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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

すべて展開する

graythreshOtsu 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
otsuthreshOtsu 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
grayconnected塗りつぶし手法の使用による類似した濃淡値の連続イメージ領域の選択
watershedWatershed 変換
activecontour動的輪郭 (snakes) 領域拡張法を使用した前景と背景へのイメージのセグメント化
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
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
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
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
imsegkmeansk-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
imsegkmeans3k-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
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
superpixels33 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
labeloverlay2 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
boundarymaskセグメンテーションの領域境界の検出
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

トピック

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

この例では、色のしきい値アプリを使用してイメージをセグメント化し、バイナリ マスク イメージを作成する方法を説明します。

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する方法を説明します。

注目の例