بخش بندی تصویر (Image Segmentation) چیست؟ — از مفاهیم پایه تا پیشرفته‌ترین روش‌ها

بخش بندی تصویر (Image Segmentation) یکی از مهم‌ترین مفاهیم در پردازش تصویر (Image Processing) و بینایی کامپیوتر (Computer Vision) است که به توسعه دهندگان و پژوهشگران امکان می‌دهد یک تصویر دیجیتال را به بخش‌های معنادار تقسیم کنند. این فرآیند اساس بسیاری از کاربردهای عملی از جمله تشخیص اشیا، تحلیل تصاویر پزشکی، خودروهای خودران و رباتیک پیشرفته است. برخلاف تکنیک‌های ساده‌تر مانند تشخیص اشیا یا دسته‌بندی تصویر، بخش بندی تصویر جزئیات هر پیکسل را در نظر می‌گیرد و هر بخش را با برچسب مشخص می‌کند.

به بیان ساده، هدف اصلی Image Segmentation این است که هر قسمت از تصویر که خصوصیات مشابهی دارد شناسایی و از سایر قسمت‌ها جدا شود. به عنوان مثال، در یک تصویر شهری، بخش بندی تصویر می‌تواند خودروها، عابران، ساختمان‌ها و خیابان‌ها را به طور دقیق تفکیک کند و اطلاعات دقیقی برای سیستم‌های هوش مصنوعی فراهم آورد. پژوهشگران و مهندسان هوش مصنوعی از این تکنیک برای توسعه مدل‌هایی استفاده می‌کنند که قادر به درک بهتر محیط اطراف و تصمیم‌گیری هوشمند باشند.

یکی از مزیت‌های اصلی بخش بندی تصویر نسبت به سایر روش‌های پردازش تصویر این است که امکان تحلیل دقیق‌تر و کنترل بهتر روی هر بخش از تصویر را فراهم می‌کند. برای مثال، در پزشکی، تشخیص دقیق تومورها در MRI یا اشعه X تنها با استفاده از Image Segmentation ممکن است، زیرا هر ناحیه بیمار را می‌توان جدا و بررسی کرد.

همچنین برای علاقه‌مندان به آموزش عملی، می‌توان با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند مانند OpenCV و PyTorch، بخش بندی تصویر را پیاده‌سازی کرد و مدل‌های یادگیری عمیق را برای پروژه‌های واقعی آموزش داد همچنین  می‌توان با شرکت در دوره بینایی کامپیوتر دیتایاد مفاهیم پایه و روش‌های عملی را به صورت پروژه محور یاد گرفت.

تفاوت Image Segmentation با سایر تکنیک‌های پردازش تصویر

در پردازش تصویر چندین تکنیک رایج وجود دارد که هر کدام هدف و کاربرد متفاوتی دارند. بخش بندی تصویر (Image Segmentation) در مقایسه با دسته بندی تصویر (Image Classification) و تشخیص اشیا (Object Detection)، جزئیات بیشتری از تصویر را تحلیل می‌کند و هر پیکسل را برچسب‌گذاری می‌کند.

برای روشن‌تر شدن تفاوت‌ها، در جدول زیر مقایسه‌ای بین این سه تکنیک ارائه شده است:

همان‌طور که جدول نشان می‌دهد، Image Segmentation دقیق‌ترین سطح تحلیل را ارائه می‌دهد و برای پروژه‌هایی که نیاز به اطلاعات جزئی دارند، مانند خودروهای خودران، تحلیل تصاویر پزشکی یا رباتیک، ضروری است. برای آموزش عملی و شروع پروژه‌های بخش بندی تصویر در پایتون، منابعی مانند دوره Computer Vision بسیار مفید هستند.

انواع بخش بندی تصویر: کدام یک برای پروژه شما مناسب است؟

بخش بندی تصویر (Image Segmentation) بر اساس اهداف و سطح تحلیل به چند نوع اصلی تقسیم می‌شود که هر کدام کاربرد ویژه‌ای دارند:

۱. بخش بندی معنایی (Semantic Segmentation)

در این نوع، هر پیکسل تصویر به یک کلاس مشخص اختصاص داده می‌شود، اما تفاوت بین اشیا مشابه در نظر گرفته نمی‌شود. به عنوان مثال، تمام خودروها در تصویر با یک رنگ مشخص می‌شوند، بدون اینکه تفاوت بین خودروها مشخص شود.
کاربردها: تشخیص اجزای ساختمان‌ها، تحلیل صحنه‌های شهری، تصویربرداری پزشکی برای تشخیص نواحی بیمار.

۲. بخش بندی نمونه‌ای (Instance Segmentation)

در این روش، نه تنها هر پیکسل به یک کلاس تعلق دارد، بلکه اشیا هم به صورت جداگانه تشخیص داده می‌شوند. به عبارت دیگر، هر نمونه از یک کلاس برچسب مخصوص به خود را دارد.
کاربردها: خودروهای خودران برای شناسایی هر عابر یا خودرو به صورت جداگانه، تشخیص سلول‌ها در تصاویر میکروسکوپی.

۳. بخش بندی پاناپتیک (Panoptic Segmentation)

این روش ترکیبی از بخش بندی معنایی و نمونه‌ای است. هم هر پیکسل به یک کلاس تعلق دارد و هم هر نمونه از اشیا مجزا شناسایی می‌شود.
کاربردها: سیستم‌های خودران پیشرفته، تحلیل تصاویر پیچیده شهری، رباتیک و واقعیت افزوده.

نکته اینفوگرافیک: در طراحی اینفوگرافیک، می‌توان هر نوع بخش بندی را با یک نمونه تصویر نشان داد:

• Semantic Segmentation: تمام اشیا مشابه یک رنگ
• Instance Segmentation: هر شیء با رنگ متفاوت
• Panoptic Segmentation: ترکیب رنگ کلاس‌ها و تفکیک نمونه‌ها

برای تبدیل این دانش به مهارت کاربردی، می‌توانید سری به دوره‌های تخصصی بینایی کانپیوتر و یادگیری ماشین ما بزنید و قبل از ثبت نام دوره، مشاوره رایگان بگیریدو با شماره های ۰۹۹۰۵۵۰۱۹۹۸     ارتباط بگیرید.

به نقل از سایت ibm:

« قسیم‌بندی تصویر یک تکنیک بینایی کامپیوتر است که یک تصویر دیجیتال را به گروه‌های مجزا از پیکسل‌ها – بخش‌های تصویر – تقسیم می‌کند تا تشخیص شیء و وظایف مرتبط را ممکن سازد. تقسیم‌بندی تصویر با تجزیه داده‌های بصری پیچیده یک تصویر به بخش‌های با شکل خاص، امکان پردازش سریع‌تر و پیشرفته‌تر تصویر را فراهم می‌کند.»

روش‌های اصلی بخش بندی تصویر (مبتدی تا پیشرفته)

بخش بندی تصویر را می‌توان با روش‌های مختلف انجام داد که بسته به نیاز پروژه و سطح پیچیدگی داده‌ها انتخاب می‌شوند. این روش‌ها را می‌توان به سه دسته کلی تقسیم کرد:

۱. روش‌های سنتی: Thresholding و Edge Detection

روش‌های سنتی و پایه‌ای برای بخش بندی تصویر شامل آستانه‌گذاری (Thresholding) و تشخیص لبه‌ها (Edge Detection) هستند.

• Thresholding: تصویر را بر اساس شدت روشنایی پیکسل‌ها تقسیم می‌کند. پیکسل‌هایی که بالاتر از مقدار آستانه هستند به یک بخش و بقیه به بخش دیگر تعلق دارند.
• Edge Detection: لبه‌ها یا مرز بین بخش‌های مختلف تصویر را شناسایی می‌کند، معمولاً با استفاده از فیلترهایی مانند Sobel یا

مزایا: ساده، سریع، نیاز به محاسبات کم
معایب: حساس به نویز، عملکرد محدود در تصاویر پیچیده

۲. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین

در این روش‌ها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از ویژگی‌های تصویر (مانند رنگ، بافت و شکل) بخش بندی را انجام می‌دهند.

• الگوریتم‌های مشهور: Random Forest، SVM و K-Means
• این روش‌ها عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی در تصاویر پیچیده دارند، اما نیاز به ویژگی‌های دستی (Hand-crafted Features) دارند.

۳. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق

روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning) دقیق‌ترین و پرکاربردترین روش‌های حال حاضر برای بخش بندی تصویر هستند.

• شبکه‌های کانولوشنی (CNNs): برای استخراج ویژگی‌ها و پیش‌بینی برچسب پیکسل‌ها
• شبکه‌های Fully Convolutional (FCN): امکان بخش بندی تصویر با اندازه کامل را فراهم می‌کنند
• مدل‌های پیشرفته مانند U-Net و Mask R-CNN: مخصوص تصاویر پزشکی و Instance Segmentation

مزایا: دقت بالا، توانایی یادگیری ویژگی‌های پیچیده
معایب: نیاز به داده‌های زیاد و منابع محاسباتی بالا

بهترین مجموعه‌داده‌ها برای تمرین Image Segmentation (رایگان و پرکاربرد)

تمرین و آزمایش مدل‌های بخش بندی تصویر نیازمند مجموعه‌داده‌های باکیفیت و متنوع است. در ادامه، چند مجموعه‌داده پرکاربرد معرفی شده است:

۱. Pascal VOC (مناسب برای شروع)

• شامل تصاویر متنوع با برچسب‌های معنایی است.
• مناسب برای آموزش مدل‌های پایه و درک مفاهیم Semantic Segmentation.
• تعداد کلاس‌ها: 20 کلاس مختلف از اشیا روزمره

۲. COCO (برای پروژه‌های حرفه‌ای)

• مجموعه‌داده‌ای بزرگ با برچسب‌های Instance Segmentation.
• مناسب برای پروژه‌های حرفه‌ای و آموزش مدل‌های پیچیده مانند Mask R-CNN.
• شامل هزاران تصویر با بیش از 80 کلاس مختلف

۳. Cityscapes (مناسب برای خودروهای خودران)

• تصاویر شهری با برچسب‌های Semantic و
• تمرکز بر خیابان‌ها، خودروها، عابران و علائم ترافیکی.
• کاربرد اصلی: توسعه سیستم‌های خودروهای خودران و تحلیل محیط شهری

۴. ADE20K

• مجموعه‌ای جامع برای انواع صحنه‌ها، شامل داخلی و خارجی.
• مناسب برای پروژه‌های Panoptic Segmentation و کاربردهای عمومی.
• شامل بیش از 20 هزار تصویر با بیش از 1500 کلاس

نکته: استفاده از این مجموعه‌داده‌ها به همراه روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، امکان آموزش مدل‌های دقیق و کاربردی برای پروژه‌های واقعی را فراهم می‌کند.

پیاده‌سازی بخش بندی تصویر در پایتون

پیاده‌سازی بخش بندی تصویر (Image Segmentation) در پایتون با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمندی مانند OpenCV، NumPy و PyTorch یا TensorFlow امکان‌پذیر است. درک مفاهیم پایه بینایی کامپیوتر و الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای بخش بندی تصویر اهمیت دارد؛ برای مطالعه بیشتر، مقاله بینایی کامپیوتر چیست و مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را مشاهده کنید. در ادامه یک راهنمای ساده برای شروع آورده شده است:

۱. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز

pip install opencv-python numpy matplotlib

pip install torch torchvision  # برای یادگیری عمیق

۲. بارگذاری تصویر و نمایش آن

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt




# بارگذاری تصویر

image = cv2.imread('image.jpg')

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)




# نمایش تصویر

plt.imshow(image)

plt.axis('off')

plt.show()

۳. بخش بندی ساده با Thresholding

# تبدیل تصویر به خاکستری

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)




# اعمال آستانه

_, segmented = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)




# نمایش تصویر بخش بندی شده

plt.imshow(segmented, cmap='gray')

plt.axis('off')

plt.show()

۴. استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق

برای پروژه‌های حرفه‌ای و Instance Segmentation می‌توان از مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده مانند Mask R-CNN یا U-Net استفاده کرد. این مدل‌ها با استفاده از مجموعه‌داده‌های COCO یا Pascal VOC آموزش داده شده‌اند و امکان شناسایی دقیق اشیا و تفکیک نمونه‌ها را فراهم می‌کنند.

مثال ساده با PyTorch + torchvision برای Mask R-CNN:

import torch

from torchvision.models.detection import maskrcnn_resnet50_fpn

from PIL import Image

import torchvision.transforms as T




# بارگذاری مدل پیش‌آموزش‌داده‌شده

model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

model.eval()




# بارگذاری و تبدیل تصویر

img = Image.open('image.jpg')

transform = T.Compose([T.ToTensor()])

img_tensor = transform(img)




# پیش‌بینی

with torch.no_grad():

    prediction = model([img_tensor])




# نمایش ماسک اولین شیء

mask = prediction[0]['masks'][0, 0].mul(255).byte().cpu().numpy()

plt.imshow(mask, cmap='gray')

plt.axis('off')

plt.show()

نکته: برای یادگیری عملی توصیه می‌شود پروژه‌های کوچک را با مجموعه‌داده Pascal VOC شروع کنید و سپس به COCO یا Cityscapes بروید.

کاربردهای Image Segmentation در صنعت

بخش بندی تصویر (Image Segmentation) در صنعت کاربردهای گسترده‌ای دارد و به شرکت‌ها و پژوهشگران کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری دقیق‌تر و اتوماسیون هوشمند را بهبود دهند. در ادامه چند حوزه مهم بررسی شده است:

۱. پزشکی: تشخیص تومور در MRI و اشعه X

در تصاویر پزشکی، تشخیص دقیق نواحی غیرطبیعی مانند تومورها یا ضایعات با استفاده از Image Segmentation امکان‌پذیر است. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند هر پیکسل را تحلیل کنند و مرز دقیق بافت‌های سالم و بیمار را مشخص نمایند.
مزایا: کاهش خطا، تشخیص زودهنگام، پشتیبانی از تصمیم‌گیری پزشکان

۲. خودروهای خودران: شناسایی عابران و موانع

سیستم‌های خودروهای خودران از بخش بندی تصویر برای شناسایی دقیق عابران، خودروها، علائم راهنمایی و موانع استفاده می‌کنند. بخش بندی دقیق باعث تصمیم‌گیری سریع‌تر و ایمن‌تر خودرو در محیط‌های پیچیده شهری می‌شود.

۳. کشاورزی: تحلیل سلامت محصولات با تصاویر ماهواره‌ای

با استفاده از تصاویر هوایی و ماهواره‌ای، کشاورزان می‌توانند سلامت محصولات، میزان رشد و نقاط آسیب‌دیده را شناسایی کنند. بخش بندی تصویر کمک می‌کند تا هر ناحیه از زمین با دقت بالا تحلیل شود.

۴. رباتیک: درک محیط برای حرکت دقیق‌تر

روبات‌ها برای حرکت و انجام وظایف خود نیاز به درک دقیق محیط دارند. با بخش بندی تصویر، ربات‌ها می‌توانند موانع، مسیرها و اجزای محیط را تشخیص داده و تصمیمات حرکتی دقیق اتخاذ کنند.

نکته کاربردی: ترکیب این کاربردها با مدل‌های یادگیری عمیق و مجموعه‌داده‌های استاندارد، امکان توسعه پروژه‌های صنعتی واقعی را فراهم می‌کند.

جمع بندی

بخش بندی تصویر (Image Segmentation) یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های پردازش تصویر است که امکان تحلیل دقیق هر پیکسل را فراهم می‌کند. انتخاب روش مناسب برای پروژه به عوامل مختلفی بستگی دارد، از جمله نوع تصویر، حجم داده‌ها، سطح جزئیات مورد نیاز و منابع محاسباتی در دسترس.

روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، مانند SVM یا Random Forest، توانایی تحلیل تصاویر پیچیده‌تر را دارند و از ویژگی‌های استخراج‌شده دستی برای بخش بندی استفاده می‌کنند. این روش‌ها برای پروژه‌هایی که داده‌های متوسط و کلاس‌های مشخص دارند مناسب هستند و دقت بالاتری نسبت به روش‌های سنتی ارائه می‌دهند.

در مقابل، روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، مانند U-Net یا Mask R-CNN، امکان بخش بندی دقیق و حرفه‌ای را فراهم می‌کنند. این مدل‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی می‌توانند الگوهای پیچیده تصویر را شناسایی کرده و هر پیکسل را به درستی دسته‌بندی کنند. این روش‌ها به ویژه در پروژه‌های پزشکی، خودروهای خودران و تحلیل محیط صنعتی کاربرد دارند و عملکرد قابل توجهی نسبت به روش‌های سنتی و ماشین دارند.

در نهایت، ترکیب دانش تئوری با تمرین عملی و استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند OpenCV، PyTorch و TensorFlow به علاقه‌مندان کمک می‌کند تا مهارت کاربردی در بخش بندی تصویر کسب کرده و بتوانند مدل‌های قابل اعتماد و دقیق برای پروژه‌های واقعی ایجاد کنند.

جمع‌بندی کلی این است که انتخاب روش و ابزار مناسب، تمرین عملی با مجموعه‌داده‌های استاندارد و یادگیری عمیق، کلید موفقیت در پروژه‌های Image Segmentation است. برای تحلیل دقیق داده‌ها و توسعه مدل‌های بخش بندی تصویر، یادگیری تحلیل داده با پایتون می‌تواند مهارت‌های شما را در پروژه‌های عملی تقویت کند.

برای تبدیل این دانش به مهارت کاربردی، می‌توانید سری به دوره‌های تخصصی بینایی کانپیوتر و یادگیری ماشین ما بزنید و قبل از ثبت نام دوره، مشاوره رایگان بگیریدو با شماره  ۰۹۹۰۵۵۰۱۹۹۸ارتباط بگیرید.

سوالات متداول

۱. معیارهای ارزیابی مدل‌های Image Segmentation کدامند؟

• دقت پیکسل (Pixel Accuracy)
• میانگین Intersection over Union (mIoU)
• F1-score یا Dice Coefficient

۲. برای شروع Image Segmentation در پایتون از چه کتابخانه‌هایی استفاده کنیم؟

• OpenCV و NumPy برای روش‌های سنتی
• PyTorch و TensorFlow برای روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• torchvision و albumentations برای آماده‌سازی داده و مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده

۳. تفاوت Semantic Segmentation و Instance Segmentation چیست؟

• Semantic Segmentation هر پیکسل را به کلاس تعلق می‌دهد بدون تفکیک نمونه‌ها
• Instance Segmentation علاوه بر کلاس، هر نمونه از یک کلاس را جدا می‌کند

۴. کاربردهای صنعتی بخش بندی تصویر کدامند؟

• پزشکی: تشخیص تومور و نواحی بیمار
• خودروهای خودران: شناسایی عابران و موانع
• کشاورزی: تحلیل سلامت محصولات
• رباتیک: درک محیط و حرکت دقیق