Простейшая кластеризация изображени методом к-средних (k-means)

в 15:45, , рубрики: c++, кластерный анализ, обработка изображений, метки: ,

Зачастую при поиске движущихся объектов на видео будь то методом вычитания фона, временной разности, оптического потока, в итоге мы получаем множество точек, которые после действия вышеупомянутых алгоритмов помечены как изменившие свое положение относительно предыдущего кадра и относящиеся к переднему плану.

image

После такой обработки встает вопрос о сегментации объектов методом кластерного анализа, о котором пойдет речь ниже и собственно его реализация на C++.

Сегментация объектов

Для начала немного теории:
Сегментация — это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов (множеств пикселей). Проще говоря, это вещь, которая позволяет определить какие пиксели из данного множества относятся к Ferrari, а какие к Peugeot.
Очень эффективным с точки зрения вычислительных ресурсов является использование для сегментации методов кластерного анализа. Суть кластеризации состоит в том, что все исходные объекты (в данном случае пиксели ) разбиваются на несколько не пересекающихся групп таким образом, чтобы объекты, попавшие в одну группу, имели сходные характеристики, в то время как у объектов из разных групп эти характеристики должны значительно отличаться. Полученные группы называются кластерами. Исходными значениями в простейшем способе для кластеризации являются координаты пикселя (x, y), в более сложных случаях, например для полутоновых изображений, используется трехмерный вектор (x, y, I(x, y) ), где I(x, y) — градации серого
и пятимерный вектор если используется RGB.

Метод к-средних

Центроид — точка которая является центром кластера.
k-средних (k-means) — наиболее популярный метод кластеризации. Алгоритму широко отдается предпочтение из-за его простоты реализации, большой скорости (а это очень важно при работе с видео).
Действие алгоритма таково, что он стремится минимизировать суммарное квадратичное отклонение точек кластеров от центров этих кластеров. В простонародье говоря, это итеративный алгоритм, который делит данное множество пикселей на k кластеров точки, которых являются максимально приближенными к их центрам, а сама кластеризация происходит за счет смещения этих же центров. Такой себе принцип разделяй и властвуй.
Также следует оговорить то, что метод к-средних очень чувствительный к шуму, который может существенно исказить результаты кластеризации.Так что в идеале, перед кластеризацией, нужно прогнать кадры через фильтры предназначиные для его уменьшения.

Вот собственно сам принцип простейшей кластеризации методом к-средних:

  1. Надо выбрать из множества k пикселей те пиксели, которые будут центроидами соответствующих k кластеров.
    Выборка начальных центроидов может быть как рандомной так и по определенному алгоритму.
  2. Входим в цикл, который продолжается до тех пор, пока центроиды кластеров не перестанут изменять свое положение.
  3. Обходим каждый пиксель и смотрим, к какому центроиду какого кластера он является близлежащим.
  4. Нашли близлежащий центроид? Привязываем пиксель к кластеру этого центроида.
  5. Перебрали все пиксели? Теперь нужно высчитать новые координаты центроидов k кластеров.
  6. Теперь проверяем координаты новых центроидов. Если они соответственно равны предыдущим центроидам — выходим из цикла, если нет возвращаемся к пункту 3.

Вот картинка, которая приблизительно демонстрируют работу алгоритма:
Простейшая кластеризация изображени методом к средних (k means)
Вот неплохой апплет для иллюстрации работы алгоритма к-средних

Начнем

Для начала нам нужен класс, назовем его Cluster, который будет хранить вектор координат пикселей относящихся к кластеру, текущие и предыдущие значения координат центроида:

class Cluster{
	vector<POINT> scores;
public:
	int curX , curY;//координаты текущего центроида
	int lastX, lastY;//координаты предыдущего центоида
	size_t Size(){ return scores.size();}//получаем размер вектора
	inline void Add(POINT pt){ scores.push_back(pt); }//Добавляем пиксель к кластеру
	void SetCenter();
	void Clear();//Чистим вектор
	static Cluster* Bind(int k, Cluster * clusarr, vector<POINT>& vpt);
	static void InitialCenter(int k, Cluster * clusarr , vector<POINT>& vpt);;
	static void Start(int k, Cluster * clusarr, vector<POINT>& vpt);
	inline POINT& at(unsigned i){ return scores.at(i);}//Доступ  к элементам вектора
};

Теперь нам надо реализовать метод которой будет распределять начальные координаты центроидов. Можно конечно сделать чего-нибудь по сложнее, но в нашем случае сойдет и равномерное распределение по вектору:

void Cluster::InitialCenter(int k, Cluster * clusarr, vector<POINT>& vpt){
	
	int size = vpt.size();
	int step = size/k;
	int steper = 0;
	
	for(int i = 0;i < k;i++,steper+=step){
		clusarr[i].curX = vpt[steper].x;
		clusarr[i].curY = vpt[steper].y;
	}
}

Также нужно написать метод, который будет ответственный за нахождение новых координат центроида в соответствии с пунктом 5.Координаты нового центроида можно найти описав вокруг пикселей кластера прямоугольник и тогда центроидом будет пересечение его диагоналей.

void Cluster::SetCenter(){
	vector<POINT>::iterator itr = ++scores.begin();
	int minX = scores[0].x,maxX = scores[0].x,minY = scores[0].y,maxY = scores[0].y;
	
	for(; itr != scores.end(); itr++){
		if(itr->x < minX ) minX = itr->x; else if(itr->x > maxX) maxX =itr->x;
		if(itr->y < minY ) minY = itr->y; else if(itr->y > maxY) maxY =itr->y;		
	}
	lastX = curX;
	lastY = curY;
	curX = (minX + maxX)/2;
	curY = (minY + maxY)/2;
}

void Cluster::Clear(){
	scores.clear();
}

И теперь только остался сделать простенький метод самого «привязывания» пикселей к определенному кластеру по принципу сравнения модулей отрезков:

Cluster * Cluster::Bind(int k, Cluster * clusarr, vector<POINT>& vpt){
	for(int j = 0; j < k;j++)
		clusarr[j].Clear();// Чистим кластер перед использованием
	int size = vpt.size();
		for(int i = 0; i < size; i++){// Запускаем цикл по всем пикселям множества
			int min = sqrt(
				pow((float)clusarr[0].curX-vpt[i].x,2)+pow((float)clusarr[0].curY-vpt[i].y,2)
				);
			Cluster * cl = &clusarr[0];
			for(int j = 1; j < k; j++){
				int tmp = sqrt(
					pow((float)clusarr[j].curX-vpt[i].x,2)+pow((float)clusarr[j].curY-vpt[i].y,2)
					);
				if(min > tmp){ min = tmp; cl = &clusarr[j];}// Ищем близлежащий кластер
			}
			cl->Add(vpt[i]);// Добавляем в близ лежащий кластер текущий пиксель
		}
	return clusarr;
}

И наконец главный цикл:

void Cluster::Start(int k, Cluster * clusarr, vector<POINT>& vpt){
	int chk = 0;
	Cluster::InitialCenter(k,clusarr,vpt);
	for(;;){//Запускаем основной цикл
		Cluster::Bind(k,clusarr,vpt);//Связываем точки с кластерами
		for(int j = 0; j < k;j++)//Высчитываем новые координаты центроидов 
			clusarr[j].SetCenter();
		for(int p = 0; p<k;p++)//Проверяем не совпадают ли они с предыдущими цент-ми
			if(clusarr[p].curX == clusarr[p].lastX && clusarr[p].curY == clusarr[p].lastY)
				chk++;
		if(chk == k) return;//Если да выходим с цикла
	}
}

И что же из этого всего следует?

Вернемся к картинке с машинами, кластеризуя движущиеся объекты возникает проблема при использовании алгоритма к-средних, а именно мы не знаем сколько в данной сцене будет движущихся объектов, хотя можем приблизительно предугадать. Например кадр с машинами, на той сцене разумным будет предположить, что ну максимум там будет машин 10. Таким образом задавая на вход программе k = 10 и обведя точки 10 кластеров зелеными прямоугольниками, мы получим примерно следующую картину:

Простейшая кластеризация изображени методом к средних (k means)

Теперь банально объеденив пересекающиеся прямоугольники, мы находим результирующие кластеры, обведя которые прямоугольником мы получим изображение преведенное в начале поста.Все просто.

Автор: feihunt

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля