各种图像分割算法

资 源 简 介

各种图像分割算法

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，其目标是将图像划分为具有相似属性的区域。常见的算法可分为以下几类：

基于阈值的分割 通过设定像素强度阈值将图像分为前景和背景。适用于对比度较高的场景，如文档扫描或简单物体检测。

基于边缘的分割 利用梯度变化检测物体轮廓（如Canny算子）。适合形状边界清晰的图像，但对噪声敏感。

基于区域的分割 包括区域生长和分水岭算法，通过像素相似性聚合区域。适用于医学图像等复杂场景，但可能存在过分割问题。

基于聚类的分割 如K-means或均值漂移，将像素按特征空间聚类。适合色彩分布明显的图像（如卫星图像分割）。

深度学习分割 现代方法如U-Net、Mask R-CNN通过端到端训练实现像素级分类，在精度和泛化性上显著优于传统算法。

实际开发中常需结合具体需求选择算法，例如医疗影像注重区域连续性，而自动驾驶更依赖实时边缘检测。