20、图像增强、分割与高效数据处理

图像增强、分割与高效数据处理

1. 图像分割算法

在图像分割领域，有多种算法可以将类掩码进一步分割为实例。其中，分水岭变换（Watershed transforms）是一类常见的算法。这类算法将单通道张量视为地形表面，每个值代表一个海拔高度，通过特定方法提取代表实例边界的山脊顶部。

有多种实现分水岭变换的方法，部分基于卷积神经网络（CNN）。例如，多伦多大学的Min Bai和Raquel Urtasun提出的用于实例分割的深度分水岭变换（Deep watershed transform），该网络受全卷积网络（FCN）架构启发，输入为预测的语义掩码和原始RGB图像，输出可用于识别山脊的能量图。借助RGB信息，此方法能以较高精度分离重叠实例。

另一种解决实例分割的途径是从目标检测的角度出发。通过以下两个步骤可实现实例分割：
1. 使用目标检测模型为每个目标类别的实例返回边界框。
2. 将每个图像块输入语义分割模型以获取实例掩码。

若预测的边界框准确（每个框捕获一个完整的单一元素），则分割网络的任务就变得简单，即对相应图像块中的像素进行分类，判断哪些像素属于捕获的类别，哪些属于背景或其他类别。

2. Mask R - CNN模型

为了更高效地实现实例分割，Kaiming He等人在2017年提出了Mask R - CNN，它基于Faster R - CNN进行扩展。

Faster R - CNN由区域建议网络（Region - Proposal Network）以及预测每个建议区域的类别和框偏移的两个分支组成。而Mask R - CNN在此基础上增加了一个并行分支，用于输出每个区域中