图像分割与目标识别
实验说明
实验五:图像分割与目标识别
探索将图像划分为有意义区域的技术,学习阈值分割、区域生长、聚类等经典方法。体验深度学习在语义分割中的强大能力。
理解图像分割在目标检测、场景理解等应用中的关键作用。
达成要求:能针对测试图像选用阈值、区域生长、K-means或分水岭分割,调定阈值/聚类数与检测灵敏度,用IoU或Dice系数核验掩码质量并框定目标。
- 掌握阈值分割的基本方法(全局/自适应)
- 学习区域生长与分裂合并算法
- 体验K-means聚类分割
- 实践分水岭算法
- 了解深度学习分割方法(U-Net/SegNet)
- 评估分割质量(IoU/Dice系数)
- 知识目标: 掌握图像分割的主要方法与原理
- 能力目标: 培养图像分析与目标定位能力
- 素养目标: 理解传统方法与深度学习的优势互补
- Otsu自动阈值算法
- 区域生长算法实现
- K-means聚类分割
- 分水岭变换
- GrabCut交互式分割
- 深度学习语义分割
漫话数媒
开始实验后,课前的“AI 导学”会在这里生成奇思、妙想的对话。
已阅读实验说明、看过仿真实验区,可直接从这里开始

