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文档简介

《图像分割二》PPT课件图像分割二PPT课件一、图像分割算法概述原理利用不同原理实现图像分割的算法。常见算法包括阈值分割、基于聚类的分割、边缘检测分割和基于模型的分割。评价标准如准确性、鲁棒性、计算效率等。二、阈值分割1基本原理通过设定阈值来将图像分成不同的区域。2确定阈值统计图像像素值的分布，寻找合适的阈值。3应用场景如二值化图像、目标检测等。三、基于聚类的图像分割基本思想将图像像素聚类成不同的簇，簇内像素相似。常见算法如K-means聚类、谱聚类等。评价指标包括紧密性、分离性、分割效果等。四、边缘检测分割1原理通过检测图像中不连续的强度变化来找到边缘。2常见算法如Sobel算子、Canny算子等。3评价指标如边缘定位准确性、边缘连续性等。五、基于模型的分割分割思想利用模型对图像进行建模，根据模型进行分割。常见模型如神经网络、图割等。利用模型根据模型参数和优化方法进行分割。六、小结算法优缺点不同算法有不同的优点和限制，根据需求选择合适的算法。应用场景根据具体应用场景选择合适的算法进行图像分割。未来

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