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영상 분할

영상 분할

영상 분할은 영상을 여러 부분이나 영역으로 나누는 과정입니다. 여러 부분으로 나누는 작업은 종종 영상의 픽셀 특성을 기반으로 합니다. 예를 들어, 영상에서 영역을 찾는 한 가지 방법은 픽셀 값이 급격하게 불연속적인 지점을 찾는 것입니다. 이런 지점은 보통 경계를 나타냅니다. 이러한 경계는 영역을 정의할 수 있습니다. 색 값이나 텍스처를 기반으로 영상을 여러 영역으로 나누는 다른 방법들도 있습니다.

앱

색 이진화	컬러 영상 이진화
영상 분할기	영역을 미세 조정하여 영상 분할
볼륨 분할기	Segment 3-D grayscale or RGB volumetric images

함수

분할 기법

`graythresh`	오츠(Otsu) 방법을 사용한 전역 영상 이진화
`multithresh`	오츠 방법을 사용한 다중 수준 영상 이진화
`otsuthresh`	오츠(Otsu) 방법을 사용한 전역 히스토그램 임계값
`adaptthresh`	1차 국소 통계량을 사용하여 영상의 가변 임계값 구하기
`grayconnected`	Select contiguous image region with similar gray values using flood-fill technique
`watershed`	워터셰드 변환
`activecontour`	능동 윤곽선(스네이크) 영역 확장 기법을 사용하여 영상을 전경과 배경으로 분할
`lazysnapping`	Segment image into foreground and background using graph-based segmentation
`grabcut`	Segment image into foreground and background using iterative graph-based segmentation
`imseggeodesic`	Segment image into two or three regions using geodesic distance-based color segmentation
`imsegfmm`	Binary image segmentation using fast marching method
`gradientweight`	Calculate weights for image pixels based on image gradient
`graydiffweight`	Calculate weights for image pixels based on grayscale intensity difference
`imsegkmeans`	K-평균 군집화 기반 영상 분할
`imsegkmeans3`	K-means clustering based volume segmentation
`superpixels`	영상의 2차원 슈퍼픽셀 과다분할
`superpixels3`	3-D superpixel oversegmentation of 3-D image

분할 결과 표시하기

`imoverlay`	Burn binary mask into 2-D image
`labeloverlay`	Overlay label matrix regions on 2-D image
`label2idx`	Convert label matrix to cell array of linear indices
`boundarymask`	분할의 영역 경계선 찾기

분할 정확도 평가

`jaccard`	영상 분할을 위한 자카드 유사성 계수
`dice`	영상 분할을 위한 Sørensen-Dice 유사성 계수
`bfscore`	Contour matching score for image segmentation

도움말 항목

영상 분할기를 사용한 분할

영상 분할기 앱 시작하기

이 항목에서는 영상 분할기 앱과 그 기능을 간략하게 소개합니다.
Install Sample Data Using Add-On Explorer
Image Processing Toolbox Image Data package contains sample 3-D volumetric data.

색 이진화를 사용한 분할

색 이진화 앱을 사용하여 영상을 분할하고 마스크 만들기
이 예제에서는 색 이진화 앱을 사용하여 영상을 분할하고 이진 마스크 영상을 만드는 방법을 보여줍니다.
Acquire Live Images in the Color Thresholder App
You can perform color thresholding on an image acquired from a live USB webcam.
Image Segmentation Using Point Clouds in the Color Thresholder App
This example shows how to segment an image using the point cloud control in the Color Thresholder app.

가보르 필터, 슈퍼픽셀 및 기타 기법을 사용한 분할

Plot Land Classification with Color Features and Superpixels
This example shows how to perform land type classification based on color features using K-means clustering and superpixels.
Segment Lungs from 3-D Chest Scan
This example shows how to perform a 3-D segmentation using active contours (snakes).

볼륨 분할기를 사용한 분할

Create Binary Mask Using Volume Segmenter
This example shows how to segment a volume in the Volume Segmenter app.
Create Semantic Segmentation Using Volume Segmenter
This example shows how to create a semantic segmentation of a volume using the Volume Segmenter app.
볼륨 분할기를 사용하여 블록 형식 영상 작업하기
이 예제에서는 볼륨 분할기 앱에서 단일 분해능 블록 형식 영상을 다루는 방법을 보여줍니다.

추천 예제

가보르 필터를 사용한 텍스처 분할

가보르 필터를 사용한 텍스처 분할

이 예제에서는 텍스처 분할을 사용하여 영역의 텍스처를 기준으로 영역을 식별하는 방법을 보여줍니다. 목표는 화장실 바닥에서 개를 분할하는 것입니다. 화장실 바닥의 규칙적이고 주기적 패턴의 텍스처와 개털의 규칙적이고 부드러운 텍스처 간에는 차이가 있기 때문에 시각적으로 명확하게 분할할 수 있습니다.

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텍스처 필터를 사용한 텍스처 분할

텍스처 필터를 사용한 텍스처 분할

이 예제에서는 엔트로피 필터를 사용하여 텍스처를 분할하는 방법을 보여줍니다.

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L*a*b* 컬러스페이스를 사용한 색 기반 분할

Lab* 컬러스페이스를 사용한 색 기반 분할

이 예제에서는 L*a*b* 컬러스페이스를 분석하여 직물에서 서로 다른 색을 식별하는 방법을 보여줍니다.

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K-평균 군집화를 사용한 색 기반 분할

K-평균 군집화를 사용한 색 기반 분할

이 예제에서는 L*a*b* 컬러스페이스와 K-평균 군집화를 사용하여 색을 자동으로 분할하는 방법을 보여줍니다.

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