הסבר על טכניקות סגמנטציה של תמונה

סגמנטציה של תמונה היא תהליך קרדינלי בראייה ממוחשבת, המאפשר חלוקה של תמונה לקטעים משמעותיים. מפה קונספטואלית זו מספקת סקירה מקיפה של טכניקות שונות לסגמנטציה של תמונה, ועוזרת למקצוענים ולחובבים להבין את המורכבויות של כל שיטה.

מושג מרכזי: טכניקות סגמנטציה של תמונה

בלב עיבוד התמונה, טכניקות הסגמנטציה חיוניות לחלוקת תמונה לחלקים שקל יותר לנתח. טכניקות אלו הן קרדינליות ביישומים הנעים מעיבוד תמונות רפואיות ועד רכבים אוטונומיים.

שיטות מבוססות סף

שיטות מבוססות סף הן בין הטכניקות הפשוטות ביותר לסגמנטציה. הן כוללות קביעת ערך סף כדי להפריד פיקסלים לקטעים שונים. שיטות מרכזיות כוללות:

• סף גלובלי: מיישם ערך סף יחיד על כל התמונה.
• סף אדפטיבי: משתמש בערכי סף משתנים באזורים שונים של התמונה.
• שיטת אוצו: שיטה אוטומטית לבחירת סף הממזערת את השונות בתוך הקטגוריות.

שיטות מבוססות קצוות

שיטות מבוססות קצוות מתמקדות בזיהוי קצוות בתוך התמונה כדי להגדיר גבולות בין קטעים. שיטות אלו כוללות:

• מפעיל סובל: עושה שימוש בקורנלים קונולוציוניים כדי לזהות קצוות.
• מגלה קצוות קני: אלגוריתם רב-שלבי המספק זיהוי קצוות חזק.
• מפעיל פרויט: דומה לסובל, מדגיש זיהוי קצוות דרך חישוב גרדיאנט.

שיטות מבוססות אזורים

שיטות מבוססות אזורים כוללות סגמנטציה של תמונה על בסיס הדמיון של פיקסלים באזור. טכניקות כוללות:

• גידול אזורים: מתחיל עם נקודות זרע ומגדל אזורים על ידי הוספת פיקסלים שכנים.
• פיצול אזורים: מחלק תמונה לקבוצת אזורים לא חופפים.
• מיזוג אזורים: משלב אזורים סמוכים על בסיס קריטריונים מוגדרים מראש.

יישומים מעשיים

טכניקות סגמנטציה של תמונה בשימוש נרחב בתחומים שונים. בעיבוד תמונות רפואיות, הן מסייעות בזיהוי גידולים ואנומליות אחרות. ברכבים אוטונומיים, סגמנטציה מסייעת בזיהוי אובייקטים והבנת הסצנה.

סיכום

הבנת טכניקות סגמנטציה של תמונה היא חיונית לכל מי שעובד בעיבוד תמונה ובראייה ממוחשבת. מפה קונספטואלית זו משמשת כמדריך לשליטה בטכניקות אלו, ומציעה תובנות לגבי היישומים והיתרונות שלהן.