fastai 06-图像分割Question图像分割本质上就是对图像中的每个像素进行分类 。图像 分割什么意思？图像 分割它是将图像划分为若干具有独特性质的特定区域并提出感兴趣的目标的技术和过程，-3/现有的图像 分割方法的关键步骤主要分为以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的/11，方法自1998年以来，研究人员不断改进原方法图像 分割，并将其他学科的一些新理论和方法应用于图像 分割，提出了许多新的分割方法图像-1/ ， 所提取的靶标 。
1、 分割技术较为简单适用范围比较广图像分割是计算机视觉研究中的经典问题，也成为图像理解、分割领域的热点 。它是计算机视觉的基?。峭枷窭斫獾闹匾槌刹糠郑彩峭枷翊碇凶罾训奈侍庵?。所谓图像 分割是指将图像根据灰度、颜色、空间纹理、几何形状等特征划分成若干个互不相交的区域，使这些特征在同一区域表现出一致性或相似性，而在不同区域表现出明显的差异 。
对于灰度图像 ， 区域内的像素一般具有灰度相似性 ， 而区域边界上的像素一般具有灰度不连续性 。关于图像 分割技术，由于问题本身的重要性和艰巨性，自20世纪70年代以来图像 分割问题吸引了众多研究者为之付出巨大努力 。到目前为止图像 分割，还没有一个通用的、完善的方法，但是图像 分割，一般规律已经基本达成共识，产生了相当多的研究成果和方法 。
2、基于粒子群的 图像 分割国内外研究现状图像分割是图像理解的基?。?也是图像 分析的关键步骤 。数据表明，在分割的过程中使用的先验知识越多，算法的精度越高 ， 能力越强，但分割的速度较慢 。针对图像threshold分割的鲁棒性和速度，研究了基于图像 gray threshold的快速分割技术和方法 。主要工作是利用灰色理论、小波变换、模糊理论、模式识别、熵和直方图等概念 ， 构造一个新的阈值分割模型 。
【图像分割实验分析,加速度与力的关系实验图像分析】我国学者在20世纪开始关注的群体智能算法，通过其高效性和并行优化能力，用于优化分割模型，提高分割的速度 。主要研究成果包括:(1)结合遗传算法、小波变换、图像二维熵和灰色理论 ， 提出了一种基于二维灰度熵模型的快速SAR图像分割方法 。Theory 分析和实验结果表明，与传统的Abutaleb 分割方法相比，该方法具有良好的鲁棒性，并且分割的速度明显加快 。(2)将Tsallis熵应用于图像threshold分割，
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