导图创作分享
本导图提供了图像分割技术的全面概述，从基本原理到应用技术，再到客观评价与发展趋势，以及在各个领域的实际应用，旨在为大众读者提供一个清晰的图像分割技术知识框架。
大纲
- 图像分割技术总览
- 什么是图像分割
- 图像分割的定义
- 将图像划分为具有独特性质的区域
- 图像分割的重要性
- 图像处理和计算机视觉的基础
- 图像分割的定义
- 图像分割的基本原理
- 研究历史
- 20世纪60年代以来的发展历程
- 分类方法
- 阈值分割法
- 基于灰度的像素集合划分
- 边缘检测法
- 寻找灰度突变的边界
- 方法分类
- 局部图像函数
- 图像滤波
- 多尺度和多分辨率
- 边界曲线拟合
- 区域分割法
- 基于相似性质的像素连通
- 主要方法
- 区域生长
- 聚类法
- 分裂合并法
- 阈值分割法
- 研究历史
- 图像分割的应用技术
- 小波变换
- 继承和发展Fourier变换
- 边缘点检测与定位
- 聚类分析
- 模糊C均值（FCM）技术
- 灰度与彩色图像分割
- 神经网络
- 基于像素与特征的算法
- 特征提取与分类
- 小波变换
- 客观评价与发展趋势
- 传统方法的局限性
- 基于局部特征的不足
- 新概念与方法的应用
- 小波分析、神经网络、遗传算法
- 研究趋势
- 针对不同图像选择合适方法
- 新算法的提出与改进
- 传统方法的局限性
- 图像分割的实际应用
- 应用领域
- 航空航天
- 生物医学工程
- 工业检测
- 机器人视觉
- 公安司法
- 军事制导
- 文化艺术
- 地理测绘
- 应用领域
- 什么是图像分割
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