La segmentation d’images est une discipline fondamentale de l’informatique visuelle et de l'annotation d'images en intelligence artificielle. Elle consiste à diviser une image en régions significatives et distinctes. Cette technique revêt une importance capitale dans le domaine de l’intelligence artificielle visuelle, permettant aux systèmes informatiques de comprendre et d’analyser les informations visuelles de manière précise et efficace. Les cours sur la segmentation d'images sont essentiels pour maîtriser les techniques avancées et leurs applications pratiques, notamment dans des disciplines scientifiques, telles que la surveillance de la séquestration du CO2 et l'évaluation de la perméabilité des roches.
En partitionnant une image en segments cohérents, la segmentation d’images facilite diverses tâches telles que la reconnaissance d’objets, la détection de contours et l’analyse de motifs. On vous dit tout à travers cet article !
Qu'est-ce que la segmentation d'images et en quoi consiste son rôle dans l'intelligence artificielle visuelle ?
La segmentation d’images est une technique utilisée en informatique visuelle pour diviser une image en différentes régions ou segments, facilitant la détection d'objets, les tâches de classification et les applications dans divers domaines tels que la vision par ordinateur, l'imagerie médicale, la robotique et l'analyse géologique.
Son rôle essentiel dans l’intelligence artificielle visuelle réside dans sa capacité à fournir une représentation structurée et significative des informations visuelles, permettant aux systèmes informatiques de comprendre et d’interagir avec leur environnement visuel de manière plus sophistiquée.
En partitionnant une image en segments cohérents, la segmentation d’images permet d’identifier et de différencier les différents éléments présents dans une scène visuelle, tels que les objets, les contours et les textures.
Cette segmentation précise est fondamentale pour de nombreuses applications d’intelligence artificielle visuelle, notamment la reconnaissance d’objets, la détection de motifs, la surveillance vidéo, la navigation autonome, la médecine diagnostique assistée par ordinateur, et bien d’autres encore.
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Quelles sont les différentes approches et techniques utilisées dans la segmentation d'images ?
Il existe plusieurs approches et techniques utilisées dans la segmentation d’images. Chaque technique de segmentation d'images implique une série d'opérations spécifiques pour traiter et analyser les images. Chacune est adaptée à des contextes spécifiques et présente des avantages et des limitations distincts. Le choix de la méthode dépend souvent des caractéristiques de l’image, des exigences de précision et de performance, ainsi que des contraintes de traitement en temps réel le cas échéant.
Seuillage ("thresholding")
Le seuillage (ou "thresholding") est l'une des méthodes les plus simples et les plus couramment utilisées en segmentation d'images. Son principe fondamental repose sur la définition d'une valeur seuil, au-delà de laquelle les pixels sont considérés comme appartenant à un objet d'intérêt, et en deçà desquels ils sont classés comme appartenant à l'arrière-plan.
- Sélection du seuil
La première étape du seuillage consiste à choisir une valeur seuil appropriée. Cette valeur peut être déterminée de manière empirique en examinant l'histogramme de l'image pour identifier les niveaux de luminance, de couleur ou d'intensité qui séparent clairement les pixels de l'objet de ceux de l'arrière-plan. Alternativement, des techniques plus avancées peuvent être utilisées pour définir automatiquement le seuil, telles que la méthode d'Otsu qui minimise la variance intra-classe.
- Classification des pixels
Une fois le seuil défini, chaque pixel de l'image est comparé à ce seuil. Les pixels dont la valeur dépasse le seuil sont attribués à l'objet d'intérêt, tandis que ceux dont la valeur est inférieure au seuil sont attribués à l'arrière-plan. Ce processus de classification est effectué pour chaque pixel de l'image, ce qui aboutit à une segmentation binaire où les pixels sont soit "activés" (appartenant à l'objet), soit "désactivés" (appartenant à l'arrière-plan).
- Types de seuillage
Le seuillage peut être appliqué de manière globale, où un seul seuil est utilisé pour toute l'image, ou de manière locale, où des seuils différents sont appliqués à différentes régions de l'image en fonction de leurs caractéristiques locales.
Par exemple, le seuillage global peut être efficace pour segmenter des images présentant un contraste uniforme entre l'objet et l'arrière-plan. Quant au seuillage local, il peut être plus adapté pour des images avec des variations de luminance ou de contraste.
- Post-traitement
Après la segmentation, des techniques de post-traitement peuvent être utilisées pour améliorer la qualité des résultats. Cela peut inclure l'élimination du bruit, la fusion de régions voisines, ou le remplissage des lacunes dans les contours des objets.
Méthodes basées sur les contours
Les méthodes basées sur les contours en segmentation d'images sont essentielles pour identifier les frontières entre les objets et l'arrière-plan dans une image. Ces méthodes permettent de mettre en évidence les transitions brusques dans les valeurs d'intensité et de localiser précisément les contours des objets avec une grande précision.
- Détection des transitions brusques
Les méthodes basées sur les contours exploitent les transitions brusques ou les changements significatifs dans les valeurs de couleur, de luminance ou de texture de l'image pour localiser les contours. Les contours correspondent généralement à des variations importantes de ces propriétés, ce qui les rend distincts et identifiables.
- Utilisation d'opérateurs de gradient
Les opérateurs de gradient, tels que le filtre de Sobel, le filtre de Prewitt ou le filtre de Roberts, sont des outils couramment utilisés pour détecter les contours dans une image. Ces opérateurs calculent les gradients de l'image, c'est-à-dire les changements de luminance ou d'intensité des pixels, et mettent en évidence les régions où ces changements sont les plus prononcés, ce qui correspond généralement aux contours.
- Détecteur de contours de Canny
Le détecteur de contours de Canny est l'un des algorithmes les plus populaires et les plus performants pour la détection de contours. Pour détecter les contours avec une grande précision et une faible sensibilité au bruit, il utilise plusieurs étapes, notamment :
- la réduction du bruit ;
- le calcul du gradient ;
- la suppression des non-maxima locaux ;
- la mise en œuvre d'une seuillage par hystérisis.
- Sélection des contours
Une fois que les contours ont été détectés, différentes méthodes peuvent être utilisées pour sélectionner ceux qui sont les plus pertinents ou les plus significatifs pour la tâche de segmentation spécifique. Cela peut inclure l'application de critères de qualité, tels que la longueur, la courbure ou la cohérence des contours, ou l'utilisation de techniques de fusion pour combiner les segments de contours voisins.
Segmentation par régions
La segmentation par régions est une approche puissante et polyvalente pour segmenter les images en régions homogènes. Cette méthode permet de détecter et de regrouper automatiquement les pixels similaires en régions cohérentes. Cela facilite la compréhension et l'analyse des données visuelles dans de nombreux domaines d'application.
- Croissance de régions (Region Growing)
Cette méthode consiste à sélectionner un ou plusieurs pixels de départ, appelés "graines", puis à agrandir progressivement les régions en ajoutant les pixels voisins qui partagent des caractéristiques similaires. Le processus se poursuit jusqu'à ce que tous les pixels soient affectés à une région spécifique ou jusqu'à ce que les critères d'arrêt prédéfinis soient atteints. La croissance de régions est sensible aux conditions initiales et peut être influencée par le choix des graines et des critères de croissance.
- Méthodes de clustering
Ces techniques regroupent les pixels de l'image en clusters ou en groupes homogènes en fonction de leurs similarités dans l'espace des caractéristiques, telles que la couleur, la texture ou la luminosité. L'algorithme de clustering le plus couramment utilisé est l'algorithme K-means, qui partitionne les données en un nombre prédéfini de clusters en minimisant la variance intra-cluster. D'autres méthodes de clustering, telles que la classification ascendante hiérarchique (CAH) ou le clustering spectral, peuvent également être utilisées en fonction des exigences de segmentation spécifiques.
- Algorithmes de régions actives (Active Contour Models)
Aussi connus sous le nom de "snakes", les algorithmes de régions actives utilisent des contours déformables pour segmenter les images en régions homogènes. Les contours actifs sont initialement placés près des bords des objets d'intérêt, puis ils sont déformés pour s'adapter aux contours réels de l'objet en minimisant une fonction d'énergie définie par l'utilisateur. Les snakes peuvent être utilisés pour segmenter des objets avec des frontières complexes ou mal définies, mais ils peuvent être sensibles au bruit et aux artefacts dans l'image.
Segmentation par seuil adaptatif
La segmentation par seuil adaptatif est une approche efficace pour segmenter des images avec des niveaux de contraste variables ou des conditions d'éclairage non uniformes. Elle permet de segmenter des régions avec une précision accrue et une meilleure adaptation aux variations locales. Ainsi, elle est particulièrement utile dans des scénarios où les conditions d'acquisition des images sont variables ou imprévisibles.
- Décomposition de l'image en zones locales
Tout d'abord, l'image est divisée en zones ou blocs locaux de taille fixe ou variable. Chaque zone contient un ensemble de pixels qui seront traités ensemble pour déterminer le seuil de segmentation correspondant.
- Calcul des seuils locaux
Pour chaque zone locale, un seuil de segmentation est calculé en fonction des caractéristiques locales de l'image. Il peut s’agir de la moyenne ou la médiane des niveaux de gris des pixels dans la zone. Cette méthode peut aussi utiliser des méthodes plus sophistiquées basées sur des distributions statistiques locales.
- Segmentation adaptative
Une fois les seuils locaux calculés, la segmentation de chaque zone est réalisée en utilisant son propre seuil adaptatif. Les pixels sont classés comme appartenant à l'objet ou à l'arrière-plan en fonction de leur intensité par rapport au seuil de la zone locale à laquelle ils appartiennent.
- Fusion des résultats
Après la segmentation de chaque zone, les résultats sont souvent fusionnés pour obtenir une segmentation cohérente de l'ensemble de l'image. Cela peut impliquer des étapes de post-traitement pour éliminer les artefacts et les incohérences entre les différentes zones.
Segmentation basée sur les contours actifs (Active Contour Models)
Les contours actifs sont utilisés dans une variété d'applications, notamment la segmentation d'images médicales, la détection d'objets dans des images naturelles, la reconnaissance de formes et la vision par ordinateur. Leur flexibilité et leur capacité à s'adapter aux contours complexes en font un outil précieux pour la segmentation d'images dans les cas de figure où les autres méthodes de segmentation peuvent être inefficaces ou imprécises.
- Initialisation du contour actif
Un contour initial est placé près du contour de l'objet d'intérêt dans l'image. Ce contour peut être spécifié manuellement par l'utilisateur ou initialisé automatiquement à l'aide de techniques telles que la détection de bordures ou la localisation de points d'intérêt.
- Déformation du contour
Une fois que le contour initial est en place, il est déformé de manière itérative pour s'adapter aux contours réels de l'objet dans l'image. Cela est réalisé en minimisant une fonction d'énergie définie par l'utilisateur. Cette dernière prend en compte à la fois la cohérence du contour et son adhérence aux caractéristiques de l'image, telles que les gradients de luminance ou les propriétés de texture.
- Optimisation de l'énergie
La déformation du contour est réalisée en optimisant la fonction d'énergie à l'aide de techniques d'optimisation numérique telles que la descente de gradient ou les méthodes d'optimisation basées sur les itérations successives. L'objectif est de trouver la configuration de contour qui minimise l'énergie totale de manière à ce qu'il épouse au mieux les contours des objets dans l'image.
- Arrêt de la déformation
La déformation du contour continue jusqu'à ce que certains critères d'arrêt prédéfinis soient atteints, tels que la convergence de l'algorithme ou la stabilisation du contour. À ce stade, le contour final est obtenu et peut être utilisé pour segmenter l'objet d'intérêt dans l'image.
Segmentation basée sur l'apprentissage automatique
La segmentation basée sur l’apprentissage automatique présente plusieurs avantages, notamment une précision accrue, une capacité à généraliser à des données non vues, et une adaptabilité à une variété de tâches de segmentation. Des outils comme Python, Pillow et OpenCV sont couramment utilisés pour l'apprentissage de la vision par ordinateur et la segmentation d'images. Cependant, elle nécessite souvent un grand ensemble de données d’entraînement et des ressources de calcul importantes pour l’entraînement du modèle, mais elle offre des performances exceptionnelles dans de nombreuses applications de segmentation d’images.
- Collecte et préparation des données d’entraînement
Un ensemble de données d’entraînement est constitué, comprenant des paires d’images et de masques de segmentation correspondants. Les images peuvent être prétraitées si nécessaire pour normaliser les valeurs de pixel ou augmenter la taille de l’ensemble de données.
- Conception de l’architecture du réseau neuronal
Ensuite, une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) est conçue pour effectuer la tâche de segmentation. Les architectures populaires incluent U-Net, FCN (Fully Convolutional Network) et Mask R-CNN, qui sont spécialement conçues pour la segmentation d’images.
- Entraînement du réseau neuronal
Le réseau neuronal est ensuite entraîné sur l’ensemble de données d’entraînement pour apprendre à segmenter automatiquement les images. Pendant l’entraînement, le réseau ajuste ses poids et ses paramètres. Pour ce faire, il utilise des techniques d’optimisation telles que la rétropropagation de l’erreur pour minimiser la différence entre les masques de segmentation prédits par le réseau et les masques de segmentation réels.
- Validation et ajustement du modèle
Après l’entraînement, le modèle est évalué sur un ensemble de données de validation pour évaluer sa performance et ajuster les hyperparamètres si nécessaire. Cela peut inclure des techniques telles que l’ajustement du taux d’apprentissage, l’augmentation des données, ou la régularisation pour améliorer les performances du modèle.
- Utilisation du modèle pour la segmentation
Une fois entraîné, le modèle peut être utilisé pour segmenter de nouvelles images en temps réel. En alimentant une image dans le modèle, celui-ci génère automatiquement un masque de segmentation qui identifie les régions d’intérêt dans l’image.
Segmentation sémantique
La segmentation sémantique offre une compréhension fine et précise du contenu des images. Ce qui fait toute son utilité dans de nombreux domaines, y compris la vision par ordinateur, l'intelligence artificielle et l'analyse d'images.
- Préparation des données et annotation
Un ensemble de données d'entraînement est constitué, comprenant des images annotées où chaque pixel est étiqueté avec sa classe sémantique correspondante. Ces annotations peuvent être réalisées manuellement par des annotateurs humains ou automatiquement à l'aide de techniques de traitement d'images assistées par ordinateur.
- Conception du réseau de segmentation
Un réseau de neurones convolutifs (CNN), spécialement conçu pour la segmentation sémantique, est ensuite construit. Les architectures populaires incluent les réseaux de segmentation entièrement convolutifs (FCN), les réseaux de neurones profonds à résidus (ResNet), ou les encodeurs-décodeurs.
- Entraînement du réseau de neurones
Le réseau de neurones est entraîné sur l'ensemble de données d'entraînement annoté pour apprendre à associer chaque pixel de l'image à sa classe sémantique correspondante. Pendant l'entraînement, le réseau ajuste ses poids et ses paramètres en utilisant des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient pour minimiser la différence entre les prédictions du réseau et les annotations réelles.
- Validation et évaluation du modèle
Après l'entraînement, le modèle est évalué sur un ensemble de données de validation pour évaluer sa performance en termes de précision, de rappel et d'autres mesures de performance de segmentation. Des techniques d'optimisation peuvent être appliquées pour améliorer les performances du modèle si nécessaire.
- Utilisation du modèle pour la segmentation sémantique
Une fois entraîné, le modèle peut être utilisé pour segmenter de nouvelles images en temps réel en attribuant à chaque pixel de l'image une classe sémantique prédite. Cela permet d'obtenir une segmentation précise et détaillée du contenu de l'image, ce qui est utile dans de nombreuses applications, telles que la conduite autonome, la surveillance vidéo, la cartographie et bien d'autres.
Quels sont les domaines d'application principaux de la segmentation d'images dans l'intelligence artificielle ?
La segmentation d’images trouve une multitude d’applications dans divers domaines de l’intelligence artificielle :
Reconnaissance d'objets
La segmentation d'images est utilisée pour distinguer et isoler différents objets dans une image. Cette capacité est cruciale pour la reconnaissance automatique d'objets, où les systèmes d'intelligence artificielle doivent identifier des objets spécifiques dans une scène complexe.
Par exemple, dans les applications de surveillance vidéo, la segmentation d'images permet de détecter et de suivre des objets en mouvement, comme des véhicules ou des personnes, ce qui est essentiel pour la sécurité et la surveillance.
Imagerie médicale et diagnostique assistée par ordinateur
En médecine, la segmentation d’images est utilisée pour l’analyse de l’imagerie médicale, notamment les scanners et les IRM. La segmentation d’images aide les professionnels de la santé à diagnostiquer les maladies, à planifier les traitements et à évaluer l’évolution des patients avec une précision accrue. Notamment en identifiant et en différenciant les structures anatomiques, les lésions ou les anomalies.
De plus, plusieurs articles sur les bases du traitement d'images et de la vision industrielle et robotique sont disponibles, avec la possibilité de commenter ces articles sur un forum dédié.
Vision par ordinateur et traitement d' images
Dans le domaine de la vision par ordinateur, la segmentation d'images est utilisée pour extraire des caractéristiques visuelles importantes à partir d'images, telles que les contours, les textures ou les zones d'intérêt. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour des tâches telles que la reconnaissance faciale, la reconstruction 3D d'objets, ou la réalité augmentée.
Cartographie et télédétection
En cartographie et en télédétection, la segmentation d'images est utilisée pour analyser des images satellitaires ou aériennes afin de cartographier et de surveiller des zones géographiques spécifiques. Par exemple, la segmentation d'images peut être utilisée pour identifier et surveiller les changements environnementaux, comme la déforestation, l'érosion des sols ou l'expansion urbaine.
Industrie et robotique
Dans l'industrie et la robotique, la segmentation d'images est utilisée pour guider les robots et les machines dans des tâches telles que l'assemblage, l'inspection de qualité, ou la manipulation d'objets. En segmentant des images de la scène de travail, les systèmes d'intelligence artificielle peuvent identifier et localiser précisément les éléments avec lesquels les robots doivent interagir, ce qui permet d'automatiser efficacement les processus industriels.
Analyse d'une image ou une vidéo pour les réseaux sociaux et le marketing
Sur les réseaux sociaux et sur le web, la segmentation d'images est utilisée pour analyser visuellement les contenus partagés par les utilisateurs, tels que les images, les vidéos ou les publicités. En segmentant ces contenus, les systèmes d'intelligence artificielle peuvent extraire des informations pertinentes pour le ciblage publicitaire, l'analyse des tendances, ou la recommandation de contenu personnalisé, ce qui est essentiel pour le marketing et la publicité en ligne.
Conclusion
En conclusion, la segmentation d'images joue un rôle de premier plan dans de nombreux domaines de l'intelligence artificielle visuelle, offrant des solutions pour analyser, comprendre et interpréter efficacement les informations visuelles. Nous avons exploré diverses approches et techniques de segmentation, chacune avec ses propres avantages et limitations, mais toutes contribuant à la création de modèles d'intelligence artificielle plus précis et plus performants.
Depuis les méthodes traditionnelles telles que le seuillage et la détection de contours jusqu'aux approches modernes basées sur l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux convolutifs, la segmentation d'images a évolué de manière significative. Elle offre des solutions adaptées à une grande variété de tâches et d'applications.
Il est clair que la segmentation d'images continuera à jouer un rôle essentiel dans l'évolution de l' intelligence artificielle visuelle. Cela, même si de nouvelles avancées, telles que la segmentation sémantique basée sur les réseaux neuronaux profonds, continuent d'émerger.
