filtros profundos y estrechos y a menudo se entrena previamente en tareas como el reconocimiento de imágenes para ayudar con la segmentación. Mientras tanto, el decoder convierte la salida del encoder en una máscara que coincide con la imagen original. Para mejorar la precisión, se utilizan skip connections, que ayudan al modelo a reconocer diferentes tamaños de características.

En visión por computadora, muchos modelos de segmentación de imágenes utilizan una combinación de un encoder y un decoder, a diferencia de los clasificadores que solo tienen el primero. El encoder crea una representación oculta de la entrada y el decoder utiliza esto para crear mapas que muestran la ubicación de cada objeto en la imagen.

Una guía de los diferentes tipos de segmentación de imágenes

Existen múltiples métodos para segmentar una imagen. Sin embargo, las tareas se pueden dividir en dos categorías principales y una nueva variedad.

Segmentación semántica

La segmentación semántica es una técnica de visión por computadora que asigna una etiqueta de clase a cada píxel de una imagen según su significado semántico. Esto permite la identificación y clasificación de diversas regiones dentro de una imagen. Por ejemplo, puede identificar edificios, calles, parques y cuerpos de agua en una fotografía aérea de una ciudad, generando segmentos distintos para cada tipo. Esto permite un mejor análisis y comprensión del terreno.
Sin embargo, la segmentación semántica puede ser vaga en el sentido de que múltiples instancias se agrupan en la misma categoría, como identificar a toda una multitud en una calle concurrida como «humanos». Como resultado, la segmentación semántica no proporciona información integral sobre imágenes complejas.

Segmentación de instancias

La segmentación de instancias es una técnica que clasifica los píxeles según las apariciones individuales de un objeto en lugar de por clases de objeto. Estos algoritmos se centran en separar regiones comparables o intersecantes basadas en los límites de los objetos sin determinar a qué clase pertenece cada región.
Por ejemplo, la segmentación de instancias puede distinguir entre glóbulos blancos, glóbulos rojos y células cancerosas en una muestra de sangre. Este enfoque ayuda a comprender la distribución de objetos y las interacciones dentro de escenas complejas.

Segmentación panorámica

La segmentación panorámica es un método avanzado de visión por computadora que combina la segmentación semántica y de instancias para clasificar cada píxel de una imagen a la vez que diferencia entre objetos del mismo tipo.,

Tipo. Su objetivo es proporcionar una comprensión completa de una imagen clasificando cada píxel al tiempo que distingue entre instancias individuales de la misma clase. Por ejemplo, en una foto de un parque infantil concurrido, la segmentación panóptica clasificaría la hierba, los columpios, los bancos y los niños al tiempo que identifica y separa cada persona aunque formen parte de un grupo. Como resultado, se puede obtener una representación detallada y coherente de toda la escena.

La segmentación panóptica es crítica en aplicaciones que requieren grandes cantidades de datos, como los autos autónomos, que utilizan flujos de imágenes en tiempo real y algoritmos de segmentación panóptica para navegar y tomar decisiones informadas en la carretera.

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Un estudio de diversas técnicas de segmentación de imágenes

Existen numerosas técnicas para realizar la segmentación de imágenes, desde enfoques tradicionales hasta otros más no convencionales. Cada método tiene sus propias fortalezas y debilidades, pero en última instancia ofrece una forma distinta de producir el resultado final para una imagen o video.

Umbralización

La umbralización es una técnica utilizada para separar una imagen en diferentes categorías basadas en los niveles de intensidad de los píxeles. Al seleccionar un valor umbral, esta técnica transforma una imagen en escala de grises en una imagen binaria donde los píxeles con valores de intensidad mayores que el umbral se clasifican como 1 y aquellos menores que el umbral se clasifican como 0.

Por ejemplo, la umbralización se puede utilizar para aislar el texto del fondo de un documento. Al seleccionar un valor umbral entre la intensidad del texto y el fondo, el texto se puede separar fácilmente del fondo, lo que facilita su análisis o la aplicación de algoritmos de reconocimiento de texto.

Segmentación basada en regiones

La segmentación basada en regiones implica dividir una imagen en diferentes regiones según similitudes en propiedades como el color o la textura. Cada área es identificada por un algoritmo usando un punto de inicio y puede expandirse o combinarse con otras regiones. El algoritmo clasifica los píxeles vecinos con características comunes en una sola categoría. El proceso continúa hasta que toda la imagen está segmentada.

Por ejemplo, un algoritmo de segmentación basado en regiones se puede utilizar en una imagen médica para diferenciar entre órganos como el hígado, los riñones y el corazón. También se puede usar en imágenes de escenas naturales, como una foto de paisaje, para separar el cielo del suelo.

Segmentación basada en bordes

La segmentación basada en bordes es una técnica de procesamiento de imágenes que separa los bordes de los objetos en una imagen. Este método utiliza algoritmos de detección de bordes para detectar cambios bruscos de color o intensidad entre píxeles adyacentes, los cuales indican los límites de los objetos.

Por ejemplo, un algoritmo de segmentación basado en bordes se puede utilizar para detectar los bordes de los edificios en una foto de un paisaje urbano. Al identificar los bordes, el algoritmo puede separar los edificios del fondo y crear una imagen más detallada con límites de objetos claros.

Para detectar bordes se utilizan filtros específicos que calculan los gradientes de la imagen en las coordenadas x e y. El algoritmo de detección de bordes de Canny es una técnica común utilizada para la detección de bordes.

Segmentación basada en grupos

La segmentación basada en grupos es una técnica de procesamiento de imágenes que agrupa píxeles basándose en propiedades similares como el color, la intensidad, o, La segmentación por textura. Los algoritmos de agrupamiento ayudan en la identificación de datos oscuros en imágenes al separar los elementos de datos y agrupar elementos similares en clústeres. Esta técnica se utiliza comúnmente en los métodos modernos de segmentación de imágenes.

Los sistemas de agrupamiento como el algoritmo de agrupamiento k-means son no supervisados y clasifican píxeles con características similares en el mismo segmento, produciendo segmentos razonablemente buenos en un corto período de tiempo.

Por ejemplo, en una imagen de una cesta de frutas, la segmentación basada en clústeres puede agrupar píxeles similares en clústeres que corresponden a diferentes tipos de frutas según el color y la textura. Al separar estos clústeres, se vuelve más fácil contar el número de frutas de cada tipo o analizar la distribución de color general de las frutas.

Segmentación de cuencas hidrográficas

La segmentación de cuencas hidrográficas es un método de procesamiento de imágenes que ve las imágenes como mapas topográficos. El brillo de los píxeles en la imagen representa la altura del terreno. El algoritmo analiza las imágenes como un mapa topográfico y agrupa los píxeles con el mismo valor de gris. Identifica líneas de crestas y cuencas, separando las imágenes en diferentes secciones según la altura de los píxeles. Esta técnica es útil en el procesamiento de imágenes médicas, como en las resonancias magnéticas, ya que puede ayudar a detectar diferencias en áreas más claras y más oscuras para el diagnóstico.

Segmentación basada en el aprendizaje profundo

Las técnicas de aprendizaje profundo han transformado la segmentación de imágenes al introducir métodos altamente precisos y eficientes. Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) han desempeñado un papel importante en esta transformación. Las CNN aplican un enfoque jerárquico al procesamiento de imágenes, utilizando múltiples capas de filtros para extraer características de alto nivel de la imagen de entrada. Esta técnica ha llevado a avances significativos en la segmentación de imágenes, permitiendo la detección precisa de varios objetos en una imagen.

Una exploración de las aplicaciones y casos de uso de la segmentación de imágenes

La segmentación de imágenes se utiliza en diversos ámbitos como la robótica, la imagenología diagnóstica, los vehículos autónomos y el análisis inteligente de vigilancia. A continuación se presentan algunos ejemplos de las aplicaciones del mundo real más comunes de la segmentación de imágenes.

Herramienta creativa

Hay muchas formas en las que la segmentación de imágenes puede ayudar a crear contenido único e innovador. Si necesitas una herramienta de edición de fotos o videos, puedes utilizar la segmentación de imágenes para mejorar tu trabajo. Al aislar regiones específicas de una imagen, puedes aplicar efectos dirigidos como desenfocar el fondo para enfocar el primer plano o crear pegatinas a partir de regiones recortadas. La segmentación de imágenes también te permite desarrollar experiencias de «prueba» que permiten a los usuarios probar diferentes productos antes de comprarlos.

Robótica

La segmentación de imágenes es útil en diversos campos, incluyendo la robótica de servicios, industriales y agrícolas. Ayuda a los robots a detectar objetos, comprender su entorno e interactuar con objetos utilizando referencias visuales. Los robots pueden realizar tareas como recoger objetos para reciclaje, navegación autónoma y localización y mapeo simultáneos. Por ejemplo, la segmentación de instancias ayuda en el agarre robótico, mientras que la navegación autónoma requiere identificar y evitar obstáculos.

Imagenología médica y diagnóstico

La segmentación de imágenes puede ser una técnica efectiva en las etapas iniciales de un proceso de diagnóstico y tratamiento para diversas afecciones que requieren imágenes médicas. La segmentación puede ayudar a separar los píxeles importantes de los órganos, lesiones y otras características que necesitan ser identificadas con precisión. La segmentación juega un papel vital en la detección de características malignas viables en la imagenología médica de manera rápida y precisa

, manera. Algunos ejemplos de segmentación de imágenes médicas incluyen la segmentación de órganos en rayos X y tomografías computarizadas, la resonancia magnética, las ecografías, la segmentación de tumores cerebrales, la segmentación de arterias coronarias, las células de patología digital, las imágenes de la retina y la anotación de videos quirúrgicos.

Ciudades inteligentes

La segmentación de imágenes es una herramienta poderosa para automatizar la vigilancia en tiempo real de personas, tráfico y crimen utilizando cámaras de circuito cerrado de televisión. Los delitos se pueden informar más rápidamente con la vigilancia basada en IA, los accidentes de tráfico pueden ser atendidos con ambulancias oportunas y los vehículos que excedan el límite de velocidad pueden ser atrapados y multados rápidamente. La segmentación de imágenes tiene usos específicos como la detección de peatones, el control de multitudes en eventos, la gestión de estacionamiento, la detección de placas de matrícula, el monitoreo de la condición de las carreteras y la vigilancia de video.

Automóviles autónomos

Los autos autónomos dependen en gran medida de la segmentación de imágenes para navegar por su entorno. La segmentación semántica e de instancia se utilizan para ayudar a estos vehículos a identificar patrones de carreteras y otros vehículos para un viaje suave y seguro. La segmentación de imágenes también se puede utilizar para la detección de instancias de automóviles y peatones, superficies transitables, baches, la segmentación de señales y carteles de tráfico, y objetos dejados por los pasajeros. Estas aplicaciones pueden mejorar la seguridad y la eficiencia de los autos autónomos y hacerlos más viables para que los use el público.

Pensamientos finales

La segmentación de imágenes te ayuda a descomponer una imagen en partes significativas y analizar una escena con mayor detalle. Te ayuda a identificar y comprender los contornos y formas de los objetos en una imagen. Los avances recientes en métodos de segmentación de imágenes e instancias han permitido un progreso significativo, lo que ha permitido el desarrollo de aplicaciones del mundo real en diversas industrias. La capacidad de ejecutar sin esfuerzo lo que haces con tus ojos es un cambio de juego en la tecnología de IA.