简述图像分割中区域生长算法和分水岭算法的基本原理和步骤。
举一反三
- 图像分割算法一般是基于亮度值的不连续性和相似性这两个基本特征,下列图像分割方法中( )不是基于相似性的分割方法。 A: 区域生长 B: 分水岭算法 C: 聚合算法 D: 利用Sobel算子进行边缘检测分割
- 图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特征之一：不连续性和相似性，选择下列图像分割方法中不是基于相似性的分割方法（） A: 区域生长 B: 分水岭算法 C: 聚合算法 D: 利用Sobel算子进行边缘检测分割（非连续性）
- 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。下面关于图像分割算法的说法中，错误的是（ ）。 A: 分水岭算法、MeanShift分割、区域生长和Ostu阈值分割都可以完成对图像的分割 B: Otsu阈值分割又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取 C: 区域生长法是通过计算偏移的均值向量来完成分割的 D: 分水岭算法常用来对图像中连在一起目标物体进行分割
- 简述ALOHA算法和时隙ALOHA算法的基本算法的基本原理和它们之间的区别。
- 分水岭分割的算法是()