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 (R2020b 以降)

関数

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Segment Anything モデル (SAM) を使用したセグメンテーション

segmentAnythingModel Pretrained Segment Anything Model (SAM) for semantic segmentation (R2024a 以降)

セグメンテーションの手法

`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
`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
`watershed`	Watershed 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
`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
`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
`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

セグメンテーション結果の表示

`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
`boundarymask`	セグメンテーションの領域境界の検出

セグメンテーションの精度の評価

`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

Segment Anything モデルを使用したセグメンテーション

Get Started with Segment Anything Model for Image Segmentation
Perform interactive image segmentation using Segment Anything Model (SAM) and deep learning.

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入門

イメージの領域分割アプリを使用して、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

色のしきい値を使用したイメージのセグメント化とマスクの作成
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
色のしきい値アプリを使用して、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います。

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
k-means クラスタリングとスーパーピクセルを使用して、色特徴に基づき、地表タイプの分類をします。
3 次元胸部スキャンからの肺のセグメント化
動的輪郭 (snakes) を使用して 3-D 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
Segment a volumetric image that could be too large to fit into memory by converting the volume to a blocked image.