Segmentierungsalgorithmen

Segmentierungsalgorithmen dienen dazu, Eingabedaten in zusammenhängende, semantisch oder strukturell abgegrenzte Segmente zu zerlegen. Sie werden in verschiedenen Domänen eingesetzt, unter anderem in der Bild- und Videobearbeitung, der Audioanalyse, der Text- und Dokumentenverarbeitung sowie in der Genom- oder Sensordatenanalyse. Ziel ist es, Bereiche von Interesse abzutrennen oder eine Oberflächenstruktur sichtbar zu machen.

Man unterscheidet grob zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie zwischen modellbasierenden, graphbasierten und heuristischen Ansätzen. Zu den klassischen Methoden zählen Schwellenwertverfahren, Kantendetektoren, regionenbasierte Verfahren, Clustering-Methoden und Graph-Cut-Ansätze. Neuere Entwicklungen setzen stark auf Deep-Learning-Modelle, die End-zu-End-Semantik- oder Instanzsegmentierung durchführen.

Zu bekannten Algorithmen gehören Otsu-Schwellenwert, K-Means, Watershed, Graph Cuts, aktive Konturen (Snakes) und Mean-Shift. In der medizinischen Bildgebung stehen U-Net- und verwandte Architekturtypen für die Pixel-genaue Segmentierung im Vordergrund. Für 3D-Daten kommen volumentale Modelle und Segmentierung in Voxeln zum Einsatz.

Anwendungsbeispiele reichen von Tumorgrenzenausbildung und Organ-Segmentierung in der Medizin über Landnutzung und Infrastruktur in der Fernerkundung bis hin zur Dokumenten- und Textsegmentierung sowie der automatischen Szenen- oder Objekttrennung in Videos.

Die Bewertung erfolgt mit Metriken wie IoU (Jaccard-Index), Dice-Koeffizient, Randabstand oder pixelbasierten Fehlerquoten. Oft werden mehrere Referenzsegmentationen verwendet oder interraater Variabilität berücksichtigt. Die Ergebnisse hängen stark von Datenqualität, Annotationen und der gewählten Zielkategorie ab.

Herausforderungen umfassen Rauschen, Inkonsistenzen, Mehrfachlabel-Segmentation, Variabilität von Formen und Größen, Skalierung, 3D-Daten und Rechenaufwand. Zukünftige Tendenzen fokussieren sich auf bessere Generalisierung, semi-überwachtes Lernen, unsupervised pretraining sowie effiziente Inferenz auf Edge-Geräten.