《图像分割二》课件

《图像分割二》课件PPT图像分割二PPT课件

一、图像分割算法概述原理利用不同原理实现图像分割的算法常见算法包括阈值分割、基于聚类的分割、边缘检测分割和基于模型的分割评价标准如准确性、鲁棒性、计算效率等

二、阈值分割基本原理确定阈值应用场景123通过设定阈值来将图像分统计图像像素值的分布，如二值化图像、目标检测成不同的区域寻找合适的阈值等

三、基于聚类的图像分割基本思想常见算法评价指标将图像像素聚类成不同的簇，如K-means聚类、谱聚类等包括紧密性、分离性、分割效簇内像素相似果等

四、边缘检测分割原理1通过检测图像中不连续的强度变化来找到边缘常见算法2如Sobel算子、Canny算子等评价指标3如边缘定位准确性、边缘连续性等

五、基于模型的分割分割思想常见模型利用模型利用模型对图像进行建模，根据如神经网络、图割等根据模型参数和优化方法进行分模型进行分割割

六、小结算法优缺点不同算法有不同的优点和限制，根据需求选择合适的算法应用场景根据具体应用场景选择合适的算法进行图像分割未来趋势未来图像分割将趋向精确性、高效性和自适应性。