图像分割概述

最新推荐文章于 2024-12-25 16:30:36 发布
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分类专栏： 数字图像处理学习笔记 文章标签： 图像分割概述
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nanhuaibeian/article/details/96896106
本文概述了图像分割这一图像处理技术，探讨了其从图像中提取属性的输出特点。

前一章内容开始从其输入和输出均是图像处理方法，过渡到了其输入是图像但输出是从这些图像中提取的属性的图像处理方法。
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【深度学习】图像分割概述
LogosTR_的博客
08-26 7231
语言分割、实例分割、全景分割
图像分割之（一）概述
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zouxy09的专栏
01-23 16万+
图像分割之（一）概述 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09          所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。 1、基于阈值的分割方法
图像分割概述（收藏）
削发为尼，剃度为僧
03-26 5272
图像分割是从图像处理到图像分析的关键技术。图像分割的种类和方法很多，有些分割算法可直接用于任何图像，而另一些算法只能适用于分割特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为它们需要从图像中提取出来的信息。没有唯一的标准的方法。分割结果的好坏需要根据具体的场合要求衡量。早期的图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域在原来图像中一定会有边缘存在；一类是区域
图像分割 （一）概述
飞啊
11-17 907
参考论文：《图像分割的新理论和新方法》
6.1 目标分割概述
qq_40066957的博客
05-08 2937
6.1 目标分割概述 学习目标 计算机视觉与机器学习研究者对图像分割问题越来越感兴趣。越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术，如自动驾驶、室内导航、甚至虚拟现实与增强现实等。这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学习技术的发展相符合，包括分割及场景理解等。分割（应用于静态2D图像、视频甚至3D数据、体数据）是计算机视觉的关键问题之一。 目标 说明目标分割的定义 说明目标分割的任务类型 知道目标分割的常见数据集 知道目标分割的评估
图像分割概述及U-net网络
噜噜噜噜鲁
10-24 1155
本文主要介绍了图像分割中的U-net相关内容。首先阐述了图像分割与目标检测的区别，包括语义分割（对每个像素打标签，区分前景背景，介绍了相关损失函数和IOU计算）和实例分割（不仅区分类别还区分个体）。接着详细介绍了U-net网络，包括原版结构（由下采样的编码过程和上采样的解码过程组成，通过特征融合完成分割任务，常用于医学领域小目标检测分割）、U-net++的改进（特征融合更复杂，有Deep Supervision，可对最后一层剪枝）以及U-net+++（先下采样，对中间某一特征图特殊处理后得到。
深度学习图像分割概述
Xin1203的博客
09-16 837
FCN 图像语义分割的开始。 用卷积层替代全连接层，输入图像可以是任意尺寸，且输出与输入图像相同尺寸的特征图。 pooling层增大感受野，减少尺寸；upsampling增大图像尺寸。 这里用了“跳级结构”的反卷积操作用浅层信息辅助逐步进行上采样，但是仍然存在信息损失的问题，分割结果不够精细。 改进的方法，一个是UNet，一个是空洞卷积。 首先解释一下感受野。感受野指的是一个特定的CNN特征（特征...
图像分割
小草莓的魔法笔记
05-30 1万+
目录 一、基本概念 1.什么是图像分割？ 2.分类 二、点检测与线检测 1.点检测 2.线检测 三、边缘检测 3.1 区别“边缘”与“线” 3.2 什么是边缘检测？ 3.3 图像边缘的分类 3.4 图像边缘的描述 3.5 图像边缘的判据 3.6 一阶微分边缘检测算子 3.7 二阶微分边缘检测算子 3.7.1 Canny 边缘检测 3.8 边缘检测MATLAB实现 ...
图像分割研究现状概述_李磊.pdf
07-21
图像分割算法的描述与概括（作者李磊）
图像分割基本内容简介
m0_59812850的博客
01-26 1207
图像分割是将图像划分为具有语义意义的区域或物体的关键任务。传统方法包括阈值、边缘检测和区域生长等技术。近年来，基于深度学习的方法如FCN、U-Net、Mask R-CNN取得显著进展。应用广泛，涵盖人脸识别、医学影像处理、自动驾驶等领域。挑战在于处理复杂场景、提高精度和降低计算成本。跨学科合作和数据集标注是未来发展的重点。
图像分割 Image Segmentation
weixin_52374973的博客
05-18 7127
图像分割是许多视觉理解系统的重要组成部分。它包括将图像（或视频帧）分割成多个片段或对象。分割在医学图像分析(例如，肿瘤边界提取和组织体积测量），自主载体(例如，可导航表面和行人检测），视频监控，和增强现实起到了非常重要的作用。
图像分割（Image segmentation）
最新发布
qq_53171460的博客
12-25 8794
一个典型的卷积神经网络在处理图像分类问题时，通常会使用若干个卷积层，之后接若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量，由输出层在softmax激活函数的作用下，产生N个分类概率，取其中概率最大的类别作为分类结果。如下图所示：图像分割需要对图像进行像素级分类，所以在输出层使用全连接模型并不合适。FCN与CNN的区别在把于CNN最后的全连接层换成卷积层（所以称为“全卷积网络”）。该网络可以分为两部分，第一部分，通过卷积运算提取图像中的特征，形成特征图；
深度学习之图像分割——入门篇
2301_79285641的博客
01-24 1万+
图像分割（Image Segmentation）是一种计算机视觉领域的技术，旨在将图像分成若干个特定的、具有语义意义性质的区域。图像分割可以用于许多领域，包括目标检测、图像编辑、医学图像分析等。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
图像分割简述
一只博客
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摘 要：本文介绍了图像分割领域的研究现状，对图像分割方法进行了系统性梳理。首先，介绍了五类传 统的图像分割方法及其基本原理；然后，介绍了经典的基于深度学习的图像分割方法；最后，总结了传统 图像分割方法和深度学习方法存在的优势和不足，分析了传统方法如何有益于深度学习方法，以及深度学 习如何促进传统方法。关键词：计算机视觉； 图像分割； 深度学习； 在计算机视觉领域，图像分割作为一项十分重要的基础性工作，是图像理解和分析的前提[1]。图像分割是指将图像中拥有相似特性的像素划分为一个类别，进而使得每个
图像分割最全综述
m0_37985967的博客
06-02 3037
转载 https://www.cnblogs.com/CV-life/p/11160796.html 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景...
图像分割(Image Segmentation)
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转载自博客：http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/28/ImageSegmentation.html   图像分割 作者：王先荣 前言      图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，在OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法，它们分别是：分水岭分割算法、金字塔分割算法以及均值漂移分割算法。它们的使用过程
阈值化 OTSU算法 cvAdaptiveThreshold 函数
cwjcwj520的专栏
03-20 9129
/*  *比较opencv自适应阈值与OTSU自适应阈值的效果  *OTSU有很好的效果,但是加入光照调节之后效果不好,所以取消  *cvAdaptiveThreshold 主要功能是边缘提取,也能自适应二值化(但block_size要设置非常大,并且二值化效果依赖于block_size值)  *cvThreshold 本身能实现OSTU算法, 参考: cvThreshold(src, d
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