Una mirada en profundidad a la segmentación de imágenes con IA

Cuando intentas cruzar una calle, normalmente miras a izquierda y derecha, evalúas el tráfico y luego decides. En apenas milisegundos, tu cerebro puede identificar los vehículos que se aproximan y el entorno que los rodea. ¿Es esto algo que las máquinas pueden hacer? Hasta hace poco, la respuesta rotunda era “no”. Sin embargo, los avances en la visión artificial han transformado este panorama.

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

En cualquier momento, estás rodeado de innumerables objetos y tus ojos pueden determinar sus límites en un espacio 3D. La visión artificial ha avanzado no solo para detectar y etiquetar objetos en una imagen dada, sino también para delinear con precisión toda su forma, independientemente de sus formas únicas, todo gracias a la segmentación de imágenes. Como sugiere el nombre, la segmentación de imágenes implica dividir una imagen en múltiples segmentos. En este proceso, cada píxel de la imagen se asocia a un tipo de objeto específico. Esta asociación permite un aumento considerable de la precisión y exactitud en las tareas de anotación de imágenes, que se pueden aplicar a los 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 las rodea.

Una mirada en profundidad a la segmentación de imágenes con 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 artificial, que abarca tanto los algoritmos de procesamiento de imágenes como los métodos basados ​​en el aprendizaje. Como subdominio del procesamiento de imágenes digitales, tiene como objetivo categorizar áreas o segmentos relacionados dentro de una imagen mediante la asignación de etiquetas de clase, a menudo basadas en características como el color o la textura. Esta técnica, también conocida como “clasificación a nivel de píxel”, implica dividir imágenes o fotogramas de vídeo 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 toda la imagen, la detección de objetos ubica los objetos dentro de cuadros delimitadores. La segmentación de imágenes proporciona un análisis más detallado de lo que hay dentro de una imagen. Primero, la imagen se segmenta para identificar los objetos de interés. A continuación, el detector de objetos puede centrarse en el área segmentada, lo que aumenta la precisión y acelera el proceso. Los conjuntos de datos, ya sea creados manualmente o de código abierto, se utilizan para entrenar al sistema para que clasifique y reconozca elementos visuales de manera eficaz. 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 artificial y segmentación de imágenes con 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 imágenes de entrada y produce una salida segmentada. La salida está formada por una máscara o una cuadrícula con diferentes partes que muestran a qué categoría de objeto, por ejemplo, pertenece cada píxel de la imagen. Existen varias formas de segmentar imágenes utilizando características o propiedades especiales de la imagen. Estas propiedades son la base de las técnicas tradicionales de segmentación de imágenes, que incluyen métodos de agrupamiento.

Los colores y los contrastes se pueden utilizar como herramientas para ayudar a las máquinas a comprender y procesar imágenes. Una pantalla verde es un buen ejemplo porque proporciona un fondo simple 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 los límites del objeto.
Los métodos de segmentación de imágenes estándar basados ​​en estas reglas pueden ser fáciles de usar, pero pueden requerir ajustes importantes para escenarios personalizados. También pueden no ser lo suficientemente precisos para imágenes complejas. 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 ML enseña al sistema a identificar mejor las características críticas, y los algoritmos DNN son muy eficaces para este tipo de segmentación de imágenes.

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

• Codificador
• Descifrador
• Saltar conexiones

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

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

Una guía sobre 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 artificial que asigna una etiqueta de clase a cada píxel de una imagen en función de su significado semántico. Esto permite la identificación y clasificación de varias regiones dentro de una imagen. Por ejemplo, puede identificar edificios, carreteras, parques y masas 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 imprecisa, ya que se agrupan múltiples instancias en la misma categoría, como cuando se identifica a una multitud entera en una calle transitada como “humanos”. Como resultado, la segmentación semántica no proporciona información completa sobre imágenes complejas.

Segmentación de instancias

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

Segmentación panóptica

La segmentación panóptica es un método avanzado de visión artificial que combina la segmentación semántica y de instancias para clasificar cada píxel de una imagen y diferenciar entre objetos del mismo tipo. Su objetivo es proporcionar una comprensión completa de una imagen clasificando cada píxel y, al mismo tiempo, distinguiendo entre instancias individuales de la misma clase. Por ejemplo, en una imagen de un parque infantil concurrido, la segmentación panóptica clasificaría el césped, los columpios, los bancos y los niños, al tiempo que identificaría y separaría a cada persona, incluso si forma parte de un grupo. Como resultado, puede obtener una representación detallada y coherente de toda la escena.

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

Un estudio de diversas técnicas de segmentación de imágenes

Existen numerosas técnicas para segmentar imágenes, desde métodos tradicionales hasta métodos menos convencionales. Cada método tiene sus propias ventajas y desventajas, pero en última instancia ofrece una forma distinta de producir el resultado final de una imagen o un video.

Umbralización

La umbralización es una técnica que se utiliza para separar una imagen en diferentes categorías según los niveles de intensidad de los píxeles. Al seleccionar un valor de umbral, esta técnica transforma una imagen en escala de grises en una imagen binaria en la que los píxeles con valores de intensidad superiores al umbral se clasifican como 1 y los inferiores como 0.

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

Segmentación basada en regiones

La disección basada en regiones implica dividir una imagen en diferentes regiones en función de similitudes en propiedades como el color o la textura. Cada área se identifica mediante un algoritmo que utiliza un punto de semilla y se puede expandir o combinar con otras regiones. El algoritmo clasifica los píxeles vecinos con puntos en común en una sola categoría. El proceso continúa hasta que se segmenta toda la imagen.

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 utilizar 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, que indican los límites de los objetos.

Por ejemplo, se puede utilizar un algoritmo de segmentación basado en bordes para detectar los bordes de los edificios en una fotografía 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 Canny es una técnica común que se utiliza para la detección de bordes.

Segmentación basada en clústeres

La segmentación basada en clústeres es una técnica de procesamiento de imágenes que agrupa los píxeles en función de propiedades similares, como el color, la intensidad o la textura. Los algoritmos de agrupamiento ayudan a identificar datos poco claros en las imágenes separando los elementos de datos y agrupando los elementos similares en clústeres. Esta técnica se utiliza habitualmente en los métodos de segmentación de imágenes modernos.

Los sistemas de agrupamiento, como el algoritmo de agrupamiento K-means, no están supervisados ​​y clasifican los píxeles con características similares en el mismo segmento, lo que produce segmentos razonablemente buenos en un corto período de tiempo.

Por ejemplo, en la imagen de una canasta de frutas, la segmentación basada en grupos puede agrupar píxeles similares en grupos que corresponden a diferentes tipos de frutas según el color y la textura. Al separar estos grupos, resulta más fácil contar la cantidad de frutas de cada tipo o analizar la distribución general del color de las frutas.

Segmentación de cuencas hidrográficas

La segmentación de cuencas hidrográficas es un método de procesamiento de imágenes que considera las imágenes como mapas topográficos. El brillo de los píxeles de la imagen representa la altura del terreno. El algoritmo analiza las imágenes como un mapa topográfico y agrupa los píxeles del mismo valor de gris. Identifica las líneas de crestas y cuencas hidrográficas, 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 exploraciones por resonancia magnética, ya que puede ayudar a detectar diferencias en las áreas más claras y más oscuras para el diagnóstico.

Segmentación basada en aprendizaje profundo

Las técnicas de aprendizaje profundo han transformado la segmentación de imágenes al introducir métodos sumamente precisos y eficientes. Las redes neuronales convolucionales (CNN)…