EXTRACCION INTERACTIVA DE´ OBJETOS EN RESTAURACION...
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EXTRACCION INTERACTIVA DEOBJETOS EN RESTAURACION DIGITAL
DE IMAGENES
Fernanda Andrade
Universidad de las Fuerzas Armadas - ESPE
Sangolquı, Ecuador
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
Contenido
Introduccion
Segmentacion
Restauracion
Diseno de experimento
Resultados
Conclusiones
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
IntroduccionExtraccion de objetos
Segmentación Restauración
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
IntroduccionSegmentacion de imagen
(a) Imagen (b) Imagen segmentada
Fuente: The Berkeley Segmentation Dataset
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
IntroduccionSegmentacion es subjetiva
(a) Imagen (b) 18 regiones (c) 7 regiones
(d) 10 regiones (e) 8 regiones
Fuente: The Berkeley Segmentation Dataset5/67
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
IntroduccionSegmentacion interactiva
Objetivo: dividir imagen en objeto de interes y fondo
Guía de usuario
Fuente: The Berkeley Segmentation Dataset
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
IntroduccionRestauracion de imagen
Fuente: The Berkeley Segmentation Dataset
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
Contenido
Introduccion
Segmentacion
Restauracion
Diseno de experimento
Resultados
Conclusiones
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en umbral
Dos regiones segun un valor deintensidad.
b(x) =
1 si i(x, y) ≥ T0 si i(x, y) < T
Figura: Histograma de una imagen enescala de grises.
Desventajas:I Sensible a variaciones de iluminacion.I No considera relacion espacial de pixeles.I Objeto y fondo deben tener diferentes intensidades.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en regiones
(a) Imagen (b) Primera division (c) Segunda division
Condiciones:I Pixeles con propiedad en
comun (e.g. intensidad)I Regiones con propiedades
diferentes entre ellas.
Desventajas:I No consideran
informacion de bordes.I Resultados con bordes
irregulares.10/67
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en bordes
I Busqueda de diferencias entrepixeles.
I Operadores como Robert,Sobel, Prewitt, Canny oKrisch.
Desventajas:I Es muy sensible al ruido.I Requiere la seleccion de un
valor umbral para el borde.I No genera bordes completos
de objetos solapados.
Figura: Imagen segmentada.
Fuente: The BerkeleySegmentation Benchmark
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en cuencas
I Imagen es considerada unasuperficie con diferentesalturas.
I Crestas: pixeles con valoresaltos de intensidad.
I Valles: pixeles con valoresbajos de intensidad.
Desventajas:I Problemas de sobre
segmentacionFuente: Pratt
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en energıa: Active Contour
(a) Imagen (b) Primera division (c) Segunda division
Fuente: PrattEcontorno = Einterna + Eexterna
I Contorno se cine gradualmente.I Desventaja: es necesario conocer la funcion.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en energıa: Grafos
G = 〈E,V〉
I Nodos (V): nodos fuente s (s-node) o sumidero t (t-node).I Arcos (E): conecta nodos vecinos (n-links) y nodos con
terminales (t-links).14/67
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en energıa: Graph Cuts
Corte mınimo (min-cut) de manera que:I t-links: elimina arcos que se conectan a S o T.I n-links: elimina arcos entre dos pixeles vecinos.
Teorema max-flow/min-cut (Ford y Fulkerson).15/67
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en energıa: Graph Cut
I Factor de importancia relativa
E(L) = α ( R(L) ) + B(L)
I Termino regional (costo de t-links)I Termino lımite (costo de n-links)
L = l1, l2, l3, ..., li, ..., lp
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en energıa: Graph Cut
Fuente: Boykov y JollyCosto especial (K) cuando el pixel es etiquetado por el usuario.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en energıa: GrabCut
I Modelamiento de color: Gaussian Mixture Model paramodelar color del fondo y del objeto de interes.
I Segmentacion por proceso iterativo de minimizacion deenergıa: Algoritmo vuelve a estimar el modelo GMMsegun se etiquetan nuevos pixeles.
I Suavizado del borde:
(a) Segmentacion (b) Trimap
Fuente: Radke18/67
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en energıa: GrabCut
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en energıa: OneCut
R(S) = −β||θS − θS||L1
I Nuevo termino de energıa que mide la distancia L1 entrelos modelos de apariencia del objeto y del fondo.
I Minimizacion en un solo corte.I Se reemplaza suma de pixeles por suma de bins.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionSegmentacion basada en energıa: Random Walks
I Grafo G = 〈E,V〉I Arco epq ∈ E tiene un peso no
negativo wpq.I No evaluan las ruta mas corta,
sino las probabilidades de laruta que tome un randomwalker.
Fuente: Radke
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionOtros metodos: SIOX
I Entrada: Trimap con fondoconocido, objeto conocido yregion desconocida.
I Conversion a espacioCIELAB.
I Segmentacion por color:Modelo de color del fondoconocido.
I Refinamiento: Eliminacion deregiones pequenas.
Fuente: Radke
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
Contenido
Introduccion
Segmentacion
Restauracion
Diseno de experimento
Resultados
Conclusiones
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionRestauracion de imagenes
Fuente: Museo Nacional del Prado
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionMetodos basados en ecuaciones diferenciales parciales
I Ω es el area deteriorada.I Rellenan Ω desde el borde ∂Ω hacia interior.
Fuente: Bertalmio et al.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionMetodos basados en ecuaciones diferenciales parciales
I Laplaciano
∇(∇2I) · ∇⊥ = 0
I Direccion isotropica (cambio mınimo)
∂I∂t
= ∇(∇2I) · ∇⊥I
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionMetodos basados en ecuaciones diferenciales parciales
Solucion:I Navier Stokes: Ecuacion de transporte de la teorıa de
fluidos fluidos (Bertalmio et al.)I Fast Marching Method: Metodo FMM (Fast Marching
Method) para propagar. No es iterativo (Telea).
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionMetodos basados en parches
(c) Imagen original (d) Seleccion de p
Fuente: Criminisi et al.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionMetodos basados en parches
(e) Busqueda de parche Ψq⊂ Phi (f) Reemplazo de pixeles.
Fuente: Criminisi et al.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
Contenido
Introduccion
Segmentacion
Restauracion
Diseno de experimento
Resultados
Conclusiones
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionObjetivo
Segmentación de imagen
Determinación de eficiencia
Determinación de exactitud (regiones)
Determinación de exactitud
(bordes)
Determinación de esfuerzo
I ¿Cual es el algoritmo mas eficiente?I ¿Cual es el algoritmo mas eficaz?I ¿Cual es el algoritmo que requiere menos esfuerzo por
parte del usuario?
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionAlgoritmos
I GrabCutI OneCutI Random WalkerI SIOX
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionMetodologıa de evaluacion
ProblemasI Criterio subjetivo.I No hay estandares de evaluacion.
Existe criterio generalizado para definir una buenasegmentacion.Evaluacion supervisada: se utiliza como referenciasegmentacion manual.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionMetodologıa de evaluacion
Base de datos: Base de datos de Berkeley.
(a) Imagenes origina-les
(b) Seg. manual (c) Seg. manual
Fuente: The Berkeley Segmentation Dataset34/67
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionMetodologıa de evaluacion
Base de datos: Base de datos GrabCut.
(a) Imagenes origina-les
(b) Ground truth (c) Trimaps
Fuente: Rother et al.35/67
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionMetodologıa de evaluacion
Evaluacion con usuarios:
I Evaluacion a traves deexperimentos con usuarios.
I Requiere tiempo.I No permite reproducibilidad
de resultados.
Fuente: McGuinness et al.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionMetodologıa de evaluacion
Evaluacion automatizada:I Usuarios robot.I Secuencia de scribbles de acuerdo al resultado de
segmentacion previa.I No permite reproducibilidad de resultados.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionMetodologıa de evaluacion
I No hay entrada de usuarios.I No consideran reproducibilidad de resultados.
Se recopila base de datos: imagenes de GrabCut y scribbles.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionMetricas
I EficienciaI EsfuerzoI Exactitud
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionExactitud basada en regiones
Segmentacion (M) Ground Truth (G)
Negativos verdaderos (TN)
Positivosfalsos (FP)
Negativosfalsos (FN)
Imagen I = PM ∪NM
Positivosverdaderos
(TP)
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionExactitud
I Exactitud de clasificacion (ACC):
ACC =TP + TN
TP + FP + TN + FNI Sensibilidad (TPR): Exhaustividad recall en ingles.
TPR =TPPG
=TP
TP + FNI Precision (PPV):
PPV =TPPM
=TP
TP + FPI Valor F (F1):
F1 = (1 + β2)PPV · TRR
β2 · PPV + TRR=
2TP2TP + FN + FP
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionExactitud basada en regiones
I Especificidad (SPC):
SPC =TNNG
=TN
TN + FPI Indice Jaccard (Jaccard):
Jaccard =|G ∩M||G ∪M|
=TP
TP + FN + FP=
F12− F1
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionEfectividad de metricas basadas en regiones
(a) Original (b) 1: Parcial (c) 2: Extendida (d) 3: Exacta
(e) Original (f) 4: Parcial (g) 5: Extendida (h) 6: Exacta
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionEfectividad de metricas basadas en regiones
Cuadro: Medidas de exactitud basadas en regiones.
Caso ACC TPR SPC Jaccard Dice1: Parcial 0.826 0.295 1.000 0.295 0.456
2: Extendida 0.797 0.975 0.738 0.543 0.7043: Exacta 0.992 0.967 1.000 0.966 0.9834: Parcial 0.940 0.324 1.000 0.324 0.490
5: Extendida 0.919 0.773 0.933 0.458 0.6286: Exacta 0.986 0.909 0.994 0.854 0.921
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionExactitud basada en bordes
(a) Ground truth (b) Mapa de bordes
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionExactitud basada en bordes
I Sensibilidad (TPR): Exhaustividad recall en ingles.
TPR =TPPG
=TP
TP + FNI Precision (PPV):
PPV =TPPM
=TP
TP + FPIdealmente Precision = 1 y Exhaustividad = 1.Curvas para observar compensacion.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionCondiciones experimentales
I GrabCut: OpenCV C++I OneCute: OpenCV C++I Random Walks: MATLABI SIOX: JAVA
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionBase de datos
(d) Original (e) Primer conjunto (f) Segundo conjunto
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionObjetivo
Relleno de imagen
Determinación de eficiencia
Análisis cuantitativo
Análisis cualitativo
¿Es necesario comparar la imagen restaurada con un fondoreal?
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionAlgoritmos
I Bertalmio (Navier Stokes)I TeleaI Criminisi
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionMetodologıa de evaluacion
ProblemasI Criterio subjetivo.I No hay estandares de evaluacion.I No hay criterio generalizado para definir una buena
restauracion.
Esfuerzos por realizar mediciones cuantitativas.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionCondiciones experimentales
I Bertalmio: OpenCV C++I Telea: OpenCV C++I Criminisi: MATLAB
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionEvaluacion cuantitativa: metricas
I MSE:
MSE =1
mn
m−1∑y=0
n−1∑x=0
= [IO(x, y)− IR(x, y)]2
I PSNR:PSNR = 10 log10
R2
MSER = 255
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionEvaluacion cualitativa
I 21 participantesI Metodologıa para medir calidad de servicio de voz (ITU-R)I Pregunta: En una calificacion de 1 a 5, ¿como calificarıa usted la
calidad de las imagenes presentadas?I Calificacion:
1. Mala2. Regular3. Buena4. Muy buena5. Excelente
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionEvaluacion cualitativa: metrica
I MOS (Mean Opinion Score en ingles):
MOS =1n
n∑i=1
Si
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
Contenido
Introduccion
Segmentacion
Restauracion
Diseno de experimento
Resultados
Conclusiones
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionEficiencia
0
10
20
30
40
50
1 5 10 15 30 50 75 100 200Iteraciones
Tie
mp
o [
s] Eficiencia
Scribbles 1Scribbles 2
(a) GrabCut
1
100
0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 10000Beta
Tie
mp
o [
s] Eficiencia
Scribbles 1Scribbles 2
(b) OneCut
Figura: Tiempo promedio de ejecucion.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionEficiencia
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 150 300 500
Beta
Tie
mp
o [
s]
Eficiencia
Scribbles 1Scribbles 2
(a) Random Walks
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
1 5 10 20 50 75 100Size Factor
Tie
mp
o [
s] Eficiencia
Scribbles 1Scribbles 2
(b) SIOX
Figura: Tiempo promedio de ejecucion.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionEficacia (regiones)
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
1 5 10 15 30 50 75 100 200Iteraciones
Ja
cca
rd
Exactitud
Scribbles 1Scribbles 2
(a) GrabCut
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 10000
BetaJaccard
AccuracyScribbles 1Scribbles 2
(b) OneCut
Figura: Valores promedio de Jaccard.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionEficacia (regiones)
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 150 300 500
Beta
Ja
cca
rd
Exactitud
Scribbles 1Scribbles 2
(a) Random Walks
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
1 5 10 20 50 75 100Size Factor
Ja
cca
rd
Exactitud
Scribbles 1Scribbles 2
(b) SIOX
Figura: Valores promedio de Jaccard.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
SegmentacionEficacia (bordes)
Recall0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Pre
cis
ion
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
[0.78] Grabcut (S2)[0.81] SIOX (S2)[0.72] Onecut (S2)[0.63] RandomWalker (S2)[0.65] Grabcut (S1)[0.57] SIOX (S1)[0.43] Onecut (S1)[0.4] RandomWalker (S1)
Figura: Curvas de precision y exhaustividad.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionEficiencia
0
5
10
15
20
1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50Radio
Tie
mp
o [
s]
(a) Bertalmio
0
5
10
15
20
1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50Radio
Tie
mp
o [
s]
(b) Telea
0
50
100
150
200
9 15 21 27 33 39 41 51Parche
Tie
mp
o [
s]
(c) Criminisi
Figura: Tiempo promedio de ejecucion.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionEficacia (cualitativo)
0
1
2
3
4
Bertalmio Criminisi TeleaAlgoritmo
MO
S
Algoritmo
BertalmioCriminisiTelea
Figura: MOS de algoritmos de restauracion de imagenes.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
RestauracionEficacia (cuantitativo)
18.02 18.1717.83
0
5
10
15
20
Bertalmio Criminisi Telea
PS
NR
Algoritmo
Bertalmio
Criminisi
Telea
(a) PSNR
0
500
1000
1500
2000
Bertalmio Criminisi Telea
MS
E
Canales
Canal R
Canal G
Canal B
(b) MSE
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
Contenido
Introduccion
Segmentacion
Restauracion
Diseno de experimento
Resultados
Conclusiones
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
Conclusiones
I Recopilacion de base de datos para emular la intervenciondel usuario a traves de dos conjuntos de scribbles ensegmentacion.
I Indice Jaccard refleja mas exhaustivamente la exactitudbasada en regiones que otras metricas utilizadas en elestado del arte.
I Exactitud de los algoritmos de segmentacion incrementacuando se marca el objeto de interes con mayor detalle.
I Desde el punto de vista de la eficacia, GrabCut se ha erigidocomo el algoritmo mas exacto, seguido de cerca por SIOX.
I SIOX y Random Walks son los algoritmos mas eficientes,pero Random Walks es el menos exacto.
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Introduccion Segmentacion Restauracion Diseno de experimento Resultados Conclusiones
Conclusiones
I La definicion de una buena restauracion depende de lapercepcion de un observador.
I De acuerdo a los observadores, el algoritmo Criminisisupera significativamente a los resultados de Bertalmio yTelea.
I Desempeno no se registra en las metricas cuantitativas.I Algoritmos basados en ecuaciones diferenciales parciales,
de Bertalmio y Telea, son los mas eficientes.I Se requiere optimizacion de la implementacion del
algoritmo de Criminisi.
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