图像分割

HyperAI超神经

在线教程丨30毫秒处理100个检测对象，SAM 3实现可提示概念分割，性能提升2倍在视觉场景中识别并分割任意物体的能力，是多模态人工智能的重要基础，可广泛应用于机器人、内容创作、增强现实、数据标注等领域。SAM（Segment Anything Model）是 Meta 于 2023 年 4 月发布的人工智能通用模型，提出了针对图像和视频的可提示分割任务，主要支持基于点、框或掩码的提示来分割单个目标。

昵称是6硬币

SAM3论文精读（逐段解析）论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.167192025Meta 超级智能实验室

【复杂网络分析】复杂网络分析技术在图像处理中的经典算法与应用实践在图像处理领域，传统方法（如CNN、SIFT）常受限于局部特征提取，难以处理像素间的全局关联与复杂结构信息。而复杂网络凭借其对“节点-边”拓扑关系的建模能力，能将图像转化为结构化网络，从而挖掘像素背后的隐藏关联——这一“跨界结合”正成为解决复杂图像处理问题的新路径。本文将从结合逻辑出发，拆解经典算法，分析落地应用，并附上可复现的实战代码，为开发者提供技术参考。

【youcans论文精读】U-Net：用于医学图像分割的 U型卷积神经网络欢迎关注『youcans论文精读』系列Olaf Ronneberger 等人提出的 U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络。该架构采用编码器-解码器结构，编码器通过卷积层和最大池化操作提取图像的上下文信息，解码器则通过上采样和卷积操作重建分割掩码。 U-Net的创新之处在于其跳跃连接（skip connections），这些连接将编码器中的高分辨率特征与解码器中的对应层相连，从而在分割过程中保留了空间信息。这种设计使得U-Net在生物医学图像分割任务中表现出色，尤其是在处理细胞分割和器官识别等

【youcans论文精读】VM-UNet：面向医学图像分割的视觉 Mamba UNet 架构欢迎关注『youcans论文精读』系列2024年 Jiacheng Ruan 等在 arXiv 发布论文【VM-UNet：面向医学图像分割的视觉Mamba UNet架构】（VM-UNet: Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation）。

【图像处理基石】什么是分水岭算法？图像分割是计算机视觉的核心任务之一，而分水岭算法凭借其直观的“地形注水”思想和强大的分割能力，成为处理粘连目标、复杂纹理场景的利器。本文将从原理到实战，带你彻底搞懂分水岭算法，还会通过OpenCV代码手把手实现目标分割！

期刊研究热点扫描｜一文了解计算机视觉顶刊TIP的研究热点本推文对2025年9月计算机视觉顶级期刊《IEEE Transactions on Image Processing》（简称TIP）的研究热点进行了分析，对收录的60篇论文进行了标题高频词统计，深入挖掘了计算机视觉领域的当前研究动态。希望本文能为计算机视觉领域的研究人员提供一些有价值的参考。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）WFF-Net：用于表面缺陷检测的可训练权重特征融合卷积神经网络论文题目：WFF-Net: Trainable weight feature fusion convolutional neural networks for surface defect detection（用于表面缺陷检测的可训练权重特征融合卷积神经网络）

这张生成的图像能检测吗

SAMWISE:为文本驱动的视频分割注入SAM2的智慧论文题目：SAMWISE: Infusing Wisdom in SAM2 for Text-Driven Video Segmentation（为文本驱动的视频分割注入SAM2的智慧）

深度学习------图像分割项目目录一、先搞懂：图像分割到底在做什么？二、分割的三层境界：从 “分类别” 到 “全解析”1. 语义分割：给像素 “分大类”

茜茜西西CeCe

数字图像处理-图像的形态学处理（2）读入一幅图像，用函数 bwmorph 进行图像的细化和提取骨架操作，并输出显示其结果。使用顶帽变换对图像纠正阴影，并进行图像分割。

算法打盹中

计算机视觉：基于YOLOv11 实例分割与OpenCV 在 Java 中的实现图像实例分割实例分割比目标检测更进一步，涉及识别图像中的单个对象并将其从图像其余部分中分割出来。YOLO（You Only Look Once）是最著名的目标检测系统之一。它具有极高的速度和准确性，是入门目标检测最便捷的途径之一。其文档极其完善，通过大量示例进行了详尽说明。它还拥有庞大的研究人员、开发者和爱好者社区，分享各种改进并为项目做出贡献。

大游小游之老游

漫谈《数字图像处理》之边缘检测与边界预处理的辨析在数字图像处理中，边缘检测与边界预处理常因均围绕 “图像边缘” 展开而被混淆。事实上，二者分属不同技术范畴 ——边缘检测是图像分割的核心环节，边界预处理是特征提取的前置步骤，虽处理对象存在关联，但目标定位、技术逻辑与流程角色完全不同。简言之，二者是 “先建边界、再整边界” 的前后衔接关系，以下从概念定义、核心差异、技术实例三方面展开辨析。

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实践《数字图像处理》之Canny边缘检测、霍夫变换与主动二值化处理在短线段清除应用中的实践在最近的图像处理项目中，其中一个环节：图片中大量短线（不是噪声），需要在下一步处理前进行清除。在确定具体实现时，碰到了Canny边缘检测、霍夫变换与主动二值化处理的辩证使用，相关逻辑从图片灰度化以后开始，到短线的删除。

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漫谈《数字图像处理》之区域生长和区域分离聚合区域生长与区域分离聚合同属空域灰度直接处理的图像分割技术，核心逻辑均基于 “灰度（或特征）相似性” 划分图像区域，但二者在处理逻辑、操作流程、关键依赖及适用场景上存在本质差异，以下从五大维度展开系统对比分析：

Rembg开源项目全面解析：从原理到实践应用1.1 图像处理领域的技术演进在计算机视觉发展历程中，背景去除技术经历了从传统算法到深度学习的三阶段演进：早期基于色彩空间的阈值分割（2000-2010）、基于边缘检测的GrabCut算法（2010-2018），直至当前基于深度学习的语义分割（2018至今）。Rembg项目正是深度学习时代的典型产物，其采用的U²-Net架构在2020年刷新了图像分割领域的多个基准测试记录。

yolov8分割任务的推理和后处理解析这篇文章主要分享yolov8模型用于图像分割时，模型输出和后处理。彻底理了下，可以总结为以下3点：yolov8官方代码路径：https://github.com/ultralytics/ultralytics

计算机视觉——MedSAM2医学影像一键实现3D与视频分割的高效解决方案在乡村医院的傍晚高峰时段，扫描室内传来阵阵低沉的嗡鸣声，仿佛一台老旧冰箱的运转声。一位疲惫的医生正全神贯注地检查着当天的最后一位患者——一位不幸从拖拉机上摔下的农民，此刻正呼吸急促。CT 机器飞速旋转，生成了超过一千张的灰度图像。时间就是生命：是否存在肺部挫伤、隐匿性出血，亦或是其他更为严重的状况？在过去，医生需要逐一浏览这些切片，手动勾勒出肺部和肋骨的轮廓，然后才能决定对这位农民采取何种后续措施，这一过程往往耗时长达一小时甚至更久。然而，如今有了 MedSAM2，一切都发生了翻天覆地的变化。那么，它是如

程序员阿龙

基于图像处理的道路监控与路面障碍检测系统设计与实现 (源码+定制+开发）图像处理计算机视觉道路监控系统视频帧分析道路安全监控城市道路管理博主介绍： ✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。

使用 TensorFlow 和 Keras 构建 U-NetU-Net是图像分割领域中最为著名的架构之一。U-Net 因其形状而得名，它是一种全卷积架构，首先将图像收缩，然后将其扩展为输出结果。虽然这种收缩路径构建了一个学习特征的层次结构，但跳过连接有助于在扩展路径中将这些特征转换回相关的模型输出。