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Segmentación de imágenes

Segmentar imágenes

La segmentación de imágenes es el proceso de particionar una imagen en partes o regiones. Esta división en partes se basa a menudo en las características de los píxeles de la imagen. Por ejemplo, una forma de buscar regiones en una imagen es buscar discontinuidades abruptas en valores de píxel, que normalmente indican aristas. Estas aristas pueden definir regiones. Otros métodos dividen la imagen en regiones en función de los valores de color o la textura.

Aplicaciones

Color Thresholder	Umbral de una imagen de color
Segmentador de imágenes	Segmenta una imagen refinando regiones

Funciones

activecontour Segmentar la imagen en primer plano y en segundo plano utilizando contornos activos (serpientes)

`imsegfmm`	Segmentación de imágenes binarias mediante el método de marcha rápida
`imseggeodesic`	Segmenta la imagen en dos o tres regiones utilizando la segmentación de color basada en la distancia geodésica
`imsegkmeans`	K-significa segmentación de imagen basada en clustering
`imsegkmeans3`	K-significa segmentación de volumen basada en clustering
`watershed`	Transformación de cuencas
`gradientweight`	Calcule ponderaciones para píxeles de imagen en función del degradado de imagen
`graydiffweight`	Calcule ponderaciones para píxeles de imagen según la diferencia de intensidad de escala de grises
`grayconnected`	Seleccione una región de imagen contigua con valores grises similares

`graythresh`	Umbral de imagen global utilizando el método de Otsu
`multithresh`	Umbrales de imagen multinivel utilizando el método de Otsu
`otsuthresh`	Umbral de histograma global utilizando el método de Otsu
`adaptthresh`	Umbral de imagen adaptable mediante estadísticas locales de primer orden

`boundarymask`	Encuentre los límites de la segmentación
`superpixels`	superposición de imágenes en 2-D superpixel
`lazysnapping`	Segmentar la imagen en primer plano y en segundo plano mediante la segmentación basada en gráficos
`grabcut`	Segmentar la imagen en primer plano y en segundo plano mediante la segmentación iterativa basada en gráficos
`superpixels3`	3-d sobresegmentación de superpixel de imagen 3D
`imoverlay`	Quemar la máscara binaria en la imagen en 2-D
`labeloverlay`	Superponer regiones de matriz de etiquetas en imágenes en 2-D
`label2idx`	Convierta matrices de etiquetas en matrices de celdas de índices lineales

`jaccard`	Coeficiente de similitud Jaccard para la segmentación de imágenes
`dice`	El coeficiente de similitud de SØRENSEN-dice para la segmentación de imágenes
`bfscore`	Puntuación de coincidencia de contorno para segmentación de imágenes

Temas

Segmentación utilizando el segmentador de imágenes

Segmentación de imágenes mediante la aplicación segmentador de imágenes

En este tema se proporciona información general sobre la aplicación segmentador de imágenes y sus capacidades.

Segmentación mediante corte de gráfico en segmentador de imagen

Utilice el corte de gráfico para segmentar una imagen en los elementos de primer plano y de fondo, utilizando líneas de clasificación que dibuje sobre la imagen.

Segmentación mediante corte de gráfico local (Grabcut) en segmentador de imágenes

Utilice el corte de gráfico local (grabcut) para segmentar una imagen en los elementos de primer plano y de fondo, utilizando líneas de clasificación que dibuje sobre la imagen.

Segmentación utilizando buscar círculos en segmentador de imágenes

Para segmentar círculos de una imagen, utilice la opción Buscar círculos en la aplicación segmentador de imágenes y especifique un rango de diámetros aceptables.

Segmentación utilizando el clúster automático en el segmentador de imágenes

Utilice la opción auto Cluster en la aplicación segmentador de imágenes para segmentar una imagen en los elementos de primer plano y de fondo.

Instalar datos de ejemplo mediante el explorador de complementos

Imagen Processing Toolbox paquete de datos de imagen contiene datos volumétricos 3-D de muestra.

Segmentación con el umbral de color

Segmentación de imágenes con la aplicación color Thresholder

Este ejemplo muestra cómo segmentar una imagen basada en regiones con un color similar. Puede visualizar la imagen en diferentes espacios de color para diferenciar los objetos de la imagen.

Adquiera imágenes en vivo en la aplicación color Thresholder

Puede realizar un umbral de color en una imagen adquirida desde una cámara web USB en vivo.

Segmentación de imágenes mediante nubes de puntos en la aplicación de umbral de color

Utilice el control de nubes de puntos para segmentar una imagen seleccionando un rango de colores pertenecientes al objeto que se van a aislar.

Segmentación usando filtros Gabor, Superpixeles y otras técnicas

Trazar clasificación de terrenos con características de color y Superpíxeles

En este ejemplo se muestra cómo realizar la clasificación de tipos de terrenos basándose en las entidades de color mediante clústeres K-means y superpíxeles.

Segmenta los pulmones de la exploración de tórax en 3-D

Este ejemplo muestra cómo realizar una segmentación 3D utilizando contornos activos (serpientes).

Ejemplos destacados

Segmentación de texturas con filtros Gabor

Este ejemplo muestra cómo utilizar la segmentación de texturas para identificar las regiones en función de su textura.

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Segmentación de texturas con filtros de texturas

Este ejemplo muestra cómo utilizar la segmentación de texturas mediante filtros de entropía.

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Segmentación basada en color usando el espacio de color L * a * b *

Este ejemplo muestra cómo identificar diferentes colores en la tela mediante el análisis del espacio de color L * a * b *.

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Segmentación basada en color mediante la agrupación en clústeres K-means

Este ejemplo muestra cómo segmentar los colores de forma automatizada utilizando el espacio de color L * a * b * y la agrupación en clústeres K-means.

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