主要内容

图像分割

部分图片

图像分割是将图像划分为部分或区域的过程。这种划分通常是基于图像中像素的特征。例如,在图像中找到区域的一种方法是寻找像素值中的突发性不连续,这通常表示边缘。这些边可以定义区域。其他方法根据颜色值或纹理将图像划分为区域。

应用程序

颜色阈值 阈值彩色图像
图像裂殖体 通过细化区域分割图像
裂殖体体积 分段三维灰度或RGB体积图像

功能

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graythresh 使用Otsu方法的全局图像阈值
multithresh 使用Otsu方法的多级图像阈值
otsuthresh 使用Otsu方法的全局直方图阈值
adaptthresh 自适应图像阈值使用局部一阶统计
grayconnected 利用泛填法选取灰度值相近的连续图像区域
分水岭 分水岭变换
activecontour 利用活动轮廓(蛇)区域生长技术将图像分割为前景和背景
lazysnapping 使用基于图的分割方法将图像分割为前景和背景
grabcut 利用基于迭代图的分割方法将图像分割为前景和背景
imseggeodesic 利用基于测地线距离的颜色分割将图像分割成两个或三个区域
imsegfmm 二值图像快速步进分割方法
gradientweight 根据图像梯度计算图像像素的权重
graydiffweight 根据灰度强度差计算图像像素的权重
imsegkmeans 基于k均值聚类的图像分割
imsegkmeans3 基于k均值聚类的体积分割
superpixels 图像的二维超像素过分割
superpixels3 三维图像的三维超像素超分割
imoverlay 将二进制掩码刻录成二维图像
labeloverlay 在二维图像上叠加标签矩阵区域
label2idx 将标签矩阵转换为线性指标的单元格数组
boundarymask 找到分割的区域边界
jaccard Jaccard相似系数用于图像分割
骰子 用于图像分割的Sørensen-Dice相似系数
bfscore 图像分割的轮廓匹配评分

主题

使用颜色阈值分割

使用Gabor滤波器,超像素和其他技术分割

使用卷分割器进行分割