像分割与纹理分割区别

纹理分割就是把相同或者一致纹理特征的区域聚类为一个大的区域。纹理是区域特性，要在一定范围的区域上才能反映或者测量。普通的图像分割，通常意味着传统语义分割，这个时期的图像分割（大概2010年前），由于计算机计算能力有限，早期只能处理一些灰度图，后来才能处理rgb图，这个时期的分割主要是通过提取的低级特征，然后进行分割，涌现了一些方法：Ostu、FCM、分水岭、N-Cut等。这个阶段一般是非监督学习，分割出来的结果并没有语义的标注，换句话说，分割出来的东西并不知道是什么。

随后，随着计算能力的提高，人们开始考虑获得图像的语义分割，这里的语义目前是低级语义，主要指分割出来的物体的类别，这个阶段（大概是2010年到2015年）人们考虑使用机器学习的方法进行图像语义分割。

随着FCN的出现，深度学习正式进入图像语义分割领域，这里的语义仍主要指分割出来的物体的类别，从分割结果可以清楚的知道分割出来的是什么物体，比如猫、狗等等。

现在还有一种叫instance segmentation, 可以对同一类别的不同物体进行不同的划分，可以清楚地知道分割出来的左边和右边的两个人不是同一个人。

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