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文檔簡(jiǎn)介
20/24基于圖像分割的區(qū)域分割第一部分圖像分割的基本概念及重要性 2第二部分基于圖像分割的區(qū)域分割方法分類(lèi) 3第三部分基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法 6第四部分基于區(qū)域生長(zhǎng)法和分水嶺算法的區(qū)域分割方法 9第五部分基于閾值法和聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法 11第六部分基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法 14第七部分區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)與應(yīng)用 18第八部分基于圖像分割的區(qū)域分割的未來(lái)研究方向 20
第一部分圖像分割的基本概念及重要性關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【圖像分割的基本概念】:
1.圖像分割是指將圖像劃分為多個(gè)不重疊的區(qū)域,每個(gè)區(qū)域具有相同的屬性,如顏色、紋理或形狀等。
2.圖像分割是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要任務(wù),也是圖像分析和模式識(shí)別等領(lǐng)域的基礎(chǔ)。
3.圖像分割的主要目的是將圖像中感興趣的目標(biāo)從背景中分離出來(lái),以便進(jìn)一步進(jìn)行識(shí)別、跟蹤或測(cè)量等操作。
【圖像分割的重要性】:
圖像分割的基本概念
圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域中的基本任務(wù)之一,其目標(biāo)是將圖像分解為多個(gè)連通區(qū)域(或稱(chēng)為“分割區(qū)域”),每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)圖像中的一個(gè)對(duì)象或感興趣區(qū)域。圖像分割的過(guò)程通常涉及以下幾個(gè)步驟:
1.圖像預(yù)處理:對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,如去噪、增強(qiáng)對(duì)比度等,以提高后續(xù)分割算法的性能。
2.特征提取:從圖像中提取特征,例如顏色、紋理、形狀等,這些特征可以幫助區(qū)分圖像中的不同區(qū)域。
3.分割算法:將圖像分割為多個(gè)連通區(qū)域的算法,常用的分割算法包括閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)分割、聚類(lèi)分割、圖論分割等。
4.后處理:對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行后處理,如去除噪聲、合并小的分割區(qū)域、平滑分割邊界等,以獲得更準(zhǔn)確和可靠的分割結(jié)果。
圖像分割的重要性
圖像分割在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,其重要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
1.圖像分析和理解:圖像分割是圖像分析和理解的基礎(chǔ),通過(guò)分割可以將圖像分解為多個(gè)有意義的區(qū)域,便于后續(xù)的圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類(lèi)等任務(wù)。
2.目標(biāo)提取和跟蹤:圖像分割可以幫助提取圖像中的目標(biāo)區(qū)域,并對(duì)其進(jìn)行跟蹤,這在視頻分析、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、人臉識(shí)別等應(yīng)用中非常重要。
3.醫(yī)學(xué)影像分析:圖像分割在醫(yī)學(xué)影像分析中也發(fā)揮著重要作用,可以幫助醫(yī)生分割出感興趣的組織或器官,并進(jìn)行詳細(xì)的分析和診斷。
4.遙感圖像處理:圖像分割在遙感圖像處理中也被廣泛應(yīng)用,可以幫助提取地物信息,如土地利用類(lèi)型、植被覆蓋類(lèi)型、水體分布等。
5.工業(yè)自動(dòng)化:圖像分割在工業(yè)自動(dòng)化中也得到了廣泛的應(yīng)用,例如在機(jī)器人視覺(jué)、產(chǎn)品檢測(cè)、質(zhì)量控制等領(lǐng)域,圖像分割可以幫助機(jī)器人識(shí)別物體、檢測(cè)缺陷等。
總之,圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)性技術(shù),在圖像分析、理解、目標(biāo)提取和跟蹤、醫(yī)學(xué)影像分析、遙感圖像處理、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。第二部分基于圖像分割的區(qū)域分割方法分類(lèi)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【全局閾值法】:
1.全局閾值法是基于圖像灰度直方圖進(jìn)行圖像分割的一種簡(jiǎn)單方法,假設(shè)圖像中目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的灰度值分布較好,可通過(guò)選擇一個(gè)閾值將圖像分割成目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域。
2.全局閾值法使用一個(gè)閾值對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行分割,因此對(duì)光照不均勻或目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域灰度值分布不明顯的情況適用性較差。
3.全局閾值法計(jì)算簡(jiǎn)單,速度快,對(duì)噪聲和圖像細(xì)節(jié)不敏感。
【局部區(qū)域閾值法】:
基于圖像分割的區(qū)域分割方法分類(lèi)
基于圖像分割的區(qū)域分割方法可以分為兩大類(lèi):自底向上方法和自頂向下方法。
#自底向上方法
自底向上方法從圖像的像素開(kāi)始,然后逐漸合并相似的像素,直到形成具有所需特性的區(qū)域。自底向上方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單,但缺點(diǎn)是可能會(huì)產(chǎn)生噪聲或孤立的像素。
自底向上方法的主要算法包括:
*區(qū)域生長(zhǎng)算法:區(qū)域生長(zhǎng)算法從一個(gè)種子點(diǎn)開(kāi)始,然后逐漸將相鄰的相似像素添加到該區(qū)域中。區(qū)域生長(zhǎng)算法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易懂,但缺點(diǎn)是可能產(chǎn)生噪聲或孤立的像素。
*凝聚層次算法:凝聚層次算法將圖像中的每個(gè)像素視為一個(gè)單獨(dú)的區(qū)域,然后逐漸將相似的區(qū)域合并在一起。凝聚層次算法的優(yōu)點(diǎn)是能夠產(chǎn)生具有良好連通性的區(qū)域,但缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高。
*分割和合并算法:分割和合并算法將圖像分割成小的子區(qū)域,然后將相似的子區(qū)域合并在一起。分割和合并算法的優(yōu)點(diǎn)是能夠產(chǎn)生具有良好連通性的區(qū)域,但缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高。
#自頂向下方法
自頂向下方法從圖像的高層開(kāi)始,然后逐漸將圖像細(xì)分為較小的區(qū)域。自頂向下方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠產(chǎn)生具有良好連通性的區(qū)域,但缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高。
自頂向下方法的主要算法包括:
*貪婪分割算法:貪婪分割算法將圖像分割成最優(yōu)的兩個(gè)子區(qū)域,然后遞歸地將子區(qū)域分割成更小的子區(qū)域。貪婪分割算法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單,但缺點(diǎn)是可能產(chǎn)生噪聲或孤立的像素。
*動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法:動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法將圖像分割成一系列最優(yōu)子問(wèn)題,然后遞歸地求解這些子問(wèn)題。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的優(yōu)點(diǎn)是能夠產(chǎn)生具有良好連通性的區(qū)域,但缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高。
*分而治之算法:分而治之算法將圖像分割成較小的子區(qū)域,然后遞歸地將子區(qū)域分割成更小的子區(qū)域。分而治之算法的優(yōu)點(diǎn)是能夠產(chǎn)生具有良好連通性的區(qū)域,但缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高。
比較
自底向上方法和自頂向下方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。自底向上方法計(jì)算簡(jiǎn)單,但容易產(chǎn)生噪聲或孤立的像素。自頂向下方法能夠產(chǎn)生具有良好連通性的區(qū)域,但計(jì)算復(fù)雜度高。
在實(shí)際應(yīng)用中,選擇哪種方法取決于圖像的具體情況。如果圖像噪聲較多,則可以使用自底向上方法。如果圖像連通性較差,則可以使用自頂向下方法。
結(jié)論
基于圖像分割的區(qū)域分割是圖像分割的一個(gè)重要分支?;趫D像分割的區(qū)域分割方法可以分為自底向上方法和自頂向下方法。自底向上方法計(jì)算簡(jiǎn)單,但容易產(chǎn)生噪聲或孤立的像素。自頂向下方法能夠產(chǎn)生具有良好連通性的區(qū)域,但計(jì)算復(fù)雜度高。在實(shí)際應(yīng)用中,選擇哪種方法取決于圖像的具體情況。第三部分基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)邊緣檢測(cè)的原則和標(biāo)準(zhǔn)
1.邊緣檢測(cè)的基本原則:邊緣檢測(cè)旨在識(shí)別圖像中像素強(qiáng)度的突變,這些突變通常對(duì)應(yīng)于圖像中對(duì)象的邊界或特征。
2.邊緣檢測(cè)的常用標(biāo)準(zhǔn):
-對(duì)于邊界點(diǎn)的定義:邊界點(diǎn)是指圖像中像素強(qiáng)度發(fā)生顯著變化的點(diǎn),這些點(diǎn)通常位于物體的邊緣或特征處。
-邊緣檢測(cè)的目標(biāo):邊緣檢測(cè)的目標(biāo)是找到圖像中所有邊界點(diǎn),并將其連接起來(lái)形成邊緣線或邊緣區(qū)域。
-邊緣檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性:邊緣檢測(cè)算法應(yīng)該能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出圖像中的所有邊緣,同時(shí)對(duì)噪聲和圖像畸變具有魯棒性。
常見(jiàn)的邊緣檢測(cè)方法
1.基于梯度的邊緣檢測(cè)方法:
-梯度是圖像中像素強(qiáng)度變化的速率,梯度值的大小可以反映出像素強(qiáng)度變化的劇烈程度。
-基于梯度的邊緣檢測(cè)方法通過(guò)計(jì)算圖像中各像素點(diǎn)的梯度值,然后根據(jù)梯度值的大小來(lái)判斷該像素點(diǎn)是否屬于邊緣。
-常見(jiàn)的基于梯度的邊緣檢測(cè)方法包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等。
2.基于拉普拉斯算子的邊緣檢測(cè)方法:
-拉普拉斯算子是一種二階微分算子,它可以用來(lái)檢測(cè)圖像中像素強(qiáng)度的二階導(dǎo)數(shù)。
-拉普拉斯算子的二階導(dǎo)數(shù)可以反映出像素強(qiáng)度變化的曲率,因此可以通過(guò)拉普拉斯算子來(lái)檢測(cè)出圖像中的邊緣。
-常見(jiàn)的基于拉普拉斯算子的邊緣檢測(cè)方法包括拉普拉斯算子、LoG算子等。
3.基于Canny算子的邊緣檢測(cè)方法:
-Canny算子是一種基于梯度的邊緣檢測(cè)方法,它可以有效地抑制圖像中的噪聲,并檢測(cè)出圖像中的真實(shí)邊緣。
-Canny算子通過(guò)計(jì)算圖像中各像素點(diǎn)的梯度值和梯度方向,然后根據(jù)梯度值的大小和梯度方向來(lái)判斷該像素點(diǎn)是否屬于邊緣。
-Canny算子是一種非常有效的邊緣檢測(cè)方法,它被廣泛應(yīng)用于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。#基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法
基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法是一種經(jīng)典的區(qū)域分割方法,它通過(guò)檢測(cè)圖像中的邊緣來(lái)分割出不同的區(qū)域。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單,速度快,并且對(duì)噪聲和光照條件的變化具有較強(qiáng)的魯棒性。
基本原理
基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法的基本原理是:首先,對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),提取出圖像中的邊緣信息;然后,根據(jù)邊緣信息將圖像分割成不同的區(qū)域。
常用的邊緣檢測(cè)算子
常用的邊緣檢測(cè)算子包括:
*Sobel算子
*Prewitt算子
*Roberts算子
*Canny算子
這些算子都是基于一階微分來(lái)檢測(cè)邊緣的,它們通過(guò)計(jì)算圖像中像素點(diǎn)的梯度來(lái)確定邊緣的位置。
邊緣鏈接
在提取出邊緣信息之后,需要將這些邊緣連接起來(lái),形成完整的邊緣輪廓。邊緣鏈接的方法有很多,常用的方法包括:
*鏈?zhǔn)骄幋a法
*Douglas-Peucker算法
*Ramer-Douglas-Peucker算法
這些方法都是基于貪心算法的,它們通過(guò)迭代地選擇最優(yōu)的邊緣點(diǎn)來(lái)形成邊緣輪廓。
區(qū)域生成
在獲得邊緣輪廓之后,就可以根據(jù)邊緣輪廓將圖像分割成不同的區(qū)域。常用的區(qū)域生成方法包括:
*區(qū)域生長(zhǎng)法
*分水嶺算法
*基于圖論的區(qū)域分割方法
這些方法都是基于對(duì)圖像進(jìn)行聚類(lèi)來(lái)生成區(qū)域的,它們通過(guò)將具有相似特征的像素點(diǎn)聚類(lèi)在一起來(lái)形成區(qū)域。
基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法的優(yōu)缺點(diǎn)
基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法的優(yōu)點(diǎn)包括:
*計(jì)算簡(jiǎn)單,速度快
*對(duì)噪聲和光照條件的變化具有較強(qiáng)的魯棒性
基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法的缺點(diǎn)包括:
*對(duì)邊緣的檢測(cè)精度要求較高
*對(duì)復(fù)雜圖像的分割效果可能不佳
結(jié)語(yǔ)
基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法是一種經(jīng)典的區(qū)域分割方法,它在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法也在不斷地改進(jìn)和完善,其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷地?cái)U(kuò)大。第四部分基于區(qū)域生長(zhǎng)法和分水嶺算法的區(qū)域分割方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【區(qū)域生長(zhǎng)法】:
1.區(qū)域生長(zhǎng)法首先選擇一個(gè)種子點(diǎn),然后將與種子點(diǎn)相鄰的像素與種子點(diǎn)合并,形成一個(gè)區(qū)域。
2.區(qū)域生長(zhǎng)法通過(guò)計(jì)算像素之間的相似性來(lái)決定是否將像素合并到區(qū)域中。
3.區(qū)域生長(zhǎng)法可以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的圖像分割,但容易產(chǎn)生過(guò)分割或欠分割的現(xiàn)象。
【分水嶺算法】:
基于區(qū)域生長(zhǎng)法和分水嶺算法的區(qū)域分割方法
#區(qū)域生長(zhǎng)法
區(qū)域生長(zhǎng)法是一種基于種子點(diǎn)的區(qū)域分割方法。它從種子點(diǎn)開(kāi)始,根據(jù)圖像中像素的相似性,將相鄰的像素添加到種子點(diǎn)所在的區(qū)域中,直到達(dá)到某個(gè)終止條件。區(qū)域生長(zhǎng)法的主要步驟如下:
1.選擇種子點(diǎn)。種子點(diǎn)可以是圖像中任意像素,也可以是通過(guò)某種啟發(fā)式方法選擇的。
2.初始化區(qū)域。將種子點(diǎn)所在像素添加到區(qū)域中。
3.迭代生長(zhǎng)區(qū)域。從區(qū)域的邊界像素開(kāi)始,檢查其相鄰像素是否滿足某個(gè)相似性條件。如果滿足,則將相鄰像素添加到區(qū)域中。否則,則停止生長(zhǎng)。
4.重復(fù)步驟3,直到達(dá)到某個(gè)終止條件。終止條件可以是區(qū)域大小達(dá)到某個(gè)閾值,或者區(qū)域邊界上的像素都不滿足相似性條件。
#分水嶺算法
分水嶺算法是一種基于圖像梯度的區(qū)域分割方法。它將圖像中的像素看作是水滴,并根據(jù)圖像梯度的方向?qū)⑺瘟飨虿煌膮^(qū)域。當(dāng)水滴流到某個(gè)區(qū)域的邊界時(shí),它就會(huì)停止流動(dòng),并在邊界處形成一條分水嶺。分水嶺算法的主要步驟如下:
1.計(jì)算圖像梯度。圖像梯度可以是圖像中像素灰度的差值,也可以是圖像中像素顏色分量的差值。
2.初始化種子點(diǎn)。種子點(diǎn)可以是圖像中任意像素,也可以是通過(guò)某種啟發(fā)式方法選擇的。
3.迭代生成分水嶺。從種子點(diǎn)開(kāi)始,將圖像中的像素根據(jù)圖像梯度的方向流向不同的區(qū)域。當(dāng)水滴流到某個(gè)區(qū)域的邊界時(shí),它就會(huì)停止流動(dòng),并在邊界處形成一條分水嶺。
4.重復(fù)步驟3,直到所有的像素都被劃分到某個(gè)區(qū)域中。
#基于區(qū)域生長(zhǎng)法和分水嶺算法的區(qū)域分割方法的比較
基于區(qū)域生長(zhǎng)法和分水嶺算法的區(qū)域分割方法都是基于圖像分割的區(qū)域分割方法。它們的主要區(qū)別在于區(qū)域生長(zhǎng)法是從種子點(diǎn)開(kāi)始生長(zhǎng)區(qū)域,而分水嶺算法是從圖像梯度開(kāi)始生成分水嶺。
區(qū)域生長(zhǎng)法的主要優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易用,并且可以處理各種類(lèi)型的圖像。但是,區(qū)域生長(zhǎng)法的分割結(jié)果可能會(huì)受到種子點(diǎn)選擇的影響。分水嶺算法的主要優(yōu)點(diǎn)是能夠自動(dòng)生成分水嶺,并且分割結(jié)果與種子點(diǎn)選擇無(wú)關(guān)。但是,分水嶺算法對(duì)圖像噪聲比較敏感,并且分割結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)度分割或欠分割的情況。
在實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)圖像的具體情況選擇合適的區(qū)域分割方法。如果圖像噪聲較小,并且種子點(diǎn)容易選擇,則可以使用區(qū)域生長(zhǎng)法。如果圖像噪聲較大,或者種子點(diǎn)難以選擇,則可以使用分水嶺算法。
結(jié)束語(yǔ)
基于區(qū)域生長(zhǎng)法和分水嶺算法的區(qū)域分割方法都是常用的圖像分割方法。它們具有各自的優(yōu)缺點(diǎn),可以根據(jù)圖像的具體情況選擇合適的區(qū)域分割方法。第五部分基于閾值法和聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)基于閾值法的區(qū)域分割方法
1.基于閾值法的區(qū)域分割方法將圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)按照其灰度值與某個(gè)閾值的比較結(jié)果分為兩類(lèi),從而將圖像分割成不同的區(qū)域。該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,計(jì)算量小,適合于大規(guī)模圖像分割。
2.基于閾值法的區(qū)域分割方法分為全局閾值法和局部閾值法兩種。全局閾值法將圖像中的所有像素點(diǎn)都用同一個(gè)閾值進(jìn)行分割,而局部閾值法將圖像中的不同區(qū)域用不同的閾值進(jìn)行分割。
3.基于閾值法的區(qū)域分割方法的分割效果主要取決于閾值的選擇。閾值選擇不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致分割結(jié)果不準(zhǔn)確,甚至出現(xiàn)過(guò)度分割或欠分割的現(xiàn)象。選擇合適閾值的方法很多,如:大津法、二分法、直方圖法、邊緣檢測(cè)法等。
基于聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法
1.基于聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法將圖像中的像素點(diǎn)按照其灰度值、顏色值、紋理特征等信息聚類(lèi)成不同的區(qū)域。該方法能夠有效地將圖像中的不同目標(biāo)分割出來(lái),且分割結(jié)果不受圖像噪聲和光照變化的影響。
2.基于聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法包括K-means聚類(lèi)、層次聚類(lèi)、模糊聚類(lèi)等多種算法。其中,K-means聚類(lèi)算法是最常用的聚類(lèi)算法之一,它將圖像中的像素點(diǎn)聚類(lèi)成K個(gè)簇,每個(gè)簇代表一個(gè)區(qū)域。
3.基于聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法的分割效果主要取決于聚類(lèi)算法的選擇和聚類(lèi)參數(shù)的設(shè)置。不同的聚類(lèi)算法和聚類(lèi)參數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致不同的分割結(jié)果。因此,在使用基于聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法時(shí),需要根據(jù)具體情況選擇合適的聚類(lèi)算法和聚類(lèi)參數(shù)。基于閾值法和聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法
基于閾值法和聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法是圖像分割中常用的兩種方法,它們具有簡(jiǎn)單、快速、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),在許多應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。
#基于閾值法
基于閾值法是一種簡(jiǎn)單的圖像分割方法,它通過(guò)將圖像像素灰度值與一個(gè)閾值進(jìn)行比較來(lái)確定像素是否屬于前景或背景。如果像素灰度值大于閾值,則認(rèn)為該像素屬于前景,否則屬于背景。
常用的閾值法有以下幾種:
*全局閾值法:將整個(gè)圖像采用相同的閾值進(jìn)行分割。
*局部閾值法:將圖像劃分為若干個(gè)子區(qū)域,然后對(duì)每個(gè)子區(qū)域采用不同的閾值進(jìn)行分割。
*動(dòng)態(tài)閾值法:根據(jù)圖像的局部特性動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值。
#基于聚類(lèi)技術(shù)
基于聚類(lèi)技術(shù)是一種基于相似性原則將圖像像素劃分為不同類(lèi)別的分割方法。聚類(lèi)算法通過(guò)計(jì)算像素之間的相似性,將具有相似特征的像素聚類(lèi)在一起,從而形成不同的區(qū)域。
常用的聚類(lèi)算法有以下幾種:
*K-Means算法:是一種硬聚類(lèi)算法,將圖像像素劃分為K個(gè)簇,每個(gè)簇由具有相似特征的像素組成。
*模糊C-Means算法:是一種軟聚類(lèi)算法,允許一個(gè)像素同時(shí)屬于多個(gè)簇,其隸屬度由一個(gè)模糊隸屬度函數(shù)確定。
*層次聚類(lèi)算法:是一種自底向上的聚類(lèi)算法,通過(guò)不斷合并或分裂簇來(lái)形成最終的聚類(lèi)結(jié)果。
#基于閾值法和聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法的比較
基于閾值法和聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法各有優(yōu)缺點(diǎn),適合不同的應(yīng)用場(chǎng)景。
*基于閾值法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單、快速、魯棒性強(qiáng),適用于分割具有明顯灰度差異的圖像。然而,基于閾值法的缺點(diǎn)是容易受到噪聲和光照條件的影響,分割結(jié)果可能不準(zhǔn)確。
*基于聚類(lèi)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是能夠根據(jù)圖像的局部特性自適應(yīng)地分割圖像,不受噪聲和光照條件的影響。然而,基于聚類(lèi)技術(shù)的缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度較高,分割結(jié)果可能受聚類(lèi)算法參數(shù)設(shè)置的影響。
#基于閾值法和聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法的應(yīng)用
基于閾值法和聚類(lèi)技術(shù)的區(qū)域分割方法在許多應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用,例如:
*醫(yī)學(xué)圖像分割:用于分割醫(yī)學(xué)圖像中的器官和組織,以便進(jìn)行診斷和治療。
*遙感圖像分割:用于分割遙感圖像中的土地覆蓋類(lèi)型,以便進(jìn)行資源管理和環(huán)境監(jiān)測(cè)。
*機(jī)器人視覺(jué):用于分割機(jī)器人視野中的物體,以便進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別和導(dǎo)航。
*工業(yè)檢測(cè):用于分割工業(yè)產(chǎn)品中的缺陷,以便進(jìn)行質(zhì)量控制。第六部分基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)基于注意力機(jī)制的區(qū)域分割
1.注意力機(jī)制能夠有效的突出重要的區(qū)域,抑制不重要的區(qū)域,從而提高分割準(zhǔn)確率。
2.基于注意力機(jī)制的區(qū)域分割方法可以分為兩種,一種是基于全局注意力的,另一種是基于局部注意力的。
3.基于全局注意力的區(qū)域分割方法能夠捕獲圖像的整體語(yǔ)義信息,但是計(jì)算量大。而基于局部注意力的區(qū)域分割方法能夠捕獲圖像的局部細(xì)粒度信息,但是容易受到噪聲的影響。
基于語(yǔ)義分割的區(qū)域分割
1.語(yǔ)義分割能夠?qū)D像中的每個(gè)像素點(diǎn)分類(lèi)為不同的類(lèi)別,從而為區(qū)域分割提供語(yǔ)義信息。
2.基于語(yǔ)義分割的區(qū)域分割方法可以分為兩種,一種是基于硬分割的,另一種是基于軟分割的。
3.基于硬分割的區(qū)域分割方法將圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)分配給一個(gè)唯一的類(lèi)別,而基于軟分割的區(qū)域分割方法將圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)分配給多個(gè)類(lèi)別,從而生成更精細(xì)的分割結(jié)果。
基于生成模型的區(qū)域分割
1.生成模型能夠生成逼真的圖像,從而為區(qū)域分割提供更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
2.基于生成模型的區(qū)域分割方法可以分為兩種,一種是基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)的,另一種是基于變分自編碼器(VAE)的。
3.基于GAN的區(qū)域分割方法能夠生成與真實(shí)圖像相似的分割結(jié)果,而基于VAE的區(qū)域分割方法能夠生成更平滑和連續(xù)的分割結(jié)果。
基于圖論的區(qū)域分割
1.圖論能夠?qū)D像表示成一個(gè)圖,從而利用圖的結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行區(qū)域分割。
2.基于圖論的區(qū)域分割方法可以分為兩種,一種是基于最短路徑的,另一種是基于最小割的。
3.基于最短路徑的區(qū)域分割方法通過(guò)尋找圖像中兩點(diǎn)之間的最短路徑來(lái)分割圖像,而基于最小割的區(qū)域分割方法通過(guò)最小化圖像中兩個(gè)區(qū)域之間的割邊數(shù)量來(lái)分割圖像。
基于表示學(xué)習(xí)的區(qū)域分割
1.表示學(xué)習(xí)能夠?qū)D像中的信息表示成低維的特征向量,從而提高分割效率。
2.基于表示學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法可以分為兩種,一種是基于深度學(xué)習(xí)的,另一種是基于淺層學(xué)習(xí)的。
3.基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法能夠提取圖像中的深層特征,從而提高分割準(zhǔn)確率,而基于淺層學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法能夠提取圖像中的淺層特征,從而提高分割速度。
基于多尺度融合的區(qū)域分割
1.多尺度融合能夠?qū)⒉煌叨鹊姆指罱Y(jié)果融合起來(lái),從而提高分割準(zhǔn)確率。
2.基于多尺度融合的區(qū)域分割方法可以分為兩種,一種是基于特征金字塔的,另一種是基于解碼器的。
3.基于特征金字塔的區(qū)域分割方法通過(guò)將不同尺度的特征圖融合起來(lái),來(lái)獲得更準(zhǔn)確的分割結(jié)果,而基于解碼器的區(qū)域分割方法通過(guò)將不同尺度的解碼器輸出融合起來(lái),來(lái)獲得更細(xì)致的分割結(jié)果。#基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法
概述
基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割的方法。深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),它能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征并進(jìn)行決策?;谏疃葘W(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)作為基本模型。CNN是一種能夠處理多維數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它特別適合于圖像處理任務(wù)。
主要方法
#全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)
全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)是一種用于圖像分割的深度學(xué)習(xí)模型。FCN將傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層替換為卷積層,使其能夠輸出與輸入圖像大小相同的分割掩碼。FCN的優(yōu)點(diǎn)是能夠同時(shí)分割出圖像中的多個(gè)目標(biāo),并且具有較高的分割精度。
#U-Net
U-Net是一種用于醫(yī)學(xué)圖像分割的深度學(xué)習(xí)模型。U-Net的結(jié)構(gòu)類(lèi)似于FCN,但它在編碼器和解碼器之間添加了一個(gè)跳躍連接層。跳躍連接層能夠?qū)⒕幋a器中提取到的高層語(yǔ)義信息傳遞到解碼器中,從而提高分割精度。U-Net在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域取得了很好的效果,并且也被廣泛應(yīng)用于其他圖像分割任務(wù)。
#DeepLab
DeepLab是一種用于圖像分割的深度學(xué)習(xí)模型。DeepLab的結(jié)構(gòu)與FCN相似,但它使用了一種稱(chēng)為空洞卷積的操作。空洞卷積能夠擴(kuò)大卷積核的感受野,從而提高分割精度。DeepLab在圖像分割領(lǐng)域取得了很好的效果,并且也被廣泛應(yīng)用于其他圖像分割任務(wù)。
#MaskR-CNN
MaskR-CNN是一種用于目標(biāo)檢測(cè)和分割的深度學(xué)習(xí)模型。MaskR-CNN在FasterR-CNN的基礎(chǔ)上增加了分支網(wǎng)絡(luò),該分支網(wǎng)絡(luò)能夠輸出目標(biāo)的分割掩碼。MaskR-CNN不僅能夠檢測(cè)出圖像中的目標(biāo),還能分割出目標(biāo)的輪廓。MaskR-CNN在目標(biāo)檢測(cè)和分割領(lǐng)域取得了很好的效果,并且也被廣泛應(yīng)用于其他圖像分割任務(wù)。
優(yōu)點(diǎn)
基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法具有以下優(yōu)點(diǎn):
*分割精度高。深度學(xué)習(xí)模型能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征并進(jìn)行決策,因此基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法能夠分割出更加準(zhǔn)確的邊界。
*魯棒性強(qiáng)。深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)υ肼暫透蓴_數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的魯棒性,因此基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法能夠在各種復(fù)雜的環(huán)境下進(jìn)行分割。
*泛化能力強(qiáng)。深度學(xué)習(xí)模型能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到通用的特征,因此基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法能夠在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行分割。
缺點(diǎn)
基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法也存在以下缺點(diǎn):
*訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大。深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到較好的效果,因此基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法需要收集大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
*訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)。深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程比較耗時(shí),因此基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法的訓(xùn)練時(shí)間比較長(zhǎng)。
*計(jì)算量大。深度學(xué)習(xí)模型的計(jì)算量比較大,因此基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法的計(jì)算量比較大。
應(yīng)用
基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法已廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,包括:
*醫(yī)學(xué)圖像分割?;谏疃葘W(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法能夠分割出醫(yī)學(xué)圖像中的各種器官和組織,這有助于醫(yī)生診斷疾病和進(jìn)行手術(shù)。
*遙感圖像分割?;谏疃葘W(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法能夠分割出遙感圖像中的各種地物,這有助于進(jìn)行土地利用分類(lèi)和環(huán)境監(jiān)測(cè)。
*工業(yè)圖像分割?;谏疃葘W(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法能夠分割出工業(yè)圖像中的各種產(chǎn)品和零件,這有助于進(jìn)行質(zhì)量控制和自動(dòng)化生產(chǎn)。
*視頻分割。基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割方法能夠分割出視頻中第七部分區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)與應(yīng)用關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【基于圖像分割的區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)】:
1.指標(biāo)類(lèi)型:量化圖像分割結(jié)果與真實(shí)分割結(jié)果的相似性和一致性,評(píng)估指標(biāo)可以分為兩類(lèi):定量指標(biāo)和定性指標(biāo)。
2.定量指標(biāo):客觀地度量圖像分割結(jié)果,包括像素正確率、平均交疊率、平均交并比、輪廓F1-score等。
3.定性指標(biāo):主觀地評(píng)價(jià)圖像分割結(jié)果,包括視覺(jué)質(zhì)量、分割一致性、分割完整性等。
【基于圖像分割的區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)的應(yīng)用】:
#基于圖像分割的區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)與應(yīng)用
1.區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)
#1.1準(zhǔn)確率
準(zhǔn)確率是衡量區(qū)域分割方法分割結(jié)果與真實(shí)分割結(jié)果一致性的指標(biāo)。計(jì)算公式為:
*TP:正確分割的區(qū)域數(shù)量
*TN:正確分割的背景區(qū)域數(shù)量
*FP:錯(cuò)誤分割為區(qū)域的背景區(qū)域數(shù)量
*FN:錯(cuò)誤分割為背景區(qū)域的區(qū)域數(shù)量
準(zhǔn)確率越高,說(shuō)明區(qū)域分割方法分割結(jié)果與真實(shí)分割結(jié)果越一致。
#1.2召回率
召回率是衡量區(qū)域分割方法分割出的區(qū)域數(shù)量與真實(shí)分割結(jié)果中區(qū)域數(shù)量的比例。計(jì)算公式為:
召回率越高,說(shuō)明區(qū)域分割方法分割出的區(qū)域數(shù)量越多,與真實(shí)分割結(jié)果中區(qū)域數(shù)量越接近。
#1.3F1-score
F1-score是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值。計(jì)算公式為:
F1-score綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率,能夠在一定程度上避免準(zhǔn)確率和召回率之間的權(quán)衡。
#1.4交并比
交并比是衡量區(qū)域分割方法分割出的區(qū)域與真實(shí)分割結(jié)果中區(qū)域的重疊程度的指標(biāo)。計(jì)算公式為:
交并比越高,說(shuō)明區(qū)域分割方法分割出的區(qū)域與真實(shí)分割結(jié)果中區(qū)域的重疊程度越高。
#1.5Hausdorff距離
Hausdorff距離是衡量區(qū)域分割方法分割出的區(qū)域與真實(shí)分割結(jié)果中區(qū)域的形狀相似程度的指標(biāo)。計(jì)算公式為:
其中,
Hausdorff距離越小,說(shuō)明區(qū)域分割方法分割出的區(qū)域與真實(shí)分割結(jié)果中區(qū)域的形狀越相似。
2.區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)的應(yīng)用
#2.1選擇最優(yōu)的區(qū)域分割方法
區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)可以用于選擇最優(yōu)的區(qū)域分割方法。在給定一組圖像和真實(shí)分割結(jié)果的情況下,可以通過(guò)計(jì)算每種區(qū)域分割方法的性能評(píng)估指標(biāo)來(lái)比較其性能。性能評(píng)估指標(biāo)較高的區(qū)域分割方法通常是更優(yōu)的選擇。
#2.2優(yōu)化區(qū)域分割方法的超參數(shù)
區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)可以用于優(yōu)化區(qū)域分割方法的超參數(shù)。通過(guò)調(diào)整區(qū)域分割方法的超參數(shù),可以提高其性能評(píng)估指標(biāo)。例如,可以通過(guò)調(diào)整區(qū)域分割方法的閾值來(lái)提高其準(zhǔn)確率和召回率。
#2.3評(píng)估區(qū)域分割方法在不同場(chǎng)景下的性能
區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)可以用于評(píng)估區(qū)域分割方法在不同場(chǎng)景下的性能。例如,可以通過(guò)在不同類(lèi)型的圖像上計(jì)算區(qū)域分割方法的性能評(píng)估指標(biāo)來(lái)評(píng)估其在不同場(chǎng)景下的性能。
3.總結(jié)
區(qū)域分割方法性能評(píng)估指標(biāo)是衡量區(qū)域分割方法性能的重要工具。這些指標(biāo)可以用于選擇最優(yōu)的區(qū)域分割方法、優(yōu)化區(qū)域分割方法的超參數(shù)以及評(píng)估區(qū)域分割方法在不同場(chǎng)景下的性能。第八部分基于圖像分割的區(qū)域分割的未來(lái)研究方向關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域分割
1.探索新的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),以提高區(qū)域分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。
2.研究深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力,使其能夠適應(yīng)不同圖像數(shù)據(jù)集和場(chǎng)景。
3.開(kāi)發(fā)輕量級(jí)的深度學(xué)習(xí)模型,使其能夠在移動(dòng)設(shè)備和其他資源受限的設(shè)備上運(yùn)行。
多模態(tài)區(qū)域分割
1.研究如何利用來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)(例如,RGB圖像、深度圖像、熱圖像等)來(lái)提高區(qū)域分割的性能。
2.開(kāi)發(fā)新的算法和模型來(lái)融合來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù),以獲得更準(zhǔn)確和魯棒的分割結(jié)果。
3.探討多模態(tài)區(qū)域分割在醫(yī)療影像分析、自動(dòng)駕駛和機(jī)器人等領(lǐng)域的應(yīng)用。
弱監(jiān)督區(qū)域分割
1.研究如何利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)或不標(biāo)記數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練區(qū)域分割模型。
2.開(kāi)發(fā)新的算法和模型來(lái)利用弱監(jiān)督數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)區(qū)域分割任務(wù)。
3.探討弱監(jiān)督區(qū)域分割在醫(yī)療影像分析、遙感圖像分析等領(lǐng)域的應(yīng)用。
視頻中的區(qū)域分割
1.研究如何利用時(shí)間信息來(lái)提高視頻中的區(qū)域分割性能。
2.開(kāi)發(fā)新的算法和模型來(lái)處理視頻中的運(yùn)動(dòng)和變化。
3.探討視頻中的區(qū)域分割在視頻分析、動(dòng)作識(shí)別和行為識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用。
區(qū)域分割的解釋性
1.研究如何解釋區(qū)域分割模型的決策,以提高其透明度和可信度。
2.開(kāi)發(fā)新的算法和工具來(lái)可視化區(qū)域分割模型的決策過(guò)程。
3.探討區(qū)域分割模型解釋性的應(yīng)用,例如,醫(yī)療影像分析、自動(dòng)駕駛和機(jī)器人等領(lǐng)域。
區(qū)域分割的實(shí)時(shí)性
1.研究如何開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)區(qū)域分割算法,以滿足自動(dòng)駕駛、機(jī)器人和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用的需求。
2.開(kāi)發(fā)新的硬件和軟件架構(gòu)來(lái)支持實(shí)時(shí)區(qū)域分割的實(shí)現(xiàn)。
3.探討實(shí)時(shí)區(qū)域分割在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的應(yīng)用。基于圖像分
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