圖像分柵

圖像分柵（粵拼：tou4 zoeng6 fan1 saak3，英文：image segmentation）係一隻細分領域畀數字圖像處理同埋電腦視覺。所謂分柵即係基於特定嘅同質性標準擸啲相鄰像素或者體素生成啲柵，啲戥佢哋內容有𪐀褦噶。

排序

分柵通常喺機械視覺過程裏頭係第一步畀圖像嘅分析，同時排喺圖像預處理後尾。即係隻成隻流程係：

場景→圖像採集→圖像預處理→分柵→抽取特徵→分類→表達

特點

「齊整」分柵係講每一粒像素都着分落至少一柵裏頭。「冇扱㔶」分柵係講每一粒像素最多着分落一柵（可以冇分）。「齊整冇扱㔶」分柵就係講每一粒像素都有一柵啱嘅得分佢落去。每一柵假如都形成一隻連通空間，就係連通嘅分柵。

分類畀目標

按照分柵噶結果，可以有語義分柵（semantic segmentation）、實例分柵（instance segmentation）、全景分柵（panoptic segmentation）。語義分柵係檢測啲像素屬邊種類型；實例分柵係檢測屬邊一隻具體噶嘢。而全景分柵兩樣佮到做，同時檢測係乜嘢類型、係隻類型裏頭邊一隻嘢畀啲像素；但對於某啲嘢難分或者冇乜必要分實例嘅（比如講道路、樹木）可以衹檢測類型。

分類畀做法

好多已知嘅方法着攞來做自動分柵。基本上，通常分得成面向像素、面向邊檠、面向區域三種。另外都區分開有基於模型戥基於紋路嘅方法，前者係假設有特定形狀輪廓畀隻對象，後者考慮對象內部啲同質結構。啲邊界畀冇同嘅流程經常係靈活噶。結合嘸同噶方法來獲得好一尐嘅結果又得。