图像分割技术

资 源 简 介

图像分割技术

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉领域的一项基础技术，其核心目标是将数字图像划分成具有相似特征的区域。这一过程通过分析像素级的颜色、纹理或强度等属性，将图像分解为若干有意义的子部分。

传统图像分割方法包括基于阈值的分割、边缘检测和区域生长等。其中阈值法依据像素灰度值划分，边缘检测通过识别强度突变区域确定边界，而区域生长则从种子点出发合并相似像素。

随着深度学习发展，语义分割和实例分割成为新方向。语义分割为每个像素分配类别标签，而实例分割进一步区分同类物体的不同个体。这类技术广泛应用于医学影像分析、自动驾驶和遥感图像处理等领域。

图像分割的质量评估通常采用像素精度、交并比(IoU)等指标，实际应用中还需考虑算法对光照变化、噪声干扰的鲁棒性。当前研究热点包括实时分割算法优化和小样本条件下的分割性能提升。