数字图像处理中的图像分割通过将图像划分为不同的部分来帮助查找图像中的物体。得益于 AI(人工智能) 的快速发展，使用 AI 进行图像处理的准确性和精确度如今大幅提升，计算机视觉任务所需的人工劳动也显著减少。
AI 工具使用先进的机器学习算法来解读和处理图像数据，从而获得更准确、更高效的结果。在图像分割领域，AI 技术可以进行复杂的计算、加快处理速度并降低错误率。这为从媒体优化到医学成像和自动驾驶汽车等领域创造了大量机遇。
在本文中，我们将讨论基于 AI 的图像分割的全部内容、它的工作原理、类型，它在现代图像处理中的重要性以及它的一些应用。
什么是AI图像分割？
图像分割是根据图像的固有特征（例如颜色、强度、纹理、形状等）将图像划分为不同区域或片段的过程，用于其他图像处理任务，例如对象检测和分类。与其他相关的图像处理技术（例如将图像归类为某一类别的图像分类和识别图像中对象的对象检测）不同，图像分割在像素级别分析图像，然后根据图像中每个像素的属性进行标注。
图像分割大致可分为两类：传统图像分割和基于 AI 的图像分割。传统图像分割采用阈值处理、边缘检测和聚类等技术来分析图像，这种方法基于数学和统计原理，在处理大量数据时可能会显得较慢且效率不高。
另一方面，AI图像分割是图像分割的一个子领域，它使用机器学习或深度学习算法（如支持向量机、随机森林和卷积神经网络）来自动化和增强分割过程。在处理复杂和大型数据集时，基于AI的图像分割在准确性和效率方面显著优于传统方法。
AI图像分割的原理
基于AI的图像分割与其他传统方法的主要区别在于，它完全基于人工智能。具体来说，这种方法需要在带有标注的图像数据集上训练机器学习模型，使其学习图像中的模式和特征，从而能够对新的、未知的图像进行分割。
接下来，我们来看看AI图像分割的几个关键步骤：
数据收集和预处理
数据是任何 AI 图像分割项目的基础。根据项目目标，您可以使用自带标注的图像数据集或开源图像数据集。如果您使用的是自行采集的图像，则需要使用像素级分割掩码手动标注每幅图像，然后可以通过归一化、操作（例如调整大小、放大等）对图像进行预处理，以提高模型的泛化能力。
这样做的主要缺点之一是需要大量时间和专业的注释技能，有时会导致繁琐的工作。但由于数据集包含特定领域的图像，因此准确率很高，模型也不容易出错。
免费提供的开源图像数据集包含已分类且可立即使用的图像。但这些数据集可能并不适合小众应用。
模型建立或选择
在图像处理中，模型是一种程序或算法，它使用一组数据来识别某些模式，然后根据数据进行预测或推理。AI 模型有多种类型，包括机器学习模型、深度学习模型、监督学习模型和无监督学习模型。
卷积神经网络 (CNN) 是机器学习模型的一个子类型，用于计算机视觉和图像处理中的分类任务。CNN 是识别图像模式的强大工具，也是大多数 AI 图像分割模型的基础。其他一些常用模型包括全卷积网络 (FCN)、U-Net 和 Mask R-CNN。
训练与评估
选定模型后，下一步是使用数据集进行训练。模型训练包含两个阶段：首先是前向阶段，这个阶段使用来自数据集的小样本输入训练模型。第二个阶段是损失函数，通过测量预测分割结果与真实分割结果之间的差异来优化模型参数。在训练过程中，模型学习从图像中提取相关特征，并将其映射到像素级预测结果。
例如，交叉熵损失是分类任务的常见选择。它衡量模型预测概率与真实标签之间的差异。根据具体任务，其他损失函数（例如均方误差 (MSE) 或 Focal Loss）可能更合适。
训练后，可以使用以下指标来评估模型的性能：
- 交并比（IoU）：这个指标用于衡量预测分割和真实分割之间的重叠程度。
- 像素准确率：这个指标用于计算正确分类的像素所占的比例。
- 平均交并比（mIoU）：这个指标用于计算不同对象类别之间 IoU 的平均值。
微调和后处理
微调是一项性能优化任务，可以帮助您充分利用数据并提高模型的性能。
例如，假设我们需要分割医学图像中的特定解剖结构，例如脑部扫描图中的肿瘤。这时，我们可以使用预先训练的图像分割模型（例如 U-Net 或 DeepLab v3），该模型已在大型数据集上训练，并学习了边缘、纹理和物体边界等通用特征。
最后，我们使用一个规模较小、领域特定的医学图像数据集（例如 MRI 扫描）来训练模型，该数据集包含目标解剖结构的像素级注释。通过利用预训练模型，新模型可以更快地收敛，并且所需的训练数据更少。
虽然微调不是强制性步骤，但它可以通过适应特定领域来帮助提高模型的性能，并通过利用从大规模预训练数据集中获得的知识来减少过度拟合（当模型与其训练数据集过于接近时会发生这种情况，导致模型在训练数据上具有高精度，但在新的、看不见的数据上性能较差）。
AI图像分割的类型
图像分割有三种常见的类型，每种类型的图像分割方法各不相同。此外，请记住，您的 AI 图像分割工作流程可能采用多种形式，具体取决于您正在执行的任务或您正在使用的数据集类型。最常用的三种是：
语义分割
语义分割涉及将图像中的每个像素归类到特定的（预定义的）类别中。其目标是为每个像素分配一个标签，以显示其所属的对象类别。语义分割通常提供对图像内容的整体理解，并常用于图像分类任务。例如，在一张城市图像中，属于道路、建筑物、树木和汽车的像素会被分配不同的标签。
实例分割
实例分割不仅能对每个像素进行分类，还能识别图像中单个对象的实例。这意味着属于同一对象类别的不同实例的像素会被分配不同的标签。例如，在包含多人的图像中，系统会为每个人分配一个唯一的标签，以区分他们。实例分割通常用于更复杂的场景，例如自动驾驶和医学成像，在这些场景中，识别每辆汽车或每行人至关重要；或者在医学成像中，例如区分肿瘤细胞和正常细胞。
全景分割
全景分割结合了语义分割和实例分割。它旨在一次性分割图像中的语义区域和单个实例（或对象）。它将每个像素归类到相应的语义类别中，并为每个对象实例分配一个唯一的实例 ID 以便区分。全景分割的一大优势在于它能够对图像进行全面的分析，使其适用于增强现实和机器人等高级应用。
为什么AI图像分割很重要？
提高准确性和效率
AI 图像分割能够自动识别并精确分离图像中的物体。相比速度慢且容易出错的传统方法，AI 图像分割节省了大量时间。自动化这项任务使图像分析更快、更可靠。
增强个性化
通过理解图像内容，人工智能可以创建更加个性化的推荐和广告。例如，电商网站可以根据顾客购物车中的商品，推荐匹配的商品。
图像编辑和节省分析成本
AI工具可以自动处理诸如移除背景、裁剪对象或调整颜色等任务。这减少了对昂贵软件或耗时的手动操作的需求，为企业和个人节省了成本。
更好的决策和洞察力
AI 分割有助于识别和组织图像中的对象，从而提供有用的洞察。例如：
- 医疗保健：帮助医生利用医学图像更准确地检测和诊断疾病。
- 自动驾驶汽车：帮助车辆了解周围环境并做出安全的驾驶决策。
大型数据集的可扩展性
AI 分割能够高效处理大型数据集，非常适合分析卫星图像、处理监控录像或管理医学影像等任务。其扩展能力是处理海量视觉数据的关键。
总结
AI 图像分割已成为一种强大的工具，彻底改变了我们处理和分析图像的方式。通过准确识别和分类图像中的对象，AI 分割显著提高了图像处理工作流程的准确性和效率。ZEGO 在AI美颜和实时音视频中的主体分割都有类似应用，极大提升了图像和视频画面的处理效率。
扩展阅读：《人像分割技术原理解析与应用场景》
