50種常見的影像分割技術

1. 邊緣檢測分割：透過檢測影像中的邊緣來分割影像，例如Canny邊緣檢測運算元。

2. 區域生長分割：從一組種子點開始，逐步增長區域，直到滿足一定的相似性條件。

3. 區域分裂與合併分割：透過分裂和合並區域來分割影像，例如基於區域的分裂合併演算法。

4. 基於閾值的分割：除了簡單的全域性閾值分割，還有區域性閾值分割、動態閾值分割等。

5. 基於聚類的分割：如K-means、層次聚類等方法。

6. 水平集方法：使用水平集方法來演化介面，以分割影像。

7. 基於圖的分割：利用圖論中的最小割演算法進行影像分割。

8. 深度學習方法：如卷積神經網路（CNN）、U-Net等用於影像分割。

9. ** watershed分割**：模擬地形學中的分水嶺，用於影像分割。

10. 基於模型的分割：使用統計模型或幾何模型進行影像分割。

11. 多尺度分析分割：在不同的尺度上分析影像，進行分割。

12. 頻域分析分割：在頻域對影像進行分析，以實現分割。

13. 小波變換分割：利用小波變換的多尺度特性進行影像分割。

14. 形態學分割：使用形態學操作如膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等進行影像分割。

15. 分水嶺變換分割：基於流域模型的分割方法。

16. 馬爾可夫隨機場（MRF）分割：利用MRF模型進行影像分割。

17. Otsu方法：自動選擇最佳閾值進行影像分割。

18. 基於規則的分割：根據預定義的規則進行影像分割。

19. 模糊C-means聚類分割：利用模糊邏輯進行影像分割。

20. 基於內容的分割：根據影像內容特徵進行分割。

21. GrabCut演算法：基於圖割的互動式前景提取演算法。

22. Mean Shift分割：基於密度梯度的無參模式識別技術。

23. Spectral clustering：基於譜圖理論的聚類方法。

24. Normalized cuts：基於圖論的影像分割方法。

25. Random walks：基於隨機遊走理論的影像分割方法。

26. Gaussian mixture models (GMMs)：用於聚類的機率模型。

27. Beta mixture model：用於影像分割的統計模型。

28. Superpixels：透過過度分割將影像劃分為具有相似特徵的超級畫素。

29. SLIC (Simple Linear Iterative Clustering)：用於生成超畫素的方法。

30. Quick Shift：基於密度梯度的影像分割方法。

31. TurboPixels：一種快速且有效的影像分割演算法。

32. Active contours (Snakes)：用於影像分割的曲線演化方法。

33. Level set methods：基於偏微分方程的影像分割方法。

34. Geodesic active contours：基於影像梯度的曲線演化方法。

35. Local binary patterns (LBP)：用於紋理分析的影像分割方法。

36. Hough transform：用於檢測影像中的直線、圓等幾何形狀。

37. RANSAC (Random Sample Consensus)：用於穩健估計的迭代方法。

38. Intensity-based segmentation：基於影像強度的分割方法。

39. Color-based segmentation：基於影像顏色的分割方法。

40. Texture-based segmentation：基於影像紋理的分割方法。

41. Shape-based segmentation：基於影像形狀的分割方法。

42. Motion-based segmentation：基於影像序列中物件的運動進行分割。

43. Interactive segmentation：透過使用者互動進行影像分割的方法。

44. Local entropy：基於區域性熵的影像分割方法。

45. Local binary fitting (LBF)：用於影像分割的區域性模型。

46. Adaptive thresholding：根據影像區域性特性自動選擇閾值的分割方法。

47. Panchromatic sharpening：利用全色影像進行影像分割的方法。

48. Hysteresis thresholding：結合多個閾值的影像分割方法。

49. Maximum likelihood estimation (MLE)：基於最大似然估計的影像分割方法。

50. Support vector machines (SVMs)：用於影像分割的分類器。