计算机视觉的十大算法之图像分割算法
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2024-07-22 09:00
什么是图像分割算法
图像分割算法是计算机视觉领域的基础算法之一,它的主要任务是将图像分割成不同的区域或对象。图像分割是计算机视觉中的基础而关键的任务,它利用图像中的像素相似性和差异性,将图像划分为多个具有特定性质的区域。
图像分割算法的亮点
1.阈值分割法:利用图像灰度直方图的特性,通过设定阈值将图像分割为不同区域,尤其适用于目标与背景对比度强的场景。
2.基于区域的分割:通过像素间的相似性或区域生长的方式,将图像划分为多个连通区域,有效捕捉图像中的目标对象。
3.边缘检测分割:识别图像中的边缘信息,利用边缘将图像分割为不同的部分,适合于需要精确边缘信息的场景。
4.图割算法:将图像映射为图论中的图,通过最小割或最大流等算法实现图像的精确分割,尤其适用于复杂场景。
图像分割算法的算法流程
1.选择一个阈值T。
2.遍历图像中的每个像素,将像素的灰度值与阈值T进行比较。
3.如果像素的灰度值小于阈值T,则将该像素标记为背景,否则将该像素标记为前景。
4.最终得到的图像即为分割后的图像。
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图像分割算法的应用场景
图像分割在医学、军事、监控等领域具有广泛应用。在医学领域,图像分割技术可以帮助医生诊断疾病;在军事领域,图像分割技术可以帮助军队识别敌方目标;在监控领域,图像分割术可以帮助监控系统发现目标和跟踪人员等。未来图像分割技术将更好地应用于智能家居、自动驾驶等领域。
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文稿 / 王天姿
图源 / 中国计算机学会
责编 / 何盈菲
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