经典图像分割方法总结

最新推荐文章于 2025-07-11 15:25:58 发布
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#图像分割

刚看到一个图像分割的视频，讲的很粗略，但对于了解这方面知识的基础，还是很不错的。。

图像分割应用

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分割的常用的三个数据集

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传统的图像分割方法

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深度学习做图像分割

算法一：全卷积网络（FCN）

先进行卷积和池化（之

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经典的图像分割方法总结
baidu_33312138的博客
04-02 3807
图像分割指根据灰度、纹理、形状等特征把图像分割为若干个互不交叠的区域，并使图像在同一区域内呈现出相似性，在不同区域内呈现明显的差异性。 基于阈值 基于区域 基于边缘 基于小波变换 基于神经网络 基于能量 基于概率统计 基于特定理论 1.基于阈值的分割 基本思想：给定合适的灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值和阈值作比较，将每个像素划分到合适的类别中。 优点：思想简单、运算效率高（并行区域技术） ...
回顾图像分割的经典算法
热门推荐
xiangz_csdn的博客
02-10 6万+
[转] https://www.leiphone.com/news/201801/vV9tk5kK95g0spUG.html图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支，是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中，也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。随着近些年深度学习的火热，使得图像分割有了巨大的发展，本文为大家介绍深...
图像处理算法（二）：图像分割
最新发布
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
07-11 1064
本文系统介绍了图像分割的基本概念、常见算法及其Java实现。主要内容包括：1) 阈值法、边缘检测、区域生长等传统分割方法的技术原理和适用场景；2) 基于图割和深度学习的现代分割方法；3) 各类算法的优缺点对比分析；4) 通过Java代码示例展示了阈值分割、Canny边缘检测等具体实现。文章指出图像分割作为计算机视觉的基础任务，应根据不同场景需求选择合适方法，并着重分析了传统算法与深度学习方法的差异性。最后提供了进一步学习的资源推荐，为读者实践图像分割技术提供了实用参考。
图像分割的常用算法
weixin_43271137的博客
04-10 9579
基于边缘的分割算法的优点是可以根据图像的边缘信息进行分割，适用于处理具有明显边缘的图像。基于能量的分割算法是一种基于图像能量最小化原理进行分割的方法，它通常根据图像像素之间的相似性和连通性等特征，通过最小化能量函数来得到图像的分割结果。基于边缘的分割算法是一种基于图像边缘信息进行分割的方法，它通常使用边缘检测算法提取图像中的边缘信息，然后根据边缘信息将图像分割成不同的区域。基于区域的分割算法是一种基于图像局部区域的特征进行分割的方法，它通常根据相邻像素之间的灰度和颜色等特征将图像分成不同的区域。
图像分割常用算法总结
monk96的博客
08-26 3231
常用的图像边缘检测算子有：Laplace算子、Sobel算子、Canny算子等。灰度值 的不同大小选择进行分割， 关键在于如何选择阈值的大小。可选择对比周围几个点，四个点，横轴，纵轴，对角线 SAD。OSTU ： 计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响。计算各个通道之间的距离， 大于阈值则视为同一个区域，常用算法： OSTU、最大熵法、自适应（局部阈值）优点： 计算简单，可以快速分割具有相同特征的区域。缺点： 对噪声敏感，容易出现空洞。...
图像分割的经典算法——传统图割到深度学习FCN、PSP、Mask-RCNN
我是天才很好
05-23 3541
文章目录1. 什么是图像分割？2. 最常用的数据集3. 传统的图切割4. 深度学习算法 今天看了浙大博士刘汉唐的语义分割视频，非常精彩。特此将其PPT与讲稿记录分享。 图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支，是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中，也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。随着近些年深度学习的火热，使得图像分割有了巨大的发展，本文为大家介绍深度学习中图像分割的经典算法。 分享提纲： 1.图像分割的问题定义，以
图像分割技术+传统分割算法到深度学习的算法总结
04-13
图像分割算法的发展流程，包括传统的经典图像分割算法与基于深度学习的图像分割算法。 包括整体的发展过程与部分实验结果展示。
基于区域的分裂合并图像分割方法
01-20
基于区域的分裂合并图像分割方法是一种经典的技术，这种方法结合了图像的局部特性与全局信息，通过判断相邻像素间的相似性来决定是否进行分裂或合并操作。下面我们将深入探讨这种分割方法的原理、实现步骤以及其在...
图像分割方法综述.pdf
09-09
### 图像分割方法综述 #### 一、引言 图像分割是图像处理与计算机视觉领域中的关键步骤之一，主要用于将一幅图像划分为若干个具有特定意义的子区域。通过图像分割，可以从图像中提取出感兴趣的目标物体或区域，为...
图像分割算法
08-15
自适应灰度阈值进行图像分割，比直接进行二值化效果要好，Matlab2014a平台。
Segmentation-图像分割的经典算法
秀呀秀的博客
11-29 761
图像分割的问题定义，以及在实际场景中的应用样例 全卷积网络 双线性上采样 特征金字塔 Mask-RCNN 什么是图像分割？ 图像分割就是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。图像分割有两个子问题，一个是只预测类别层面的分割，对每个像素标出一个位置。第二个是区分不同物体的个体。 应用场景，比如自动驾驶，3D 地图重建，美化图片，人脸建模...
常见图像分割算法实现源代码
09-30
常见图像分割算法实现源代码，对于在选择合适的分割算法，可以做分析对比，减少开发时间，包括边界分割，阈值分割，区域分割等
图像分割常用算法优缺点探析
12-11
数字图像处理论文关于图像分割的一些算法等等
图像分割常用算法
qq_39620453的博客
10-06 2万+
图像分割基础算法及实现实例 转载自http://www.elecfans.com/emb/app/20171218604957.html 　　图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类： 　　基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。19...
精讲精练之图像分割经典算法——分水岭算法
想不出一个好的标题，就用这个吧
07-18 7309
之前说好的，以后主要精力都会放到图像处理方面，如果有这一块的大佬还请多多指教…… 本期聊一下用于图像分割的分水岭算法，其核心思想就是把我们需要用于分隔的图像想象成一个由山峰-分水岭-山谷三部分组成的实况图，图像的前景，即我们需要分割出来的图像部分；图像的背景，即我们图像的背景部分，我们将前景部分看作山峰，背景部分看作山谷，二者的交界处，即分水岭，看作未知区域。如果我们往山谷里灌水的话，等水蔓延到...
今天来聊一聊深度学习中图像分割的经典算法
KongDere的博客
08-07 799
综上所述，图像分割是计算机视觉中的重要任务，而深度学习技术的快速发展为图像分割算法的提升带来了新的机遇。本文将介绍几种经典的深度学习图像分割算法，包括全卷积网络（FCN）、U-Net和Mask R-CNN，并探讨它们在图像分割中的应用和特点。相比于传统的卷积神经网（CNN），全卷积网络通过去除全连接层并添加转置卷积层，使得网络能够接受任意尺寸的输入图像并输出相应尺寸的分割结果。遥感图像分割能够提取地物信息等。分割掩码预测：在目标检测的基础上，Mask R-CNN引入了一个额外的分支网络，即分割掩码分支。
宇宙最全图像分割方法总结
Eric_wangh的博客
09-14 352
史上最强图像分割方法总结 在这里对一些图像分割方法做了一个比较全面的总结，有时间的会慢慢整理出一些常用的图像分割方法的代码。
图像分割方法总结 matlab
05-05
### 图像分割方法总结 图像分割是一种将图像划分为多个特定区域的技术，其目的是提取感兴趣的目标或特征。以下是几种常用的图像分割方法及其特点： #### 边缘检测法 边缘检测法利用图像灰度的变化来识别边界。常用算法包括Sobel算子、Canny算子等。这种方法适用于具有明显边界的对象，但在噪声较大的情况下效果可能不佳[^3]。 #### 区域生长法 区域生长法从一组种子点出发，逐步将相邻且满足一定条件的像素加入到当前区域中。该方法的优点是可以灵活调整阈值参数，缺点是对初始种子的选择较为敏感[^4]。 #### 分水岭变换法 分水岭变换是一种基于拓扑理论的分割方法，能够有效分离粘连目标。然而，传统分水岭容易过分割，因此通常结合形态学预处理或其他约束手段加以改进[^2]。 #### 超像素分割法 超像素是指具有一定意义的小区域集合，SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）是其中一种高效算法，在保持边界一致性的前提下生成紧凑均匀的超像素块[^1]。 --- ### MATLAB 实现示例 以下分别给出部分典型方法在MATLAB中的简单实现代码片段： #### 使用 Canny 算子进行边缘检测 ```matlab % 加载图片 I = imread('coins.png'); BW = edge(I, 'canny'); % 应用 Canny 边缘检测器 imshow(BW); title('Canny Edge Detection Result'); ``` #### 基于分水岭变换的目标分割 ```matlab % 预处理阶段 I = imread('coins.png'); bw = imbinarize(rgb2gray(I)); % 二值化转换 D = bwdist(~bw); % 计算距离图 L = watershed(D); % 执行分水岭变换 % 显示结果 rgb_label = label2rgb(L, @jet, [.5 .5 .5]); figure; imshow(rgb_label); title('Watershed Segmentation with Distance Transform Preprocessing'); ``` #### SLIC 超像素分割 (需 Image Processing Toolbox 支持) ```matlab % 输入彩色图像 A = imread('peppers.png'); % 设置参数并调用 slic 函数 numSuperpixels = 100; compactness = 10; mask = superpixels(A, numSuperpixels, compactness); % 可视化输出 B = imoverlay(A, mask ~= 0, [1 0 0]); % 将掩模叠加至原图显示 figure; imshow(B), title('SLIC Superpixel Segmentation'); ``` --- ### 总结与建议 以上列举了几种主流的图像分割技术和对应的MATLAB实现方式。实际应用时应根据具体需求选择合适的策略。对于复杂场景下的精确分割任务，还可以考虑引入机器学习或者深度学习框架辅助完成更高级别的语义理解工作。
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