Kuvasegmentointitehtävät

Kuvasegmentointitehtävät viittaavat tietokonenäön ja kuvankäsittelyn tehtäviin, joissa kuva jaetaan useisiin osiin tai segmentteihin. Tavoitteena on yleensä yksinkertaistaa kuvan esitystä ja helpottaa sen analysointia tai tiedon poimimista. Segmentointi voidaan tehdä useilla eri tavoilla ja sen tarkoituksena on tunnistaa ja erottaa eri objektit, alueet tai tekstuurit kuvassa.

Yksi yleinen lähestymistapa on semanttinen segmentointi, jossa jokaiselle pikselille annetaan luokkamerkintä. Tämä tarkoittaa, että kaikki pikselit, jotka kuuluvat samaan objektiin tai luokkaan (esimerkiksi kaikki ihmiset tai kaikki tiet), merkitään samalla tavalla. Toinen lähestymistapa on instanssisegmentointi, joka menee askeleen pidemmälle. Siinä ei ainoastaan tunnisteta objektien luokkia, vaan myös erotetaan yksittäiset instanssit samasta luokasta. Esimerkiksi, jos kuvassa on useita ihmisiä, instanssisegmentointi tunnistaa jokaisen ihmisen erillisenä segmenttinä.

Kuvasegmentointia käytetään monissa sovelluksissa. Autonomisessa ajamisessa se auttaa autoja tunnistamaan tiellä olevat esteet, kuten muut ajoneuvot, jalankulkijat ja liikennemerkit. Lääketieteellisessä kuvantamisessa segmentointia käytetään sairauksien tunnistamiseen tai esimerkiksi kasvainten rajaamiseen kuvista. Valokuvien muokkausohjelmissa segmentointia voidaan hyödyntää objektien eristämiseen ja taustojen vaihtamiseen. Tekoälyn ja koneoppimisen kehittyessä kuvasegmentointitekniikat ovat jatkuvasti parantuneet, mahdollistaen yhä tarkempia ja monimutkaisempia segmentointituloksia.