图像分割方法综述

2020 年 11 月 22 日 专知



为了解图像分割领域的研究现状,对图像分割方法进行了系统性梳理,首先按照基于阈值、边缘、区域、聚类、图论及特定理论等6类方法介绍传统图像分割方法;然后介绍基于深度学习的分割方法,并探讨了几种常用的分割网络模型,包括全卷积网络(full convolutional network,FCN)、金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)、DeepLab、Mask R-CNN;最后在图像分割的常用数据集上对同类方法进行了性能比较和分析。 


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图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性。

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