图像分割是指什么

飘--魂2022-10-04 11:39:541条回答

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dp1109 共回答了19个问题 | 采纳率84.2%
  图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程.它是由图像处理到图像分析的关键步骤.现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等.1998年以来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法.图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别,图像搜索等等领域.
1年前

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图像分割是什么意思?
xiazi98201年前1
wflsj 共回答了20个问题 | 采纳率85%
 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程.它是由图像处理到图像分析的关键步骤.现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等.近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法.
第六章 图像分割(4学时)6.1 基于图像灰度分布的阈值方法6.2 基于图像灰度空间分布的阈值方法6.3 边缘检测法教学
第六章 图像分割(4学时)
6.1 基于图像灰度分布的阈值方法
6.2 基于图像灰度空间分布的阈值方法
6.3 边缘检测法
教学要求:要求理解和掌握图像分割的概念及定义;掌握和应用基于图像灰度分布的阈值方法;掌握和应用基于图像灰度空间分布的阈值方法;理解和掌握基于边缘检测的图像分割方法等.
重点和难点:基于图像灰度的阈值分割方法
第七章 二值图像处理(4学时)
7.1 二值图像中的基本概念
7.2 腐蚀与膨胀
7.3 开运算与闭运算
7.4 贴标签及细线化方法
教学要求:要求理解和掌握二值图像的概念及定义;掌握和应用二值图像的腐蚀与膨胀;掌握和应用二值图像的开运算与闭运算;理解和掌握贴标签及细线化方法等.
重点和难点:二值图像的基本运算
第八章 图像变换(4学时)
8.1 图像的频域变换——傅立叶变换及其在图像处理中的应用
8.2 离散余弦变换及沃尔什变换
教学要求:要求理解和掌握图像变换的概念及定义;掌握和应用傅立叶变换;理解和掌握离散余弦变换及沃尔什变换等.
重点和难点:傅立叶变换及其在图像处理中的应用
*第九章 图像压缩编码
9.1 图像冗余的概念
9.2 图像的无损压缩编码
9.3 图像的变换压缩编码
9.4 图像的量化压缩编码和混合压缩编码
教学要求:要求理解和掌握图像压缩的概念及定义;掌握和应用图像的无损压缩编码;掌握和应用图像的变换压缩编码;理解和掌握图像的量化压缩编码和混合压缩编码等.
重点和难点:图像的无损压缩编码和图像的变换压缩编码方法,及其在图像压缩中的应用
注:带“*”部分为可选内容.
heromao1年前1
cn_cjx 共回答了24个问题 | 采纳率87.5%
第六章 图像分割(4学时)
6.1 基于图像灰度分布的阈值方法
6.2 基于图像灰度空间分布的阈值方法
6.3 边缘检测法
教学要求:要求理解和掌握图像分割的概念及定义;掌握和应用基于图像灰度分布的阈值方法;掌握和应用基于图像灰度空间分布的阈值方法;理解和掌握基于边缘检测的图像分割方法等.
重点和难点:基于图像灰度的阈值分割方法
第七章 二值图像处理(4学时)
7.1 二值图像中的基本概念
7.2 腐蚀与膨胀
7.3 开运算与闭运算
7.4 贴标签及细线化方法
教学要求:要求理解和掌握二值图像的概念及定义;掌握和应用二值图像的腐蚀与膨胀;掌握和应用二值图像的开运算与闭运算;理解和掌握贴标签及细线化方法等.
重点和难点:二值图像的基本运算
第八章 图像变换(4学时)
8.1 图像的频域变换——傅立叶变换及其在图像处理中的应用
8.2 离散余弦变换及沃尔什变换
教学要求:要求理解和掌握图像变换的概念及定义;掌握和应用傅立叶变换;理解和掌握离散余弦变换及沃尔什变换等.
重点和难点:傅立叶变换及其在图像处理中的应用
*第九章 图像压缩编码
9.1 图像冗余的概念
9.2 图像的无损压缩编码
9.3 图像的变换压缩编码
9.4 图像的量化压缩编码和混合压缩编码
教学要求:要求理解和掌握图像压缩的概念及定义;掌握和应用图像的无损压缩编码;掌握和应用图像的变换压缩编码;理解和掌握图像的量化压缩编码和混合压缩编码等.
The sixth chapter image segmentation (4 hours)
6.1 based on threshold methods of image greyscale distribution
6.2 threshold method based on spatial distribution of image grey scale
6.3 edge detection method
Teaching requirements:the requirement to understand and master the concept and definition of image segmentation;Acquire and apply threshold method based on image gray scale distribution;Acquire and apply threshold method based on spatial distribution of image grey scale;Understand and master image segmentation method based on edge detection and so on.
Emphases and difficulties:based on image gray-level threshold segmentation method
Chapter seventh binary image processing (4 hours)
7.1 basic concepts in binary image
7.2 corrosion and expansion
7.3 opening and closing operations
7.4 labelling and thin lines method
Teaching requirements:requirement to understand and grasp the concept of binary images and definitions;Acquire and apply corrosion of binary images and expansion;Acquire and apply binary image of the opening and closing operations;Understand and master the label and method of thin lines.
Emphases and difficulties:basic operation of binary image
Eighth chapter image transformation (4 units)
8.1 image transform of frequency domain – Fourier transform and its application in image processing
8.2 the discrete cosine transform and Walsh transform
Teaching requirements:requirements understand and grasp the concept and definition of image transformation;Mastering and applying Fourier transform;Understand and grasp the discrete cosine transform and Walsh transform.
Emphases and difficulties:the Fourier transform and its application in image processing
* The Nineth image compression coding
9.1 image redundancy concept
9.2 lossless image compression coding
9.3 image transform coding
9.4 quantization of image compression coding and hybrid coding
Teaching requirements:image compression requires understanding and mastery of concepts and definitions;Acquire and apply lossless compression coding of image;Acquire and apply the transform image coding;Understand and master the quantization of image compression coding and hybrid coding,and so on.
Emphases and difficulties:lossless compression coding of image transform and image compression coding method and its application in image compression.