图像分割基本内容简介

前言

图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在将一幅图像分割成具有语义意义的区域或物体。它是许多计算机视觉任务的基础，如目标检测、场景理解、图像编辑等。图像分割的目标是将图像中的像素划分成不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的特征，例如颜色、纹理、亮度等。通过将图像分割成语义上有意义的区域，我们可以更好地理解图像的内容，从而实现诸如对象识别、物体跟踪、图像增强等应用。
随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，图像分割取得了显著的进展。深度学习模型能够学习到图像的高级特征，并且在图像分割任务上取得了令人瞩目的性能。例如，语义分割模型可以将图像中的每个像素分类为预定义的物体类别，实现对图像的像素级别理解。而实例分割模型则可以将图像中的不同物体实例进行分割和识别，为图像中物体的个体分析提供了有效手段。
 

图像分割的定义

传统方法 : 基于灰度值的不连续和相似的性质进行超像素分割。

基于深度学习 : 利用卷积神经网络，每个像素都标注上其对应的类别。