画像処理における画像分割と特徴抽出の違いは何ですか？

Question

私は脳腫瘍のセグメンテーションに関する記事を読んでいます。この記事では、脳腫瘍細胞を正常な脳細胞から分節するいくつかの方法があります。これらの方法は前処理、セグメンテーションおよび特徴抽出です。しかし、私は理解できませんでしたセグメンテーションとフィーチャ抽出の間です。私もそれを探知しましたが、まだ私は理解していませんでした。誰もこのメソッドの基本的な概念を説明してください？

Answer 1

セグメンテーションは、通常、全体を部分に分解するものとして理解されます。特に、画像を均質領域に分割または分割する。

特徴抽出はより広い概念であり、コーナーのような特定の特性を有する領域を見つけると説明することができるが、スカラー、ベクトルなどの任意の測定値であってもよい。これらの特徴は、パターン認識および分類のために一般的に使用される。

代表的な処理方法は、画像から細胞を分割し、エッジの滑らかさの特徴を使って細胞の形状を特徴づけ、病気の細胞から正常を伝えることです。

Answer 2

イメージセグメンテーションとフィーチャのローカライゼーション•イメージセグメンテーション：Rがセグメント化された領域の場合、 1. Rは通常接続されています。 Rのすべてのピクセルが接続されます（8接続または4接続）。 Ri \ Rj =、i6 = j;領域は互いに素である。3. [ni = 1Ri = I、ここでIは画像全体です。セグメント化 は完了です。

•ローカライゼーション機能：近接性とコンパクト性に基づく画像機能の粗いローカライゼーション - 画像セグメンテーションよりも忠実です。