単純な画像に使用できるセグメンテーション方法は何ですか？

私が現在携わっているプロジェクトに関連して、自分のイメージを「セグメント化」するのに役立つ可能性があることが1つあることに気付きました。そのために、以下に非常に簡単な例を示しました。

セグメンテーションメソッドは一般的にどのように機能し、どのクラスが最初のイメージから私を導くのに役立ちますか：

...秒に：

ここで発生したと思われるスケーリングを無視してください。

使用できる最も簡単な方法の1つは、

「地域成長」スキーム。ここでは、アルゴリズムはシードポイントから始まり、全体としての領域がピクセルを含む前と後と同じプロパティを持っている限り、シードポイントによって囲まれたピクセルを登録し続けます。これは、適度に優れたシードポイントのセットで再帰的に適用されます。

このプロパティは、色の変化、領域の強度の平均や分散などの統計的プロパティの場合もあれば、テクスチャの場合もあります。そして、セグメンテーションの基準は、地域の均質性です。

同じ原則ですが、代替の実装は、領域の分割とマージのアプローチです。ここでは、画像を最初に固定部分に分割します。たとえば4つの部分に分け、上記のプロパティの対応するスコアを計算します。これで、各サブ領域がさらに分割され、領域が他の領域と大きく異なるか、同じであるかどうかを確認できます。サブパーツの同種性が本質的に同じである場合は、元に戻されます。ただし、要素が異なるプロパティを持つことがわかった場合、要素は異なる領域に分類されます。

詳細については、こちらをご覧ください：http : //vplab.iitm.ac.in/courses/CV_DIP/PDF/lect-Segmen.pdf