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人工智能完整词典
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区域生长分割
从起始点（种子）开始，根据相似性标准（颜色、纹理、强度）聚合相邻像素以形成均匀区域的技术。
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区域合并分割
从初始过分割（例如网格划分）开始，根据预定义标准迭代合并最相似的相邻区域的方法。
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分水岭算法
将图像视为地形起伏，从标记点开始淹没盆地以划定区域边界的分割算法。
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SLIC（简单线性迭代聚类）
通过将K-Means算法适配到5维空间（CIELAB + x,y坐标）并使用颜色距离加权，生成紧凑且近似规则超像素的过分割算法。
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特征空间
将每个像素表示为其属性（如RGB、Lab、纹理）向量的多维表示，聚类算法在此空间上执行分割操作。
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Ward准则
层次聚类中的连接方法，通过在每个步骤合并导致总簇内方差增加最小的两个簇，来最小化总簇内方差。
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过分割
聚类算法产生过多分割段的现象，通常比图像中实际感兴趣对象更精细，需要后续合并步骤。
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基于核的分割
使用核函数将像素投影到更高维空间，使非线性可分离的簇变为线性可分离的聚类方法。
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