帮我做一个图像分割方法依据不连续性和相似性进行分类的思维导图
时间: 2024-04-13 15:25:09 浏览: 6
当根据不连续性和相似性对图像进行分类时,可以使用以下思维导图来帮助理清思路:
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图像分割方法
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├── 不连续性分割
│ ├── 边缘检测
│ │ ├── Sobel
│ │ ├── Canny
│ │ ├── Laplacian
│ │ └── ...
│ ├── 基于图的分割
│ │ ├── Normalized Cut
│ │ ├── Min-cut/Max-flow
│ │ ├── GrabCut
│ │ └── ...
│ ├── 模型驱动的分割
│ │ ├── 基于统计形状模型
│ │ ├── 基于隐马尔可夫模型
│ │ ├── 基于条件随机场(CRF)
│ │ └── ...
│ └── 深度学习分割
│ ├── 全卷积网络(FCN)
│ ├── U-Net
│ ├── Mask R-CNN
│ └── ...
└── 相似性分割
├── 阈值分割
├── 区域增长
├── 基于聚类的分割
├── 分水岭算法
└── ...
```
这个思维导图将图像分割方法按照不连续性和相似性进行了分类,每个分类下列举了一些典型的方法。你可以根据具体需求选择适合的方法进行图像分割。