算法调优：实践初期，我们发现无论如何调节模型参数，人像在视频中的分割边缘都会出现剧烈抖动，而且抖动会...
一、基于阈值的图像分割算法 基于阈值的图像分割算法是最简单和常用的一种方法。它根据像素灰度值与设定的阈值进行比较,将图像分成两个或多个区域。这种方法的准确性和效率都相对较低。当图像具有类似灰度的不同物体时,阈值选择变得困难,并且难以处理复杂的图像背景。 二、基于区域的图像分割算法 基于区域的图像分割算...
图像分割算法比较
常见算法 FCN:FCN可以说是语义分割的开创者，它把最后几层的全连接层换成了卷积层，并且最后的卷积层...
一、效果比较 传统方法:传统方法适合于较简单的图像分割任务,能够快速且准确地分割医学图像。例如,阈值分割法根据像素亮度或颜色来进行分割,特别适用于二值化分割;形态学操作可以处理图像边界的形态学细节,例如去除孤立点等;区域生长算法基于颜色以及颜色距离来使图像逐渐分割成不同的区域。 深度学习方法:深度学习方法基于...
基于边缘检测的分割:通过检测图像中的边缘来实现分割。例如,可以使用Canny边缘检测器(cv::Canny()函数)或Sobel算子(cv::Sobel()函数)来检测边缘。 基于聚类的分割:这种方法将图像分为具有相似特征的像素组。例如,可以使用K-means聚类(cv::kmeans()函数)或DBSCAN聚类算法来实现。
主要的CNN模型却别比较如下: 1. FCN(Fully Convolutional Network):FCN是第一个使用全卷积网络进行图像语义分割的算法。FCN将全连接层替换成全卷积层,使得网络接受任意大小的输入图像,并输出相同大小的特征图。然后,通过上采样和融合特征层的方式获得图像分割结果。FCN在准确性方面表现出色,但其计算量较大,导致实时性...
种特征的多尺度分割算法。首先利用图像梯度信息选取种子点;其次综合高分辨率遥感图 像地物的局部光谱信息和全局形状信息作为区域生长的准则进行区域生长。迭代这两个过 程,直到所有区域的平均面积大于设定的尺度面积参数则停止生长。该算法用vc实现,实 验结果表明该算法能获得不同尺度下的分割结果且分割效率高、分割效果...
M-S模型的水平集图像分割方法依赖于图像同质区域的全局信息,因而分割过程时间效率较低.为了提高计算效率,该方法在图像处理领域得到很多改进.本文在简化的M-S模型即C-V模型的基础上,讨论了现有3种改进分割演化算法,即:去掉C-V模型中的正则项;用|??|取代狄拉克函数,使得方法具有更好的全局优化性;加入梯度局部项,...