1) target division
目标区域分割
2) region number determination
分割区域数目
4) segmentation object
分割目标
5) object segmentation
目标分割
1.
Motion object segmentation based on spatio-temporal combined and dual-restricted Snake algorithm;
基于时空联合双重约束Snake算法的运动目标分割
2.
In this paper an algorithm,based on an edge-based region growing method,is analyzed theoretically,and the object segmentation flow of the airplane images is introduced.
对边缘区域增长算法进行了理论分析,介绍了用边缘区域增长法对飞机图像进行目标分割的主要步骤,并将该算法对飞机图像进行目标分割的效果与Otsu算法进行了对比。
3.
The key techniques involved in the process of moving object detection and tracking for intelligent video surveillance including object extraction,shadow detection,object segmentation and object tracking are introduced.
介绍了智能视觉监控中运动目标的检测与跟踪过程所涉及的各项关键技术,主要包括目标提取、阴影检测、目标分割和目标跟踪等。
6) target segmentation
目标分割
1.
In the field of image processing, target segmentation is necessary for target recognition.
在图象处理领域中目标分割是目标识别过程中一项必不可少的工作。
2.
In order to meet the real-time requirement of the video sequence fusion in visible and infrared target tracking,region growing method,a frequently used method in target segmentation during target tracking;was used to extract the target regions from IR image through the gray difference between IR targets and its backgrounds.
针对目前红外与可见光目标跟踪的视频序列融合难以满足实时性问题,利用红外图像目标与背景显著的灰度差异特征,结合目标跟踪中目标分割时常用到的区域生长法,通过区域生长方法从红外图像中提取目标区域,再将得到的红外目标区域与已经过图像配准的可见光图像的背景区域进行融合处理,最终得到既具有红外图像较好的目标指示特性又具有可见光图像清晰场景信息的融合图像。
3.
The experimental result demonstrates that this method can give better results for target segmentation.
采用光流法结合基于小波变换的像素级图像融合算法,研究了一种动态目标分割方法。
补充资料：图象区域分割
图象区域分割
image region segmentation
tux一ang quyu fenge图象区域分割(image region义gmentation) 基于图象区域特性的差异对图象进行分割的技术。区域分割的基本思想是标识图象中各个具有相似特征的区域。相似的特征可以是形状、象素值或纹理等。在模式识别中的聚类技术也可用于基于区域的图象分割。 模板匹配基于区域分割图象的一种直接方法是将图象中的区域和一组给定的模板进行比较匹配，从而将符合模板的物体从图象的其它部分中分割出来，而剩余的图象则可根据需要再用其它方法分析。例如，模板匹配可用于分割图文混排的书稿。当文字用模板匹配的方法找出来以后，图形可再用其它方法进行分析。模板匹配的过程往往用相关或卷积计算来进行(参见图象处理的基本运算)。 纹理分俐当物体置于明显的纹理背景中或物体本身具有较强的纹理特征时，就需要利用基于纹理的区域分割方法。由于纹理是某种模式，或者说图案、花样、结构等的重复，所以不能用单个的象素的特性(灰度或颜色)来描述。当然也无法用基于象素的分类方法(参见图象象素分类)。由于纹理经常包含有大量的边缘，因此，除非滤去纹理，否则用边界跟踪的方法分割有丰富纹理的图象很难有好的效果。 纹理的描述与分类是分割的基础(参见图象特征提取)。当我们知道图象中有某种纹理存在时，可利用已知纹理的特征(如该纹理在频域中的描述或空间灰度关系矩阵)在图象中寻找。如果事先没有知识的话，可以采用基于区域的聚类方法进行纹理区域的分割。一种容易想到的办法是:把图象分成若干(小)块，计算每一块的纹理特征，根据特征差别的程度决定是否把小块合并。 区域聚类法聚类法一般可分为区域生长法及分裂合并法。 区域生长区域生长的基本思路是:从满足检测准则的点或一块区域开始，在各个方向上“生长”物体。“生长”的依据是:同一类型区域的特征，如灰度、颜色及纹理特征等，相差不会太远。满足一定合并条件的邻域可以并人该区域。在生长过程中，合并条件可以调整。当再也找不到可合并的邻域时，生长停止。 区域的分裂和合并这个方法的基本思路是:首先将图象分为若干“初始”区域，然后再分裂或合并这些区域，逐步改进区域分割的指标，直到最后将图象分割为数量最少(或符合某一要求)的“基本一致”的区域为止。通常，“一致”性的标准可用特性的均方误差来量度。 与基于边界的图象分割方法(参见图象边缘检测)相比，基于区域生长法和分裂合并法对噪声相对不敏感，但是计算复杂度较高。(俞志和)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条