基于内容的图像分割方法综述

被引：180

作者：

姜枫 ^{[1
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顾庆 ^{[1
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郝慧珍 ^{[1
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李娜 ^{[1
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郭延文 ^{[1
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陈道蓄 ^{[1
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机构：

[1] 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

[2] 南京大学计算机科学与技术系

[3] 南京理工大学泰州科技学院移动互联网学院

[4] 南京工程学院通信工程系

来源：

软件学报 | 2017年 / 28卷 / 01期

关键词：

图像分割; 图论; 聚类; 语义分割; 深度神经网络;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.005136

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

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.

引用

页码：160 / 183

页数：24

共 36 条

[1] 基于SLIC与条件随机场的图像分割算法 [J].