基于内容的图像分割方法综述

• 作者: 姜枫 李娜 郝慧珍 郭延文 陈道蓄 顾庆
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 图论 聚类 语义分割 深度神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学与计算机辅助设计
• 页码范围: 160-183
• 页数: 24页
• 分类号: TP391
• 字数: 17810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.j0s.005136

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.