基于内容的图像分割方法综述

发布时间：2018-02-24 14:03

  本文关键词： 图像分割 图论 聚类 语义分割 深度神经网络　出处：《软件学报》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,是许多图像处理任务的预处理步骤.近年来,国内外学者主要研究基于图像内容的分割算法.在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将图像分割算法分为基于图论的方法、基于像素聚类的方法和语义分割方法这3种类型并分别加以介绍.对每类方法所包含的典型算法,尤其是最近几年利用深度网络技术的语义图像分割方法的基本思想、优缺点进行了分析、对比和总结.介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价标准,并用实验对各种图像分割算法进行对比.最后进行总结,并对未来可能的发展趋势加以展望.
[Abstract]:Image segmentation refers to the process of dividing an image into several areas with similar properties. It is a preprocessing step for many image processing tasks. Domestic and foreign scholars mainly study image content-based segmentation algorithms. On the basis of extensive investigation of a large number of literature and the latest achievements, the image segmentation algorithm is divided into graph-based methods. Three kinds of methods based on pixel clustering and semantic segmentation are introduced respectively. The basic idea of semantic image segmentation based on depth network technology in recent years is discussed. The advantages and disadvantages of image segmentation are analyzed, compared and summarized. The common benchmark data sets and algorithm evaluation criteria are introduced, and various image segmentation algorithms are compared by experiments. And the possible development trend in the future is prospected.
【作者单位】： 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);南京大学计算机科学与技术系;南京理工大学泰州科技学院移动互联网学院;南京工程学院通信工程系;
【基金】：国家自然科学基金(61373012,91218302,61321491,61373059) 江苏省高校自然科学研究项目(15KJB520016) 江苏省自然科学基金(BK20150016)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1530500