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最常見的現代圖像分割技術

我正在閱讀有關圖像分割技術的一些內容,我想知道現代的,最先進的分割算法。

什麽是當前的分割技術是“必須閱讀”,即目前社區中最常用的?您接觸過哪些技術並發現最有效和最有用(以及哪些應用程序)?

最佳答案

我不知道很多分割技術,但我一直在處理提供分割片段“選擇”的結構,可以進一步檢查以產生令人滿意的分割。

希望其他人可以寫一些我不太了解的最先進的分割方法。

一個小小的介紹,為什麽對不同的圖像進行分割的選擇或級別是很好的:分割是一個錯誤定義的問題。 基礎事實不存在:期望的結果總是取決於用戶要求和規格。一句好話:

即使對於固定圖像,也可能存在多個“最佳”分割,因為定義分割質量的標準取決於應用程序。這促使我們將我們的研究重點放在圖像分區技術上,提供“拼圖”,可用於(......)生成滿足特定用戶需求的分段

P. Soille:用於分層圖像分區和簡化的約束連接(2008) </強>)

層次結構,分層圖像分解,它們提出了具有不同復雜性的圖像分區。這些結構最簡單地表示為樹結構,其中每個節點表示圖像中的區域。結構的想法:

  • 結構的葉子是精細分區的區域,或圖像的過分割(例如像素,平坦區域 - 相同強度的連接區域,watershed
  • 樹中的鏈接表示(鄰近)區域的合並聯合並形成更復雜的區域,並且以最有可能的方式構建生成與對象相對應的區域(希望:))
  • 區域的復雜性沿著從節點到樹根的每個分支增加
  • 樹的每個級別(也就是每個剪切)都是圖像的分區/分割(越靠近它的根越粗)
  • 樹的根覆蓋整個圖像域

檢查區域及其建議的聯合的分段而不是確定樹中的區域或樹的剪切對應於所需的精度,或關於感興趣對象的一些已知屬性,或其他預定義的用戶規範。

具有這些屬性的樹(即分層圖像分解)是:

除了已經提供的論文鏈接之外,還有一些關於這類分割技術的更具體,更不具體的當前論文:

(更實用):

轉載註明原文: 最常見的現代圖像分割技術