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imsegkmeans

Segmentación de imágenes basada en la agrupación K-medias

Desde R2018b

Descripción

ejemplo

L = imsegkmeans(I,k) segmenta la imagen I en k grupos realizando una agrupación K-medias y devuelve la salida etiquetada segmentada en L.

ejemplo

[L,centers] = imsegkmeans(I,k) también devuelve las ubicaciones de los centroides del grupo centers.

L = imsegkmeans(I,k,Name,Value) utiliza argumentos de nombre-valor para controlar aspectos del algoritmo de la agrupación K-medias.

Ejemplos

contraer todo

Lea una imagen en el espacio de trabajo.

I = imread("cameraman.tif");
imshow(I)
title("Original Image")

Figure contains an axes object. The axes object with title Original Image contains an object of type image.

Segmente la imagen en tres regiones utilizando la agrupación K-medias.

[L,Centers] = imsegkmeans(I,3);
B = labeloverlay(I,L);
imshow(B)
title("Labeled Image")

Figure contains an axes object. The axes object with title Labeled Image contains an object of type image.

Lea una imagen en el espacio de trabajo. Reduzca el tamaño de la imagen para que el ejemplo se ejecute más rápidamente.

RGB = imread("kobi.png");
RGB = imresize(RGB,0.5);
imshow(RGB)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

Segmente la imagen en dos regiones utilizando la agrupación K-medias.

L = imsegkmeans(RGB,2);
B = labeloverlay(RGB,L);
imshow(B)
title("Labeled Image")

Figure contains an axes object. The axes object with title Labeled Image contains an object of type image.

Varios píxeles están mal etiquetados. El resto del ejemplo muestra cómo mejorar la segmentación K-medias complementando la información sobre cada píxel.

Complemente la imagen con información sobre la textura en el entorno de cada píxel. Para obtener la información sobre la textura, filtre una versión en escala de grises de la imagen con un conjunto de filtros de Gabor.

Cree un conjunto de 24 filtros de Gabor, que abarquen 6 longitudes de onda y 4 orientaciones.

wavelength = 2.^(0:5) * 3;
orientation = 0:45:135;
g = gabor(wavelength,orientation);

Convierta la imagen a escala de grises.

I = im2gray(im2single(RGB));

Filtre la imagen en escala de grises utilizando los filtros de Gabor. Muestre la imagen filtrada con 24 filtros en un montaje.

gabormag = imgaborfilt(I,g);
montage(gabormag,"Size",[4 6])

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

Suavice cada imagen filtrada para eliminar las variaciones locales. Muestre las imágenes suavizadas en un montaje.

for i = 1:length(g)
    sigma = 0.5*g(i).Wavelength;
    gabormag(:,:,i) = imgaussfilt(gabormag(:,:,i),3*sigma); 
end
montage(gabormag,"Size",[4 6])

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

Complemente la información sobre cada píxel con información sobre la ubicación espacial. Esta información adicional permite que el algoritmo de agrupación K-medias prefiera las agrupaciones que estén más cerca entre ellas espacialmente.

Obtenga las coordenadas x e y de todos los píxeles de la imagen de entrada.

nrows = size(RGB,1);
ncols = size(RGB,2);
[X,Y] = meshgrid(1:ncols,1:nrows);

Concatene la información sobre la intensidad, la información sobre la textura del entorno y la información espacial sobre cada píxel.

En este ejemplo, el conjunto de características incluye la imagen de intensidad I en lugar de la imagen de color original RGB. La información sobre el color se omite en el conjunto de características dado que el color amarillo del pelo del perro es similar al tono amarillo de los azulejos. Los canales del color no proporcionan suficiente información distintiva sobre el perro y el entorno como para hacer una segmentación limpia.

featureSet = cat(3,I,gabormag,X,Y);

Segmente la imagen en dos regiones utilizando la agrupación K-medias con el conjunto de características complementario.

L2 = imsegkmeans(featureSet,2,"NormalizeInput",true);
C = labeloverlay(RGB,L2);
imshow(C)
title("Labeled Image with Additional Pixel Information")

Figure contains an axes object. The axes object with title Labeled Image with Additional Pixel Information contains an object of type image.

Lea una imagen en el espacio de trabajo.

I = imread("peppers.png");
imshow(I)
title("Original Image")

Figure contains an axes object. The axes object with title Original Image contains an object of type image.

Segmente la imagen en 50 regiones utilizando la agrupación K-medias. Devuelva la matriz de etiquetas L y las ubicaciones de los centroides del grupo C. Las ubicaciones de los centroides del grupo son los valores RGB de cada uno de los 50 colores.

[L,C] = imsegkmeans(I,50);

Convierta la matriz de etiquetas en una imagen RGB. Especifique las ubicaciones de los centroides del grupo, C, como el mapa de colores para la imagen nueva.

J = label2rgb(L,im2double(C));

Muestre la imagen cuantificada.

imshow(J)
title("Color Quantized Image")

Figure contains an axes object. The axes object with title Color Quantized Image contains an object of type image.

Escriba la imagen original y la comprimida en un archivo. El archivo de la imagen cuantificada tiene aproximadamente un cuarto del tamaño del archivo de la imagen original.

imwrite(I,"peppersOriginal.png");
imwrite(J,"peppersQuantized.png");

Lea una imagen en el espacio de trabajo. La imagen muestra tejido teñido con hematoxilina y eosina (HyE). Este método de tinción ayuda a los patólogos a distinguir entre tipos de tejidos que están teñidos en azul-morado y rosa.

he = imread("hestain.png");
imshow(he), title("H&E image");
text(size(he,2),size(he,1)+15, ...
     "Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University", ...
     "FontSize",7,"HorizontalAlignment","right");

Figure contains an axes object. The axes object with title H&E image contains 2 objects of type image, text.

Convierta la imagen al espacio de color L*a*b* utilizando la función rgb2lab. El espacio de color L*a*b* separa la luminosidad y el color de la imagen. Esto hace que sea más fácil segmentar regiones por color, con independencia de la claridad.

lab_he = rgb2lab(he);

Para segmentar la imagen utilizando solo información sobre el color, limite la imagen a los valores a* y b* en lab_he. Convierta la imagen al tipo de datos single para su uso con imsegkmeans. Utilice la función imsegkmeans para segmentar la imagen en tres regiones.

ab = lab_he(:,:,2:3);
ab = im2single(ab);
numColors = 3;
L2 = imsegkmeans(ab,numColors);

Muestre la imagen de etiqueta como una superposición en la imagen original. La imagen de etiqueta separa las regiones de tejido teñidas de blanco, azul-morado y rosa.

B2 = labeloverlay(he,L2);
imshow(B2)
title("Labeled Image a*b*")

Figure contains an axes object. The axes object with title Labeled Image a*b* contains an object of type image.

Argumentos de entrada

contraer todo

Imagen que se desea segmentar, especificada como imagen 2D en escala de grises, imagen 2D en color o imagen 2D multiespectral. Si la imagen original es de tipo de datos double, convierta la imagen al tipo de datos single utilizando la función im2single.

Tipos de datos: single | int8 | int16 | uint8 | uint16

Número de grupos que se desea crear, especificado como entero positivo.

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos opcionales como Name1=Value1,...,NameN=ValueN, donde Name es el nombre del argumento y Value es el valor correspondiente. Los argumentos de nombre-valor deben aparecer después de otros argumentos. Sin embargo, el orden de los pares no importa.

Ejemplo: imsegkmeans(I,k,NumAttempts=5) repite el proceso de agrupación cinco veces.

En las versiones anteriores a la R2021a, utilice comas para separar cada nombre y valor, y encierre Name entre comillas.

Ejemplo: imsegkmeans(I,k,"NumAttempts",5) repite el proceso de agrupación cinco veces.

Normalizar datos de entrada a una media cero y una varianza unitaria, especificado como 1 (true) o 0 (false) numérico o lógico. Si especifica true, imsegkmeans normaliza cada canal de la entrada individualmente.

Número de veces que se repetirá el proceso de agrupación utilizando nuevas ubicaciones iniciales de los centroides de los grupos, especificado como entero positivo.

Número máximo de iteraciones, especificado como entero positivo.

Umbral de precisión, especificado como número positivo. El algoritmo se detiene cuando cada uno de los centros de grupo se mueve menos que el valor del umbral en iteraciones consecutivas.

Argumentos de salida

contraer todo

Matriz de etiquetas, especificada como matriz de enteros positivos. Los píxeles con la etiqueta 1 pertenecen al primer grupo, con la etiqueta 2, al segundo grupo, y así sucesivamente para cada uno de los k grupos. L tiene las mismas dos primeras dimensiones que la imagen I. El tipo de datos de L depende del número de grupos.

Tipo de datos de LNúmero de grupos
uint8k <= 255
uint16256 <= k <= 65535
uint3265536 <= k <= 2^32-1
double2^32 <= k

Ubicaciones de los centroides de los grupos, devueltas como matriz numérica de tamaño k por c, donde k es el número de grupos y c es el número de canales. centers es del mismo tipo de datos que la imagen I.

Sugerencias

  • La función produce resultados reproducibles. La salida no varía en múltiples ejecuciones dado que los argumentos de entrada son los mismos.

  • La función imsegkmeans acepta imágenes de entrada en todos los espacios de color compatibles. Utilizar un espacio de color diferente genera resultados diferentes. Si no recibe resultados satisfactorios para una imagen de entrada, considere intentarlo con un espacio de color alternativo. Para obtener más información sobre los espacios de color en MATLAB®, consulte Understanding Color Spaces and Color Space Conversion.

  • Para realizar una agrupación K-medias con las imágenes de tipo de datos double, convierta la imagen al tipo de datos single utilizando la función im2single. En las aplicaciones que requieren datos de tipo double, consulte la función kmeans (Statistics and Machine Learning Toolbox).

Referencias

[1] Arthur, David, and Sergei Vassilvitskii. “K-Means++: The Advantages of Careful Seeding.” In Proceedings of the Eighteenth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 1027–35. SODA ’07. USA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2007.

Historial de versiones

Introducido en R2018b