1. Segmentación de imágenes
La segmentación de imágenes se refiere a dividir la imagen según diferentes características o atributos para separar los objetos de la imagen del fondo. Los métodos de segmentación de imágenes comúnmente utilizados incluyen segmentación por umbral, detección de bordes, crecimiento de regiones y métodos basados en agrupaciones.
Estos métodos ayudan a extraer con precisión objetos de interés de las imágenes y proporcionan resultados de segmentación precisos para el posterior procesamiento y síntesis de imágenes.
2. Fusión de imágenes
La fusión de imágenes se refiere a la combinación de varias imágenes en una sola para que la imagen sintetizada parezca natural y coherente sin rastros obvios. En la optimización del fondo, la fusión de imágenes es un paso clave para sintetizar el objetivo de primer plano segmentado con el nuevo fondo.
Los métodos de fusión de imágenes más utilizados incluyen la fusión a nivel de píxeles, la fusión basada en peso, la fusión piramidal laplaciana y métodos de aprendizaje profundo. Estos métodos pueden mantener la coherencia del objeto de primer plano y el nuevo fondo, haciendo que la imagen compuesta parezca natural y completa.
Segmentación de imágenes y tecnología de fusión en la optimización de fondo y sus tendencias de desarrollo
Mayor desarrollo de la segmentación de imágenes.
Con el rápido desarrollo de la visión por computadora y la tecnología de aprendizaje profundo, se han logrado avances importantes en el campo de la segmentación de imágenes. Estos métodos tienen amplias perspectivas de aplicación en imágenes médicas, conducción autónoma, realidad virtual y otros campos.
Los métodos actuales de segmentación de imágenes no solo pueden extraer con precisión objetos de interés, sino también realizar tareas más avanzadas como segmentación de instancias, segmentación semántica y segmentación panorámica.
2. Tecnología de aprendizaje profundo en fusión de imágenes.
La tecnología de aprendizaje profundo también ha logrado logros notables en el campo de la fusión de imágenes. El uso de redes neuronales profundas puede aprender mejor la relación entre dos imágenes, logrando así efectos de fusión de imágenes de mayor calidad.
Algunos métodos basados en redes generativas antagonistas (GAN) funcionan bien en tareas de fusión de imágenes. También existen algunos métodos de aprendizaje profundo basados en la coincidencia y reconstrucción de características, que han aportado nuevos avances a la tecnología de fusión de imágenes.