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Seminar: Informationstechnik in der Medizin

Universität Dortmund

Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik

Lehrstuhl für KommunikationstechnikProf. Dr.-Ing. Rüdiger Kays

Kai Grundmannkai.grundmann@udo.edu

Segmentierung

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Kai GrundmannDefinition

Bildvorlage nach Segmentierung

Segmentierung:Unterteilen eines Bildes in Teilbereiche gleicher Eigenschaften.

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Kai GrundmannEinordnung

Bildvorlage(abgetastet)

Vorverarbeitung

Segmentierung,Segment Labeling

Interpretation

Einordnung der Segmentierung

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Kai GrundmannZur Vorverarbeitung

Beispiel Vorverarbeitung: Grauwertspreizung

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Kai GrundmannAnsätze

• Bildpunktorientiert– Schwellwertverfahren

• Regionsorientiert– Split and Merge– Pyramid Linking

• Kantenorientiert– Kantendetektion + Linking

• Modellorientiert– Template matching

Verschiedene Ansätze

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Kai GrundmannSchwellwertverfahren

• Vorraussetzung:– Helle Objekte vor dunklem Hintergrund (oder umgekehrt)– Bimodales Histogramm

• Vorgehen:– Schwellwert festlegen– Alles unter dem Schwellwert: Hintergrund – Alles über dem Schwellwert: Objekt

Schwellwertverfahren

Ausgangsbild Histogramm Ergebnis

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Kai Grundmann

Bestimmung des optimalen Schwellwertes

• Einfachste Ansätze:– mittlerer Grauwert– Minimum zwischen den beiden Peaks

• WDF, dass ein Bildpunkt zu einem Objekt gehört, bekannt:– So setzen, dass Fehler minimal wird

• Lokale Verfahren– Unterteilen des Bildes in Unterabschnitte, für jeden

Unterabschnitt wie oben vorgehen• Dynamische Verfahren

– jeder Bildpunkt erhält eigenen Schwellwert aufgrund seiner Umgebung

Bestimmung des Schwellwerts

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Kai GrundmannSchwellwertverfahren mit GIMP

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Kai GrundmannEvaluierung Schwellwertverfahren

• Vorteile– einfach zu implementieren– in Spezialfällen recht gute Ergebnisse

• Nachteile– benötigt bimodales Histogramm– sorgt nicht für zusammenhängende Regionen– kann bei texturierten Objekten komplett versagen– benutzt nur einzelne Bildpunkte ohne Relation zueinander

Schwellwertverfahren

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Kai GrundmannSplit and Merge

• Regionsbasiertes Verfahren: Sucht Gemeinsamkeiten benachbarter Bildpunkte

• Basiert auf dem Grauwertabstand in Teilbildern

• Grauwertabstand: Differenz zwischen hellstem und dunkelstem Bildpunkt

Split and Merge

d = gmax

- gmin

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Kai GrundmannSplit and Merge

Grauwertabstand < Schwellwert?• Ja: Zusammengehörige Region gefunden. Fertig.• Nein:

– Teile das Bild in 4 Unterbilder– Führe rekursiv auf jedem Teilbild wieder Split aus

1. Schritt: Split

Resultat: Quadtree, alle Blätter stehen für eine Region

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Kai GrundmannSplit and Merge

2. Schritt: Merge• Problem: Zusammengehörende Gebiete nun auch geteilt• Lösung: Zwei benachbarte Regionen gemeinsam

betrachten, Grauwertabstand < Schwellwert?– Ja: Benachbarte Regionen verschmelzen

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Kai GrundmannEvaluierung Split and Merge

Split and Merge• Vorteile

– flexibel (Objektgröße, Schwellwert)– recht einfach zu implementieren

• Nachteile– woher Schwellwert?– Neigt zu Übersegmentierung

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Kai GrundmannPyramid Linking

Pyramid Linking

• Regionsbasiertes Verfahren• integriert Vorverarbeitung

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Kai GrundmannPyramid Linking

1. Schritt: Berechnung der Gauß-Pyramide

• Elternknoten ist Mittelwert über 4 darunter liegende Knoten• -> Rechteckfilter

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Kai GrundmannPyramid Linking

2. Schritt: Zuordnung Bildpunkte und Mittelwert

• Punkte auf unterer Ebene einem darüber liegenden Knoten zuordnen• bis zur Wurzel durchgehen

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Kai GrundmannPyramid Linking

3. Schritt: Neuberechnung Mittelwert

• Jetzt Mittelwert aus verbundenen Knoten bestimmen• zurück zu Schritt 2, bis Ergebnis stabil

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Kai GrundmannPyramid Linking

Ergebnis

• Jeder Bildpunkt ist einer Region zugeordnet• Teilung auf 2. Ebene

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Kai GrundmannEvaluierung Pyramid Linking

Pyramid Linking• Vorteile

– gut für stark verrauschte Bilder– mehrere Ebenen möglich

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Kai GrundmannKantenorientierte Verfahren

• Ansatz: Finde Kanten im Bild, die Regionen begrenzen– z.B. Sobel

• Probleme:– spricht stark auf Rauschen im Bild an -> Schwellwertverfahren– zunächst keine geschlossenen Linienzüge -> Edge Linking

Kantenorientierte Verfahren

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Kai GrundmannModellorientierte Verfahren

• Bis jetzt: A priori Wissen über Form der Objekte kaum verwendet

• Beispiel für modellorientierte Verfahren: Template Matching

Modellorientierte Verfahren

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Kai GrundmannTemplates

Template Matching

• Schiebe Muster über das Bild bis Übereinstimmung

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Kai GrundmannEvaluierung Template Matching

Template Matching• Vorteile

– direkte Benennung eines Objektes möglich

• Nachteile– zu erkennende Objekte müssen vorher genau bekannt sein– kontrollierte Umgebung für Bildaufnahme nötig

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Kai GrundmannWeitere Verfahren

Weitere Verfahren(ohne Beschreibung)

• Regionsorientiert– Region growing

– Watershed

• Modellorientiert– Houghtransformation

– Active Contouring (Snakes)

• Clustering (bei mehreren Merkmalen)

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Kai GrundmannAusblick

• Automatisierung– gezeigte Verfahren benötigen z.T. Interaktion (Schwellwerte)

• Mehr Dimensionen– räumliche Bilder– Bewegtbilder– mehr Merkmale als nur Grauwerte (Farbe, Geschwindigkeit, ...)

• Modellbasierte Verfahren– universellere Modellansätze als Templates (z.B. aktive Kontouren)

Ausblick

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Kai GrundmannZusammenfassung

• Segmentierung: Unterteilen eines Bildes in Teilbereiche gleicher Eigenschaften

• Verschiedene Verfahren– Punktbasiert– Regionsbasiert– Kantenbasiert– Modellbasiert

• Anwendung nicht nur in der Medizin, sondern generell bei Objekterkennung

Zusammenfassung

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Kai GrundmannFragen?

Fragen?