Сегментация изображения

• Обзор методов сегментации изображений

  • Методы сегментации основаны на различных подходах, включая статистические, геометрические, итерационные, и методы машинного обучения. 
  • Статистические методы включают в себя методы на основе плотности, кластеризации, и методы, основанные на интенсивности пикселей. 
  • Геометрические методы включают в себя методы, основанные на связности, связности по лямбда, и методы, основанные на дифференциальных уравнениях в частных производных. 
  • Итерационные методы включают в себя методы, основанные на разбиении и слиянии, и методы, основанные на быстром маршировании. 
  • Методы машинного обучения включают в себя методы, основанные на нейронных сетях, и методы, основанные на сегментации на основе уровня. 
  • Методы разбиения графов на разделы и марковские случайные поля также используются для сегментации изображений. 

• Методы на основе плотности

  • Методы на основе плотности включают в себя методы, основанные на кластеризации, и методы, основанные на интенсивности пикселей. 
  • Методы кластеризации включают в себя методы на основе k-средних и методы на основе иерархической кластеризации. 
  • Методы на основе интенсивности пикселей включают в себя методы на основе среднего значения и разброса, а также методы на основе лямбда-кода. 

• Методы на основе связности

  • Методы на основе связности включают в себя методы, основанные на связности по лямбда, и методы, основанные на связности по пути. 
  • Методы, основанные на связности по лямбда, включают в себя методы, основанные на связности и связности по пути, и методы, основанные на дифференциальных уравнениях в частных производных. 

• Методы на основе разбиения и слияния

  • Методы на основе разбиения и слияния включают в себя методы, основанные на дереве квадрантов, и методы, основанные на итерациях разбиения и слияния. 
  • Методы, основанные на дереве квадрантов, включают в себя методы, основанные на разбиении и слиянии, и методы, основанные на специальной структуре данных. 

• Методы машинного обучения

  • Методы, основанные на нейронных сетях, включают в себя методы, основанные на сверточных нейронных сетях и методы, основанные на рекуррентных нейронных сетях. 

• Методы разбиения графов на разделы

  • Методы разбиения графов на разделы включают в себя методы, основанные на нормализованных сокращениях, случайном переходе, минимальном сокращении, изопериметрическом разбиении на разделы, и классификации объектов на основе сегментации. 

• Марковские случайные поля

  • Марковские случайные поля (MRF) используются для сегментации изображений и основаны на их априорных распределениях вероятностей и критериях обновления значений. 
  • Контролируемая сегментация изображений с использованием MRF и метода максимальной апостериорной оценки (MAP) является одним из подходов к сегментации изображений. 
  • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.