Segmentierung (Bildverarbeitung)

Die Segmentierung ist ein Teilschritt der digitalen Bildverarbeitung. Die Erzeugung von inhaltlich zusammenhängenden Regionen durch Zusammenfassung benachbarter Pixel oder Voxel entsprechend einem bestimmten Homogenitätskriterium bezeichnet man als Segmentierung.

Preprocessing

Oftmals kann man die Qualität einer automatischen Sementierung verbessern, wenn man vorher da Bild entsprechend dem Algorithmus (und seinen Schwächen) vorbereitet. Zum Beispiel könnte man eine ungleichmäßige Beleuchtung ausgleichen. Dieser Bearbeitungsschritt wird Preprocessing genannt. Helligkeitsunterschiede kann man mit einer Shading-Korrektur ausgeleichen.

Verfahren

Es sind viele verfahren zur automatischen Segmentierung bekannt. Grundsätzlich werden sie oft in pixel-, kanten- und regionenorientierte Verfahren eingeteilt. Zusätzlich unterscheidet man modellbasierte Verfahren, bei denen man von einer bestimmten Form der Objekte ausgeht, und texturbasierte Verfahren, bei denen auch eine innere homogene Struktur der Objekte berücksichtigt wird.

Die Grenzen zwischen den Verfahren sind oft fliessend. Auch kann man verschiedene Verfahren kombinieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Natürlich kann man auch in einem nichtautomatischen Verfahren die Segmentierung ausführen, sprich ein Mensch nimmt die Einteilung vor. Da die automatischen Verfahren weit entfernt sind von Perfektion, gibt es auch die Möglichkeit zur semiautomatischen Bearbeitung.

Pixelorientierte Verfahren

Pixelorientierte Verfahren, treffen für jeden einzelnen Bildpunkt eine Entscheidung, ob er zu einem bestimmten Segment gehört oder nicht. Diese Entscheidung kann, aber muss nicht, durch die Umgebung beeinflusst sein.

• Schwellwert-Verfahren

Kantenorientierte Verfahren

In all diesen Verfahren wird im Bild nach Kanten oder Objektübergängen gesucht. Werden diese zusammengefügt, dann schliessen sie Objekte ein.

• Wasserscheidentransformation
• parallele und sequentielle Kantenextraktion
• Optimale Kantensuche

Regionenorientierte Verfahren

Diese verfahren betrachten Punktmengen als Gesamtheit und versuchen dadurch zusammenhängende Objekte zu finden.

• Region-Growing
• Region-Splitting
• Pyramid Linking

Modellbasierte Verfahren

Hierbei wird ein Modell der gesuchten Objekte zugrundegelegt. Dies kann z.B. die Form betreffen. Man setzt also Wissen über das Bild mit ein.

• Hough-Transformation für Linien oder Kreise
• statistische Modelle

Texturorientierte Verfahren

Manche Bildobjekte besitzen keine einheitliche Farbe, sondern eine einheitliche Textur. Beispielsweise kann ein Objekt Rillen besitzen, die dann in der Fotografie als abwechselnde Streifen dunkler und heller Farbe erscheinen. Damit diese Objekte nicht in viele kleine Objekte anhand der Textur zerlegt werden, benutzt man Ansätze, mit denen man versucht diesem Problem zu begegnen.

Weitere Verfahren

• Aktive Konturen [1]
• Active Shape Models
• Diffusion
• Template Matching

Nachbearbeitung und Probleme

Oftmals ist das Ergebnis der Segmentierung nicht optimal. Häufige Probleme sind z.B. Über- (zu viele Segmente) und Untersegmentierung (zu wenige Segmente). Dem kann man begegnen, indem man das Verfahren um Wissen der zu verarbeitenden Daten anreichert, im einfachsten Fall kann man die erwartete Anzahl der Segmente angeben.

Man kann einer Übersegmentierung auch durch eine Nachbearbeitung begegnen, indem man zusammengehörige Segmente zusammenfasst.

Anwendungen

Segmentierung ist oft der erste Schritt für eine anschliessende Weiterverarbeitung der Daten, z.B. eine Klassifizierung.

Die Anwendungen für solche Verfahren sind vielfältig. Am häufigsten werden derzeit automatische Segmentierungen in der Medizin angewandt, z.B. in der Computertomographie. Aus in der Geodatenverarbeitung werden Segmentierungen verwendet, z.B. werden Satellitenbilder oder Luftbilder (siehe Fernerkundung) zu geometrischen Daten segmentiert.

Literatur

• Thomas Lehmann, Walter Oberschelp, Erich Pelikan, Rudolf Repges: Bildverarbeitung für die Medizin Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1997 ISBN 3-540-61458-3
• Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung 5., überarbeitete und erweiterte Auflage Springer-Verlag, 2002, ISBN 3-540-41260-3