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 |
| ボリュームの領域分割 | 3 次元グレースケールまたは RGB ボリューム イメージのセグメンテーション |
関数
トピック
イメージの領域分割を使用したセグメンテーション
- イメージの領域分割アプリ入門
イメージの領域分割を使用して、さまざまな手法でイメージをセグメント化し、バイナリ マスクを調整して保存し、セグメンテーション コードをエクスポートします。
- アドオン エクスプローラーを使用したサンプル データのインストール
Image Processing Toolbox のイメージ データ パッケージには、サンプルの 3 次元ボリューム データが含まれています。
色のしきい値を使用したセグメンテーション
- 色のしきい値アプリを使用したイメージのセグメント化およびマスクの作成
色のしきい値を使用し、カラー値に基づいてイメージをセグメント化し、バイナリ マスク イメージを作成します。 - 色のしきい値アプリでのライブ イメージの取得
ライブ USB Web カメラから取得したイメージに色のしきい値処理を行うことができます。 - 色のしきい値アプリの点群を使用したイメージのセグメンテーション
この例では、色のしきい値アプリの点群コントロールを使用して、イメージをセグメント化する方法を説明します。
ガボール フィルター、スーパーピクセルおよびその他の手法を使用したセグメンテーション
- 色特徴とスーパーピクセルを使用した地表の分類のプロット
この例では、k-means クラスタリングとスーパーピクセルを使用し、色特徴に基づいた地表タイプの分類を行う方法を説明します。 - 3 次元胸部スキャンからの肺のセグメント化
この例では、動的輪郭 (snakes) を使用して 3 次元セグメンテーションを実行し、"ボリューム ビューアー" アプリを使用して結果を表示する方法を説明します。
ボリュームの領域分割を使用したセグメンテーション
- ボリュームの領域分割を使用したバイナリ マスクの作成
この例では、ボリュームの領域分割アプリでボリュームをセグメント化する方法を説明します。 - ボリュームの領域分割を使用したセマンティック セグメンテーションの作成
この例では、ボリュームの領域分割アプリを使用してボリュームのセマンティック セグメンテーションを作成する方法を説明します。 - Work with Blocked Images Using Volume Segmenter
This example shows how to work with a single-resolution blocked image in the Volume Segmenter app.
注目の例
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