《图像分割技术》课件

图像分割技术本课程介绍图像分割技术的定义、分类、应用和发展历程我们将介绍传统方法和深度学习应用，并展望未来的研究方向概述定义与意义分类与应用领域图像分割是将图像分成多个部分或对象的过程根据分割结果的类型和得到的方式，可以将图广泛应用于计算机视觉、医学图像处理、自动像分割分为像素分割、基于边缘的分割、基于驾驶和图像语义分析等领域图像信息的分割和基于深度学习的分割等分割技术在医学图像处理、自动驾驶、图像语义分析等领域得到了广泛的应用像素分割基于阈值的二值化分割1将图像转换成黑白像素图，黑色部分和白色部分可以通过调整阈值来分割自适应二值化分割2在图像中存在灰度值不同的区域时，可以根据不同的灰度阈值锐化图像边缘基于区域的分割3将图像分割成不同的区域，然后根据不同的区域特征来完成分割基于边缘的分割梯度运算边缘检测边缘检测Canny Laplacian通过计算图像的一阶和二阶导数由在年提出，通过计算图像的二阶导数来检测John Canny1986来检测边缘通过求解梯度幅值的局部最大值边缘来检测图像中的边缘基于图像信息的分割区域生长法分水岭算法基于动态规划的分割123从像素点开始逐渐生长，通过将图像看作地理地形建立一个代价函数，根据形成相似的区域图，使用水的流动路线来最大化像素点的权重和的进行分割方式对图像进行分割基于深度学习的分割卷积神经网络（）的应用1CNN使用深度学习的卷积神经网络来训练图像分割模型，获得精准的分割结果特征金字塔网络（）的应用2FPN通过特征层次结构和上采样技术来完成图像分割，使分割结果更加准确网络的应用3U-Net使用更加深入的卷积网络，在较少的数据集上进行训练，得到高质量的U-Net分割结果实例应用医学图像处理中的应用自动驾驶中的应用图像语义分割中的应用采用分割算法对脑部扫描在自动驾驶汽车中，图像分割可使用在深度学习领域中最新技术，MRI图像中肿瘤进行分割、测量和定以帮助车辆识别道路边缘、车道、为不同的图像分配像素级别的标位，为医生的诊断提供支持交通标志等重要信息签，从而识别和分类研究前沿图像分割中的深度学习新方法研究1使用新的深度学习技术，如和网络，来进一步提高图像分割GAN Transformer的准确性和鲁棒性图像分割中的多模态融合研究2将多种分割方法结合起来，例如结合像素级别的分割和语义级别的分割未来发展方向的展望3将图像分割技术与人工智能、云计算和物联网等技术紧密结合，将其应用于更多领域，如智能交通、智能医疗、机器人技术等总结与展望分割技术未来的发展趋势如何更好地利用图像分割技术未来分割技术将更加深入细致，分割时间将更短，一方面，可以通过优化算法、增加数据量、加大存分割结果更符合人类要求储容量等手段来提高分割技术的效果另一方面，可以加强其在医疗、工业、农业等领域的应用，更好地服务人类社会。