Kuidas teha maskide järelravi (CRF, morfoloogilised operatsioonid)?

Segmenteerimaskide järelravi sageli meetodeid kvaliteedi parandamiseks ja müra eemaldamiseks. Peamised tehnikad:

1. CRF (Tingimuslikud juhuslikud väljad) — kasutatakse maskide servade silumiseks, võttes arvesse naaberpikslite konteksti. CRF aitab muuta segmentatsiooni täpsemaks, vähendades juhuslikke vigu.

2. Morfoloogilised operatsioonid — rakendatakse müra eemaldamiseks ja tühimike täitmiseks:

   • Eroosioon — eemaldab väikeseid müra, kitsendab objekte.
   • Dilatsioon — laiendab objekte, täidab auke.
   • Ava — eroosioon, millele järgneb dilatsioon, eemaldab väikeseid objekte.
   • Sulgemine — dilatsioon, millele järgneb eroosioon, täidab väikeseid auke.

Näide Pythonis OpenCV-ga:

import cv2
import numpy as np

# binaarne mask
mask = cv2.imread('mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# morfoloogilised operatsioonid
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)

# müra eemaldamine
mask_clean = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# aukude täitmine
mask_clean = cv2.morphologyEx(mask_clean, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# CRF rakendamine (näide pydensecrf-ga)
import pydensecrf.densecrf as dcrf
from pydensecrf.utils import unary_from_labels

# unary potentsiaalide ettevalmistamine ja CRF kasutamine maski parandamiseks

Sel viisil parandab järgneva töötlemise etapp segmentatsiooni kvaliteeti, muutes maskid täpsemaks ja sobivamaks edasiseks analüüsiks.