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Image Processing/Segmentation

Segmentation이란?

- Definition:

  2D 혹은 3D 영상(image)에서 추출하고자 하는 객체(Object)의 윤곽(Contour)을 얻고자 할 때, Pixel/Voxel 단위에서 접근하는 영상처리(Image Processing) 기법이다. 예로부터 다양한 분할기법들이 연구되어 왔으며, 아래에 대표적인 방법들을 기술하였다. 각 방법에 대한 구체적인 설명은 내용이 방대하여 개별적으로 포스팅하도록 할것이다.^^

- 분할의 종류(Types of Segmentation):

  1. Graph-based

  2. Learning-based (Trainable CNNs)

    1) 2D Based

    2) 3D Based

  3. Model-based

    1) Active Shape Model

    2) Active Appearance Model

  4. Partial Differential Equation-based

    1) Level Set method

    2) Parametric method

    3) Fast Marching method

  6. Region-Growing

  7. Clustering

  8. Histogram-based

  9. Compression-based

  10. Thresholding

    1) Otsu's method (Maximum Variance)

    2) K-means Clustering

    3) Balanced Histogram Thresholding

    4) Maximum Entropy method

  10. Multi-Scale (Coarse to Fine)

  11. Watershed Transformation

  12. Variational Methods