Exemple de segmentation d`image

La méthode décrit chaque segment par sa texture et sa forme de contour. Les segmentations d`image sont calculées à plusieurs échelles dans l`espace d`échelle et parfois propagées de grossières à fines échelles; Voir segmentation de l`espace-échelle. Cette opération est répétée avec des clusters plus petits et plus petits jusqu`à ce qu`aucun autre cluster ne soit formé. Pour segmenter un objet à partir d`une image, il faut toutefois délimiter les régions fermées. Sigma _ {lambda epsilon Lambda} P (f_ {i} | lambda) P (lambda)}}} ici λ ε Λ {displaystyle lambda epsilon Lambda} est l`ensemble de toutes les étiquettes possibles. Plusieurs algorithmes et techniques d`usage général ont été développés pour la segmentation de l`image. L`image de tissu a été acquise à l`aide d`image acquisition Toolbox ™. Les deux dernières couleurs ont des composants bleus élevés, mais en fait ils ne sont pas bleus, puisque les autres composants sont élevés, aussi. Parce que nous connaissons la couleur de fond, nous pouvons facilement l`enlever, couper le premier plan, et utiliser une image différente comme arrière-plan. L`idée centrale est de représenter le contour évolutif en utilisant une fonction signée dont le zéro correspond au contour réel. FLORACK et Kuijper ont également repris ces idées pour la segmentation d`images à plusieurs échelles en reliant des structures d`images sur des balances. Si vous regardez attentivement la figure ci-dessus, vous pouvez voir, qu`un pixel est bleu vraiment, si le composant bleu est élevé et les autres sont faibles. À chaque itération, il considère les pixels voisins de la même manière que la région ensemencée en croissance.

Le ciel est définitivement bleu, bien qu`il ait un gradient vertical considérable de l`obscurité au bleu clair. Le résultat de la segmentation d`image est un ensemble de segments qui couvrent collectivement l`image entière, ou un ensemble de contours extraits de l`image (voir détection des arêtes). Dans ce cas, la distance est la différence carrée ou absolue entre un pixel et un centre de cluster. Utilisez la transformation radon pour détecter les lignes d`une image. Plusieurs méthodes populaires sont utilisées dans l`industrie, y compris la méthode d`entropie maximale, la méthode d`Otsu (variance maximale) et k-means clustering. Gauch et Pizer [59] ont étudié le problème complémentaire des crêtes et des vallées à plusieurs échelles et développé un outil pour la segmentation interactive des images basée sur des bassins hydrographiques multi-échelles.