[Deep learning] image segmentation (이미지 세그멘테이션) 이란?

이미지 세그멘테이션(Image Segmentation)은 디지털 이미지 처리 분야에서 이미지를 분할하는 작업입니다. 이 작업은 이미지에서 관심 영역을 분리하거나 객체를 식별하는 데 사용됩니다.  

 

이미지 세그멘테이션은 이미지의 각 픽셀을 여러 그룹 중 하나에 할당하는 작업입니다. 각 그룹은 일반적으로 색상, 밝기, 질감 등의 특성을 기준으로 결정됩니다. 예를 들어, 자동차 이미지에서 이미지 세그멘테이션을 사용하면 자동차의 부분을 분리하여 각 부분의 크기, 모양 및 위치를 알 수 있습니다.  

 

이미지 세그멘테이션은 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야에서 매우 중요합니다. 이미지 세그멘테이션을 사용하면 컴퓨터 비전 시스템이 이미지에서 객체를 인식하고 객체를 추적하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 의료 영상, 자율 주행 자동차 및 보안 시스템 등에서도 사용됩니다.  

 

이미지 세그멘테이션은 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째는 Semantic Segmentation이고, 두 번째는 Instance Segmentation입니다.  

 

Semantic Segmentation은 이미지에서 픽셀을 클래스로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 이미지에서 사람, 자동차, 도로 및 나무를 분류하는 작업입니다.  

 

Instance Segmentation은 이미지에서 픽셀을 개별 객체로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 이미지에서 자동차, 나무, 사람 등의 개별 객체를 분류하는 작업입니다.  

 

이미지 세그멘테이션은 이미지 처리에서 매우 중요한 역할을 합니다. 따라서 이를 적용하는 방법 및 기술을 학습하고 개선하는 것은 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야에서 성공적인 결과를 얻기 위해 필수적입니다.  

 

이미지 세그멘테이션은 매우 복잡한 작업입니다. 이를 수행하기 위해서는 다양한 기술과 알고리즘이 필요합니다. 일반적으로 이미지 세그멘테이션에는 다음과 같은 기술과 알고리즘이 사용됩니다.

경계 기반(segmentation by edge detection)

경계 기반 세그멘테이션은 이미지에서 경계를 찾아 객체를 분리하는 방법입니다. 이 방법은 이미지에서 밝깃값의 변화를 검색하여 경계를 찾습니다.

영역 기반(segmentation by region)

영역 기반 세그멘테이션은 이미지를 각각의 영역으로 분할하는 방법입니다. 이 방법은 이미지에서 픽셀을 군집화하여 영역을 만듭니다.

신경망 기반(segmentation by neural network)

신경망 기반 세그멘테이션은 딥러닝을 사용하여 이미지를 분할하는 방법입니다. 이 방법은 주로 Semantic Segmentation 및 Instance Segmentation에 사용됩니다.

앙상블 기반(segmentation by ensemble)

앙상블 기반 세그멘테이션은 다양한 세그멘테이션 기술을 조합하여 사용하는 방법입니다. 이 방법은 여러 가지 기술의 장점을 결합하여 정확성을 향상할 수 있습니다.  

 

각각의 기술과 알고리즘에는 장단점이 있습니다. 따라서 사용자는 이미지 세그멘테이션을 수행하기 전에 각각의 방법을 검토하여 필요한 경우 조합하여 사용해야 합니다.  

 

이미지 세그멘테이션은 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 의미론적 분할(semantic segmentation)이며, 이는 이미지의 각 픽셀을 객체의 일부로 분류하는 기술입니다. 예를 들어, 도로, 자동차, 건물 등으로 구성된 도시 이미지가 있다면, 이미지 세그멘테이션을 이용해 각 픽셀이 어떤 객체에 속하는지 분류할 수 있습니다.  

 

두 번째 유형은 인스턴스 분할(instance segmentation)입니다. 이는 이미지 내에서 서로 다른 객체들을 개별적으로 분할하는 기술입니다. 예를 들어, 한 이미지 내에 여러 대의 차량이 있다면, 이미지 세그멘테이션을 이용해 각 차량을 개별적으로 분할할 수 있습니다.  

 

이미지 세그멘테이션은 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어 의료 분야에서는 CT 또는 MRI 스캔 이미지에서 종양과 같은 이상을 감지할 때 사용됩니다. 또한 자율주행 분야에서도 이미지 세그멘테이션을 이용해 도로와 차량을 구분하여 자율주행 차량이 주행하는데 필요한 정보를 제공합니다.