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イメージのセグメンテーション

イメージのセグメント化

イメージのセグメンテーションとは、イメージを複数の部分または領域に分割する処理です。多くの場合、分割はイメージ内のピクセルの特性に基づいて行われます。たとえば、イメージ内で領域を検出する方法の 1 つは、ピクセル値が突然不連続になる部分を探すことです。こうした部分は、通常はエッジを示します。これらのエッジにより領域を定義できます。その他、色の値またはテクスチャに基づいてイメージを領域に分割する方法があります。

アプリ

色のしきい値	カラーイメージのしきい値処理
イメージの領域分割	領域の絞り込みによるイメージのセグメント化

関数

activecontour 動的輪郭 (snakes) を使用した前景と背景へのイメージのセグメント化

`imsegfmm`	高速マーチング法を使用したバイナリイメージのセグメンテーション
`imseggeodesic`	測地線距離ベースの色のセグメンテーションを使用したイメージの 2 または 3 領域へのセグメント化
`imsegkmeans`	k-means クラスタリングベースのイメージセグメンテーション
`imsegkmeans3`	k-means クラスタリングベースのボリュームセグメンテーション
`watershed`	Watershed 変換
`gradientweight`	イメージの勾配に基づいてイメージピクセルの重みを計算
`graydiffweight`	グレースケール強度の差に基づくイメージピクセルの重み計算
`grayconnected`	類似した濃淡値の連続イメージ領域の選択

`graythresh`	Otsu 法を使用するグローバルイメージしきい値
`multithresh`	Otsu 法を使用する複数レベルのイメージしきい値
`otsuthresh`	Otsu 法を使用するグローバルヒストグラムしきい値
`adaptthresh`	局所的な 1 次統計量を使用する適応的なイメージのしきい値

`boundarymask`	セグメンテーションの領域境界の検出
`superpixels`	イメージの 2 次元スーパーピクセルオーバーセグメンテーション
`lazysnapping`	グラフに基づくセグメンテーションを使用した前景と背景へのイメージのセグメント化
`grabcut`	グラフに基づく反復セグメンテーションを使用した前景と背景へのイメージのセグメント化
`superpixels3`	3 次元イメージの 3 次元スーパーピクセルオーバーセグメンテーション
`imoverlay`	バイナリイメージを 2 次元イメージに書き込む
`labeloverlay`	2 次元イメージ上のラベル行列領域の重ね合わせ
`label2idx`	ラベル行列を線形インデックスの cell 配列に変換

`jaccard`	イメージセグメンテーションのための Jaccard 類似度係数
`dice`	イメージセグメンテーションのための Sørensen-Dice 類似度係数
`bfscore`	イメージのセグメンテーションのための輪郭マッチングスコア