什么是图像分割(Image Segmentation)?

图像分割是一种从简单的图像或图片中产生多层和碎片的数字方法。这项技术极大地帮助计算机和机器在扫描一维图像时将一个物体与另一个物体区分开来。例如,在一幅图片中,一只猴子紧紧地抓住树枝,图像分割有助于识别和区分...
图像分割是一种从简单的图像或图片中产生多层和碎片的数字方法。这项技术极大地帮助计算机和机器在扫描一维图像时将一个物体与另一个物体区分开来。例如,在一幅图片中,一只猴子紧紧地抓住树枝,图像分割有助于识别和区分猴子和树枝,使图像编辑和识别更容易。通过树枝上的猴子图像,图像分割将把猴子和树枝区分开来,一般来说,图像分割是给每个像素赋值,它们是构成图像的小部分。然后根据像素在颜色、饱和度和彼此之间的接近程度等方面的相似性将这些像素组合在一起。这样,图像就被分割成不同的部分,技术人员和数字编辑可以在不必改变整个图像的情况下进行处理,只有选定的片段。许多程序和软件通过突出显示对象来识别不同的片段。有些程序甚至能够隔离对象,然后进一步隔离对象的每个部分图像分割有四种常用的方法,其中最简单的是阈值技术,阈值分割通常是针对灰度图像和黑白图像,其中阈值处理只分配两个可能的值识别为背景像素的值为"0,当目标像素的值为"1"时,用阈值技术分割彩色图像会变成黑白图像,另一种图像分割方法是基于边缘的技术,这种方法将图像隔离开来通过区分每个物体的轮廓,将它们与背景区分开来。这种技术对对比度很高的图像非常有效,但对于模糊图像和破损轮廓则没有那么有用。另一方面,基于区域的技术不仅隔离了每个对象,但也会根据特定物体的特征来分离每个区域。许多使用数字艺术的艺术家经常使用这种方法来进行更精确,但通常是细致的创作。最新的图像分割方法是活动轮廓模型。该技术使用称为"蛇"的曲线使对象的轮廓变得明显。这对于形状和轮廓不规则的图像更有效,因为蛇具有自动适应对象形状的能力。它也用于影响振动的噪声和颗粒状图像以及主对象的颜色。
  • 发表于 2020-07-31 20:23
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  • 分类:电脑网络

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