浅谈数字图像处理中的图像分割技术
图像数字处理图像分割
图像数字处理图像分割图像分割是图像数字处理中的一项重要技术，它将图像中的像素点划分成多个区域，以便更好地理解和分析图像。
在本文中，我将介绍图像分割的原理、常用方法及其应用领域。
一、图像分割的原理图像分割的目标是将图像划分成一系列具有相似特征的区域，使得每个区域内的像素点具有相同或相似的属性。
它的基本原理是通过寻找像素点之间的差异来确定区域边界。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是最简单的分割方法，它根据像素点的灰度值与预设的阈值进行比较，将像素点分为不同的区域。
边缘检测通过检测图像中的边缘信息来进行分割，常用的方法有Sobel算子和Canny算子。
区域生长是利用像素之间的相似性来逐步迭代地合并像素点，直到形成连续的区域。
二、常用的图像分割方法1. 基于阈值的分割方法：阈值分割是最简单且常用的分割方法之一。
它根据像素点的灰度值与预设的阈值进行比较，将像素点分为不同的区域。
常用的阈值分割方法有全局阈值分割和自适应阈值分割。
2. 基于边缘检测的分割方法：边缘检测是一种常用的图像分割方法，它通过检测图像中的边缘信息来进行分割。
常用的边缘检测方法有Sobel算子、Canny算子等。
3. 基于区域生长的分割方法：区域生长方法是利用像素之间的相似性来逐步迭代地合并像素点，直到形成连续的区域。
它常用于分割具有明显纹理特征的图像。
三、图像分割的应用领域图像分割在计算机视觉、医学影像处理、遥感图像分析等领域具有广泛的应用。
以下列举几个典型的应用领域：1. 目标检测与识别：图像分割可以帮助检测和识别图像中的目标物体，如人脸识别、车辆检测等。
2. 医学影像处理：在医学影像中，图像分割可以帮助医生准确地定位和分析病变区域，如肿瘤检测、血管分割等。
3. 遥感图像分析：遥感图像通常包含大量的地物信息，通过图像分割可以将不同类型的地物区分开来，如土地利用分类、城市区域划分等。
4. 视频分析：图像分割在视频分析中扮演重要角色，可以提取视频中的运动目标，如行人检测、行为分析等。
数字图像处理实验报告——图像分割实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_＿____＿＿_＿___＿_姓名 __＿___＿_____＿__学号___＿＿_____＿____电气与信息学院与谐勤奋求就是创新一．实验目得1.理解图像分割得基本概念;2.理解图像边缘提取得基本概念；3.掌握进行边缘提取得基本方法；4.掌握用阈值法进行图像分割得基本方法.二。
实验内容1.分别用Roｂerｔs，Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明。
3.任选一种阈值法进行图像分割、图1 图２三．实验具体实现1.分别用Robｅrts,Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；I=ｉｍreａｄ(’ｍｒi、ｔｉｆ');imshｏw（Ｉ)BW1=edgｅ（I，’ｒoｂerｔs’）;ｆigure ，ｉｍshow（BＷ1）,titlｅ(’用Robeｒｔs算子’)ＢW2=edgｅ(Ｉ，’sｏbel’);ｆigure,imshoｗ（BW2），ｔitle（’用Sｏbｅl算子 ')BW３＝ｅdge(I，’log’);figure，iｍshｏw（BW３)，titlｅ(’用拉普拉斯高斯算子’）比较提取边缘得效果可以瞧出,sｏbｅr算子就是一种微分算子,对边缘得定位较精确,但就是会漏去一些边缘细节.而Ｌaplaｃｉan—Gaussiaｎ算子就是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘得细节比较丰富。
通过比较可以瞧出Ｌａplaciaｎ-Gauｓsｉan算子比sobeｒ算子边缘更完整，效果更好。
2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明.i=ｉmread（＇m８3、ｔif’）;subplｏｔ（１，2,1）；ｉmｈｉst（i）;ｔitle（'原始图像直方图'）;thread＝1３０/２5５；subplot（1，２，2);ｉ3=ｉｍ2bｗ(i，thrｅaｄ）；imsｈow（i3)；titlｅ('分割结果’);3.任选一种阈值法进行图像分割、i=iｍread（'tｒｅes、tif’）;subploｔ（１,2,1）；imｈist（i)；ｔitle（＇原始图像直方图’)；threａd=10０/２5５；sｕｂploｔ（１，2,2）;i3=iｍ2bｗ(i,thread）;imｓhow（i３）;titlｅ('分割结果’)1、分别用Robｅrts，Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
数字图像处理中的图像分割算法
数字图像处理中的图像分割算法数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理和分析的一门学科。
图像分割是数字图像处理中的一个重要分支，它的目的是将图像中的像素点按照一定的规则划分为若干个不同的区域，以便进行后续的处理和分析。
图像分割广泛应用于计算机视觉、医学影像处理、自动化检测等领域。
本文将对数字图像处理中的图像分割算法进行分类介绍。
一、全局阈值分割法全局阈值分割法是一种常用的图像分割方法。
它的原理是将图像的灰度级别分为两部分，一部分位于阈值以下，一部分位于阈值以上。
这里所说的阈值是指一个固定的值，它可以由人工设置或者通过计算得出。
全局阈值分割法的优点在于方法简单，计算速度快，适用于灰度变化明显的图像。
但是，它的缺点是对于灰度变化不明显或者需要区分多个物体的图像分割效果不佳。
二、基于区域的图像分割法基于区域的图像分割法是一种将图像分割为不同区域的方法。
它的原理是将图像中相邻像素点的相似性作为分割的依据。
常用的算法包括区域生长法、区域分裂法和区域合并法。
这些方法可以通过定义不同的相似度度量标准来实现对图像分割的控制。
基于区域的图像分割法在处理复杂纹理、颜色相近的图像时的效果比全局阈值分割法好，但是它们对分割顺序和初始区域选择的依赖性较强。
三、边缘检测法边缘是图像中最基本的结构之一，它体现了图像中物体的边界信息。
边缘检测法是通过检测图像中的边缘来实现图像分割的一种方法。
边缘检测法的基本思想是在图像中寻找像素值发生突变的点。
常用的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法和Prewitt 算法等。
边缘检测法可以在提取边缘信息的同时实现图像分割，但是它对噪声和图像分辨率的依赖性较强。
四、基于能量的图像分割法基于能量的图像分割法是将图像分割看做一种优化问题，通过寻找最优分割来实现图像分割的一种方法。
它的基本思想是将图像中的每一个像素点看做一个节点，并将节点之间的连通性看做一种能量关系。
优化分割问题就可以转化为一个能量最小化的问题。
数字图像处理图像分割课件
基于Mumford-Shah模 …
该方法可以获得更准确、更平 滑的分割结果，并且可以更好 地处理噪声和细节。此外，它 还可以更好地处理形状约束和 边界条件。
基于Mumford-Shah模 …
该方法需要更多的计算资源和 时间来处理每个时间点的水平 集，并且可能难以处理大规模 的形状变化和复杂的形状约束 。
响。
图像分割还可以帮助缩小处理和 分析的规模，提高处理效率，并 为后续的图像分析提供可靠的预
处理结果。
图像分割的分类
01
02
03
04
按照处理方式
图像分割可以分为阈值法、区 域生长法、边缘检测法、图切
割法等。
按照应用领域
图像分割可以分为医学图像分 割、遥感图像分割、人脸识别
等。
按照分割对象
图像分割可以分为二维图像分 割和三维图像分割。
该方法具有能够处理复杂的图像内容和噪声等优点，但也可能需要更多的计算资源和时间。
07
实例展示与结果分析
基于阈值的图像分割实例
总结词
简单、快速、有效的图像分割方法
详细描述
基于阈值的图像分割是一种基本的图像分割方法，通过设置不同的阈值将图像分 割成不同的区域。其优点是简单、快速、有效，适用于简单背景和对比明显的图 像。但是，对于复杂背景和低对比度图像，分割效果较差。
些方法可以自动适应不同图像的特点，且能够根据图像内容的变化自适
应调整阈值。
03
自适应阈值
根据图像的局部特征自适应地设置阈值，例如基于区域生长的方法、基
于边缘检测的方法等。这些方法能够更好地适应图像的局部特征，提高
分割的精度和鲁棒性。
阈值法的优缺点
优点
阈值法简单易行，适用于简单背景和 对比度较高的图像；对于实时性要求 较高的应用场景，阈值法具有较快的 处理速度。
数字图像处理中的形态学与图像分割算法
数字图像处理中的形态学与图像分割算法数字图像处理是计算机科学与工程领域中的一门重要学科，它研究如何对数字图像进行分析、处理和改进。
在数字图像处理中，形态学和图像分割算法是两个重要的概念。
本文将介绍数字图像处理中的形态学和图像分割算法，并探讨它们在实际应用中的作用和局限性。
形态学是一种基于形状和结构的图像处理方法，它模拟了生物学中的形态学概念。
形态学操作主要包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
腐蚀操作通过对图像中的每个像素点进行局部最小值操作，可以去除图像中的小噪声和细小的边缘。
腐蚀操作可以使图像中的物体变得更小，边缘变得更细。
膨胀操作则是通过对图像中的每个像素点进行局部最大值操作，可以填充图像中的空洞和细小的间隙。
膨胀操作可以使图像中的物体变得更大，边缘变得更粗。
开运算是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，它可以去除图像中的小噪声和细小的边缘，并保持图像的整体形状不变。
闭运算则是先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，它可以填充图像中的空洞和细小的间隙，并保持图像的整体形状不变。
开运算和闭运算是形态学中常用的操作，它们可以用于图像增强、边缘检测和形状分析等应用。
图像分割是将图像划分为若干个子区域的过程，每个子区域具有相似的特征或属性。
图像分割算法可以通过颜色、纹理、边缘和区域生长等特征来实现。
其中，边缘检测是一种常用的图像分割方法，它可以通过检测图像中的边缘来将图像分割为不同的区域。
边缘检测算法主要包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
除了边缘检测，区域生长也是一种常用的图像分割方法。
区域生长算法通过选择种子点和定义生长准则来将图像分割为不同的区域。
种子点是指具有代表性的像素点，生长准则是指像素点之间的相似性度量。
区域生长算法可以根据不同的生长准则来实现不同的图像分割效果。
形态学和图像分割算法在数字图像处理中具有广泛的应用。
形态学操作可以用于图像增强、噪声去除和形状分析等任务。
图像分割算法可以用于图像识别、目标跟踪和医学图像分析等领域。
数字图像处理中的分割算法
数字图像处理中的分割算法数字图像处理是一门涉及到许多领域的学科，如计算机视觉、图像识别等。
其中，图像分割算法是数字图像处理中的重要算法之一，其作用是根据图像的颜色、灰度、纹理或其他特征将图像划分成若干个区域，从而达到图像的细化、特征提取和目标定位等目的。
本文介绍几种常见的图像分割算法，包括全局阈值算法、分水岭算法和基于聚类的算法。
一、全局阈值算法全局阈值算法是一种最简单的图像分割算法，基于图像像素灰度直方图分析，通过选取合适的像素灰度阈值将图像分成背景和目标两部分。
这种算法适用于明显分割的图像，如黑白对比强烈的二值图像。
通常采用一些经典算法如大津算法、最大熵算法等选取阈值。
二、分水岭算法分水岭算法是一种基于图像形态学分析的分割算法。
图像的灰度值可以理解为地形高低不同，而图像中的某些区域可以看成是一些分水岭。
分水岭算法通过将图像看做一个三维地图，将图像的灰度值对应到地图的高度，通过对图像进行基于领域的腐蚀操作然后标定洼地，一些较高的区域就可以被视为分水岭，最后将图像分割成几个不同的块。
分水岭算法不仅可以对二值图像进行分割，而且也可以对彩色图像进行分割。
另外，分水岭算法可以通过加入先验知识等来改进分割效果。
三、基于聚类的算法基于聚类的算法是一种常用的图像分割算法。
这种算法根据图像像素之间的相似度将像素分为若干个类别，相似度可以通过像素在不同颜色或空间位置上的距离来定义。
聚类算法可以分为基于原型的聚类算法和基于密度的聚类算法。
基于原型的聚类算法包括K-Means算法、高斯混合模型等，基于密度的聚类算法包括DBSCAN算法、OPTICS算法等。
随着深度学习技术的发展，基于聚类的算法在CPU、GPU上的高效实现成为可能，卷积神经网络可以同时基于像素位置和像素值来约束图像分割效果，成为图像分割领域的热点算法。
总之，图像分割是数字图像处理中很重要的一步，影响着最终处理效果，应该根据不同的应用场景，选取合适的图像分割算法。
数字图像处理中的图像分割方法探索与优化
数字图像处理中的图像分割方法探索与优化图像分割是数字图像处理中的一项关键任务，其主要目标是将图像分割成具有独立特征的不同区域。
图像分割技术在计算机视觉、图像识别、医学图像处理等领域有着广泛的应用。
本文将探索和优化数字图像处理中常用的图像分割方法，包括阈值分割、区域生长算法、边缘检测和基于机器学习的方法。
阈值分割是最简单也是最常用的图像分割方法之一。
该方法基于图像中像素的灰度值，将图像分割成具有不同灰度值的区域。
阈值分割的核心思想是选择一个合适的灰度值作为阈值，将图像中高于阈值的像素归为一个区域，低于阈值的像素归为另一个区域。
阈值的选择对分割结果至关重要，在实际应用中可以通过自适应阈值、Otsu方法等自动确定阈值的方法来优化分割结果。
区域生长算法是一种基于像素相似性的图像分割方法。
该方法从种子像素开始，通过生长规则逐渐将相邻像素合并成区域。
生长规则可以基于像素灰度值、颜色、纹理和空间关系等特征进行定义。
区域生长算法具有较强的自适应性和鲁棒性，但对于复杂的图像和噪声较多的图像可能会产生错误的分割结果。
为了解决这些问题，可以采用改进的生长规则、多种特征的组合，或者结合其他图像分割方法进行优化。
边缘检测是基于图像中边缘信息进行分割的方法。
边缘信息通常是图像中灰度值变化较大的地方，例如物体的边界或纹理边界。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算法通过计算图像中像素灰度值的梯度或二阶导数，检测出边缘信息，并将边缘连接成闭合的边界。
然而，边缘检测方法容易受到图像噪声的影响，导致错误的分割结果。
因此，可以将边缘检测与其他方法结合，例如区域生长算法，以提高分割的准确性。
基于机器学习的图像分割方法是近年来较为热门的研究方向。
这些方法通过使用已标记的训练数据集，训练分类器或聚类算法来实现图像的自动分割。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些算法可以根据图像中的像素特征将其分类为不同的区域。
数字图像处理之图像分割
直方图阈值法matlab实现
• 函数：im2bw，全局阈值函数 • BW=im2bw（I ,level); • BW=im2bw（I ,map ,level); • BW=im2bw（RGB ,level); • 分别将灰度图像、索引图像、彩色图像转
化为二值图像， • level，为归一化阈值
例子
6.2.4 自适应阈值
自适应阈值是由Chow和Kaneko提出，它是一种基于区域统计特征 的分块域值方法。其算法原理是：将一幅图像划分为3535或6565的 互不重叠的图像块，求出每个子图像块的直方图及阈值，子图像的中心 像素点就使用求出的阈值，而区域内的其它像素点的阈值通过插值的方 法“自适应”地确定。
在利用阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。基于 一定的图像模型的。最常用的模型：
假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标或背景内 部相邻象素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的象 素在灰度值上有很大的差别。
如果一幅图像满足这些条件，它的灰度直方图基本上可看作是由分别 对应目标和背景的两个单峰直方图混合构成的。
• 一般的图像很难获得灰度的概率密度函数以及 先验概率，在一些特殊的应用场合，如文字、乐 谱等图像，可以从大量图像得到一个统计规律， 获得符号部分在全图像中的百分比，以此为基础， 结合直方图谷点分析，可以得到近似最优
• 的结果
若选为Zt分割门限，则将背景象素错认为是目标象素的概率
是：
E1 Zt
• 对i =1,2,…,N，Ri是连通的区域。
• 其中P(Ri)是对所有在集合Ri中元素的逻辑谓词,φ代表空 集。
图像分割—引言
图像分割的基本策略：
• 把像素按灰度划分到各个物体对应的 区域中去；
数字图像处理图像分割
如果检测结果小于给定的阈值，就把两个区域合并。
5.3 区域分割
2 分裂合并法 实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再
合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致 性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假
设阈值为T ,则算法步骤为: ① 对于任一Ri，如果 V (Ri ) T ，则将其分裂成互不重叠的四
3 影响因素
多特征阈值分割
a 灰度及平均灰度(3×3区)二维直方图
－－若集中于对角线区则表示灰度均匀 平均灰度
区。
边界
－－若远离对角线者（灰度与平均灰度 不同）是区域边界。
背景
（近对角线构成直方图有明显峰值及阈 值，远离对角线者可用灰度平均值作为 阈值，用于区分两个区）。
目标 边界
灰度
3 影响因素 多特征阈值分割 b 灰度与灰度梯度图
5.4 Hough变换
Hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效 方法。它是把二值图变换到Hough参数空间，在参数空间 用极值点的检测来完成目标的检测。下面以直线检测为例， 说明Hough变换的原理。
域，直到区域不能进一步扩张； Step4：返回到步骤1，继续扫描直到所有像素都有归属，则结束整
个生长过程。
5.3 区域分割
1 区域生长法 区域生长法生长准则
基于区域灰度差方法
讨论：生长准则与欠分割或过分割现象
10477 10477 01555 20565 22564
11577 11577 11555 21555 22555
C1的平均值：1
m
ipi
iT 1 w1
(T )
1 w(T )
m
其中, ipi w00 w11 是整体图像的灰度平均值
计算机视觉中的图像分割技术(Ⅲ)
随着计算机技术的不断发展，计算机视觉已经成为了人工智能领域的重要分支。
在计算机视觉中，图像分割技术是一项十分重要的技术，它可以将图像中的目标物体从背景中准确地分离出来，为图像识别、图像理解等领域提供了重要基础。
本文将从图像分割技术的基本原理、应用领域和发展趋势等方面进行介绍和探讨。
一、图像分割技术的基本原理图像分割技术是指将数字图像分割成若干个具有独立语义信息的区域的过程。
在计算机视觉中，图像分割是一项十分具有挑战性的任务，因为图像中的目标物体可能具有各种形状、尺寸和颜色，而且通常会受到光照、噪声等因素的影响。
目前，图像分割技术主要分为基于阈值、区域生长、边缘检测、基于图论和基于神经网络等方法。
其中，基于神经网络的图像分割技术由于其对复杂图像具有较强的鲁棒性和泛化能力，已经成为了当前研究的热点之一。
二、图像分割技术的应用领域图像分割技术在医学影像分析、自动驾驶、视频监控、图像检索等领域都有着重要的应用价值。
在医学影像分析中，图像分割技术可以帮助医生准确地识别出病灶区域，辅助医生进行诊断和治疗。
在自动驾驶领域，图像分割技术可以帮助汽车识别道路、车辆和行人等目标，从而实现车辆的自动驾驶和避让。
在视频监控领域，图像分割技术可以帮助监控系统准确地识别出目标物体，实现对目标物体的跟踪和监视。
在图像检索领域，图像分割技术可以帮助系统准确地识别出图像中的目标物体，实现对图像的内容理解和检索。
三、图像分割技术的发展趋势随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的图像分割技术已经取得了一系列的重要突破。
未来，图像分割技术将继续向着高精度、高效率、高鲁棒性和泛化能力的方向不断发展。
同时，图像分割技术将会与其他计算机视觉技术如目标检测、目标跟踪等技术相结合，实现更加复杂的视觉任务。
此外，随着计算机硬件性能的不断提升和计算能力的不断增强，图像分割技术将会在实际应用中发挥越来越重要的作用。
总之，图像分割技术是计算机视觉领域的重要技术，它有着广泛的应用前景和发展空间。
数字图像处理中的变分模型与分割技术
数字图像处理中的变分模型与分割技术数字图像处理是一种广泛应用于计算机视觉、图像处理、图像分析等领域的技术。
其中的变分模型与分割技术是数字图像处理的重要组成部分，广泛应用于各种图像处理领域，如医学影像处理、物体识别、目标检测等。
变分模型是指对一个系统的能量函数进行最小化或最大化的过程，其中的能量函数是由图像像素的灰度值、空间距离和各种边缘等特征组成的。
常见的变分模型有全变分模型和TV（Total Variation）模型。
全变分模型是一种常见的图像处理方法，它可以将一个图像分解成多个层次，形成一个自适应的图像分割系统。
它可以有效地对图像进行边缘检测和分割。
TV模型则是一种基于局部均匀性假设的变分模型，它可以有效地管理图像分割中的噪声，并通过对图像的总变化量进行最小化来实现对图像分割的优化。
在分割技术中，边缘检测是关键环节之一。
边缘检测是指通过检测出图像中明显的边缘，进而将图像分割成若干区域的处理方法。
边缘检测技术包括Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子等方法。
其中，Canny算法是一种基于高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值化等多项技术的综合算法，它可以有效地检测图像中的边缘，并将图像分割成多个区域。
除了边缘检测之外，聚类分析也是数字图像处理中广泛使用的分割技术之一。
聚类分析是指将具有相同特征的图像像素归为一类的过程。
它可以有效地将图像分割成多个相似的区域，常见的聚类算法有k-means算法、谱聚类算法等。
此外，分水岭算法也是一种常见的数字图像分割算法。
它是基于图像水平线的思想设计而成的一种聚类算法，可以将图像分割成多个区域，并在每个区域周围形成边缘。
分水岭算法广泛应用于医学影像处理中的肺部分割、乳腺分割等领域。
总之，数字图像处理中的变分模型与分割技术是数字图像处理的重要组成部分，可以有效地对图像进行边缘检测、目标分割、肿瘤检测等领域。
未来，随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，数字图像处理技术将在更多领域得到应用。
浅谈数字图像处理中的图像分割技术
（） 性 阈值 ２适应
在 不 同 的区 域有 不 同 的阈值 ，即 自适 性 阙
值。
２２ 区域法 实现 图像 分 割 ．
区域法实现分割是以某种规则为约束 （ 如子 区域全部像素灰度相同、 子区域不重合且相连接
等） ，直接找 取区域 的方 式实现分割 。
摘 要 数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用．图 像分割是其中重要的中间 技术．它依托图
像数字处理底层技术 ，为模 式识别等 高层应用服务 ．本文 简要介 绍了图像分割 的概念范畴和常见的分割 技术的方法描 述．掌握图像分割技术有助 于系统理解数字 图像处理技 术的层次．
关键词 数 字图像处理 图像分剖 阚值
阈值 １整体
就是对整幅图像选定一固定灰度值 ， 以此去 １ 图像分割的范畴
图像 分割 处 理 技 术属 于数 字 图像 处理 技术 中的 图像 分析 范畴 ， 图像 分析 的中 间层处理技 是 术。 图像分 割 的 目的是把经过 底层 处 理的数字 图 像 空 间分 成 若干有 意义 的区域 ， 后期 的一些高层 应 用 如模 式 识 别等 将 在这 些 分 割 的 区域基 础上 进 行 。 割 的依据建 立在这 些 由像 素组 成 的区域 分 做 图像 分类找 出图像 的物体 。 在物体与 背景 单纯
边 界 的损 害 。 （） ３ 拉式 边 界 检测法
参考文献。
【】 ｌ章霄， 董艳雪， 赵文 娟等 ． 数字图像 处理技 术． 北京： 冶金
工业 出版社 ． ０ ２ ５ ０
利 用拉 式 卷 积做 二阶导数搜 寻 边界 的方 法 。
２ ． ４边缘法实现图像分割
利用一 阶导数的大小检测边缘所在并用一
数字图像处理中图像分割算法的应用
数字图像处理中图像分割算法的应用随着计算机技术的发展，数字图像处理已经渗透到了我们生活的各个方面。
图像分割作为数字图像处理的一个重要分支，是对图像中的像素进行分类，将不同的像素按照行业或任务需求进行分割、拼接、识别和处理的过程。
因此，图像分割对图像处理以及计算机视觉领域具有重大的意义。
本文将重点探讨数字图像处理中图像分割算法的应用以及其解决的问题。
一、1、医学影像分割医学影像分割是数字图像处理中最为重要的应用之一，它可以使得医生更加准确地判断人体病变的范围。
如对于脑部磁共振图像的分割，通过图像分割算法的处理，可以将磁共振图像中的脑部分割为多个区域，从而对磁共振图像进行更加细致和准确的分析和处理。
2、自动驾驶目前，自动驾驶技术正日益成熟，并得到广泛应用。
在自动驾驶技术中，对于驾驶环境的理解和感知是至关重要的。
图像分割算法可以提取出道路、车辆、行人等不同的元素，从而使得自动驾驶的车辆能够对其周围环境实现更加准确和及时的感知和响应。
3、图像检索在图像检索中，图像分割可以让计算机更加准确地对不同的图像进行分类，从而满足用户的不同需求。
如，在某个图片存储库中，用户可能需要找到带有特定颜色、形状或内容的图片。
通过图像分割算法的处理，可以对图片中的不同元素进行分类，从而实现更加精准的检索。
二、数字图像处理中图像分割算法解决的问题1、图像信息中的噪声与干扰在数字图像处理中，由于设备和环境等因素的干扰，图像中常常会存在噪声和干扰，这些噪声和干扰会对图像分割的准确性带来很大的影响。
为了解决这一问题，图像分割常常需要先对原始图像进行降噪和滤波，从而减少图像中的干扰和噪声。
2、不同图像元素之间的界限不清在数字图像中，不同的图像元素之间往往没有明确的边界。
这也会对图像分割带来极大的难度。
为了解决这一问题，常常需要利用特定的图像特征（如纹理、颜色等）进行元素的分割和提取。
综上所述，数字图像处理中的图像分割算法在现代化生活中有着极其重要的应用价值。
图像处理中的图像分割算法技巧
图像处理中的图像分割算法技巧图像分割是图像处理领域中的一个重要任务，它的目标是将图像分割成具有特定意义的区域或对象。
图像分割可以帮助我们理解图像中的内容，提取出我们感兴趣的图像特征，为后续的图像分析和计算机视觉任务打下基础。
本文将介绍几种常见的图像分割算法及其技巧。
一、阈值分割算法技巧阈值分割算法是一种简单且常用的图像分割方法，它基于图像灰度值的统计信息将图像分割成目标和背景两部分。
其中，全局阈值分割算法、自适应阈值分割算法和基于直方图的分割算法是常见的阈值分割算法技巧。
全局阈值分割算法是通过选取一个全局阈值，将图像中灰度值高于阈值的像素点分配为目标，灰度值低于阈值的像素点分配为背景。
该方法常用于图像的二值化处理，例如将图像中的前景和背景分离。
在操作时，我们需要根据图像的特性选择合适的阈值，可以使用常规方式（例如Otsu阈值算法）或自定义选择。
自适应阈值分割算法则是通过根据局部灰度值的统计信息来进行图像分割。
适用于图像中存在光照不均或者是局部对比度较强的情况。
该方法可以通过选择不同的局部窗口大小和统计方法来适应不同的图像特性。
基于直方图的分割算法，它通过分析图像的直方图来确定阈值，并将图像进行分割。
此方法适用于图像中存在灰度值分布较明显的情况。
二、边缘检测技巧边缘检测是一种常用的图像分割技巧，它主要用于寻找图像中的边缘信息。
边缘是指图像中灰度值变化较大的区域，一般表示物体之间的边界或者纹理变化。
图像中的边缘信息可以提供重要的形状和结构信息，因此边缘检测对于图像分割至关重要。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算图像灰度值的梯度来检测边缘。
Canny 算子是一种经典的边缘检测算法，它通过多步骤的操作来提取图像中的边缘，包括高斯平滑、计算梯度和非最大值抑制等。
Laplacian算子也是一种梯度算子，它通过计算图像的拉普拉斯算子来提取边缘。
数字图像处理---图像分割
数字图像处理---图像分割图像分割概述图像分析概念：对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，以获得它们的客观信息，从⽽建⽴对图像的描述步骤：1. 图像分割2. 特征识别3. 对象分类4. 建⽴联系概述图像分割概念：将图像划分为互不重叠的区域并提取感兴趣⽬标的技术基本策略：基于灰度值的两个基本特性：不连续性和相似性通过检测不连续性先找边，后确定区域通过检测相似性，在⼀定阈值下找到灰度值相似区域，区域外轮廓即为对象边界⽅法基于边缘的分割⽅法：先提取区域边界，再确定边界限定区域区域分割：确定每个像素归属区域，从⽽形成区域图区域⽣长：将属性接近的连通像素聚集成区域分裂-合并分割：即存在图像划分，也存在图像合并边缘检测算⼦---边缘分割法边缘定义：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素的集合分类：阶跃状屋顶状特点：属于⾼频信号区域往往为闭合连线边缘检测流程滤波⇒增强⇒检测⇒定位边缘检测算⼦基本思想：计算局部微分算⼦⼀阶微分：⽤梯度算⼦进⾏运算特点：对于阶跃状变化会出现极⼤值（两侧都是正值，中间最⼤）对于屋顶状变化会过零点（两侧符号相反）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在注意事项：由于结果图中存在负值，因此需要处理后使⽤处理⽅法：取绝对值加最⼩值阈值法⼆阶微分：通过拉普拉斯算⼦计算特点：对于阶跃状变化会过零点（两侧符号相反）对于屋顶状变化会出现负极⼤值（两侧都是正值，中间最⼩）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在常⽤边缘检测算⼦Roberts 算⼦Prewitt 算⼦Sobel 算⼦Kirsch 算⼦Laplacian 算⼦Marr 算⼦交叉⽅向⼀阶锐化问题：锐化处理结果对具有矩形特征的物体的边缘提取较为有效，但是对于不规则形状的边缘提取，则存在信息上的缺损解决思想：利⽤⽆⽅向的锐化算法交叉微分算⼦交叉Roberts 算⼦公式：f ′x =|f (x +1,y +1)−f (x ,y )|f ′y =|f (x +1,y )−f (x ,y +1)|模板:f ′x =−1001,f ′y =01−1特点：算法简单,对噪声敏感，效果较梯度算⼦较好交叉Prewitt 算⼦模板:d ′x =011−101−1−10,d ′y =−1−10−101011特点：与Sobel 相⽐有⼀定抗⼲扰性，图像效果较⼲净交叉Sobel 算⼦模板:d ′x =012−101−2−10,d ′y =−2−10−101012特点：锐化的边缘信息较强kirsch 算⼦(⽅向算⼦)模板：特点在计算边缘强度的同时可以得到边缘⽅向各⽅向间的夹⾓为45°分析取其中最⼤的值作为边缘强度，与之对应的⽅向作为边缘⽅向若取最⼤值绝对值，则仅需要前四个模板即可Nevitia 算⼦[][][][][][]特点:各⽅向间的夹⾓为30°Laplacian算⼦同图像增强中的Laplacian算⼦优点：各向同性、线性和位移不变对细线和孤⽴点检测效果较好缺点对噪声敏感，有双倍加强作⽤不能检测出边缘⽅向常产⽣双像素边缘使⽤之前需要对图像进⾏平滑Marr算⼦在Laplacian算⼦基础上发展⽽来平滑函数采⽤⾼斯正态分布函数h(x,y)=e−x2+y2 2σ2σ为⽅差⽤h(x,y)对图像f(x,y)平滑克表⽰为g(x,y)=h(x,y)∗f(x,y) *代表卷积令r表⽰从原点出发的径向距离，即r2=x2+y2利⽤⾼斯-拉普拉斯滤波器（LOG滤波器）▽2h=(r2−2σ2σ4)e−r22σ2即可利⽤⼆阶导数算⼦过零点的性质，确定图像中阶跃边缘的位置在该算⼦中σ越⼩边缘位置精度越⾼，边缘细节变化越多；σ越⼤平滑作⽤越⼤，但是细节损失越⼤，边缘点定位精度越低过程1. 通过⼆维⾼斯函数对图像进⾏卷积降噪2. ⽤⼆阶导数差分算⼦计算图像强度的⼆阶导数3. 利⽤⼆阶导数算⼦过零点的性质，确定图像中阶跃边缘的位置优点：能快速得到⼀个闭合的轮廓缺点：对噪声敏感Canny边缘检测算⼦最优边缘检测算⼦应有的指标低误判率⾼定位精度抑制虚假边缘过程：1. 计算图像梯度2. 梯度⾮极⼤值抑制3. 双阈值提取边缘点计算图像梯度⾼斯函数的⼀阶导数模板：−11−11,−1−111⾮极⼤值抑制 NMS思想：梯度幅值图像M(x,y)，仅保留梯度⽅向上的极⼤值点过程初始化N(x,y)=M(x,y)对每⼀点在梯度⽅向和反梯度⽅向各找n 个点，若M(x,y)⾮最⼤值，则置零，否则保持不变对NMS 结果⼆值化（双阈值提取边缘点）使⽤两个阈值T 1,T 2:T 2>>T 1由T 1得到E 1(x ,y ),低阈值边缘图：更⼤的误检率由T 2得到E 2(x ,y ),⾼阈值边缘图：更可靠边缘连接初始化E (x ,y )=E 2(x ,y )对E (x ,y )中的每个点在E 1(x ,y )中寻找延长部分进⾏连接输出E (x ,y )Canny 边缘检测算⼦步骤1. ⾼斯滤波器平滑2. ⼀阶偏导计算梯度幅值与⽅向3. 对梯度幅值进⾏⾮极⼤值抑制4. 双阈值算法检测连接边缘Canny 边缘检测算⼦优点参数较⼩计算效率⾼得到边缘连续完整双阈值选择T Low =T HIGH ∗0.4曲⾯拟合法出发点：基于差分检测图像边缘的算⼦往往对噪声敏感四点拟合灰度表⾯法⽤⼀平⾯p (x ,y )=ax +by +c 来拟合四邻域像素灰度值定义均⽅差为ε=∑[p (x ,y )−f (x ,y )]2模板a =12−1−111,b =12−11−11特点：先平均后求差分，对噪声由抑制作⽤边缘跟踪出发点：噪声边检测需要归整边缘像素概念：将检测的边缘点连接成线过程：边缘提取连接成线⽅法光栅扫描跟踪法全向跟踪法光栅扫描跟踪法概念：采⽤电视光栅⾏扫描顺序，结合门限检测，对遇到的像素进⾏分析并确定其是否是边缘的跟踪⽅法具体步骤：[][][][]确定检测阈值d（较⾼）超过d的点作为对象点确定跟踪阈值t（较低）确定跟踪邻域扫描下⼀⾏，跟踪邻域内灰度差⼩于t的，接受为对象点若没有对象点，则该曲线跟踪结束重新从下⼀⾏开始利⽤d寻找对象点并进⾏跟踪扫描结束后跟踪结束特征可以不是灰度级跟踪准则根据具体问题灵活运⽤最好再进⾏⼀次其他⽅向的跟踪全向跟踪Hough变化检测法问题：如何连接边界点集基本思想利⽤xoy直⾓坐标系直线y=ax+b,待求极坐标系内点(ρ,θ),已知求点到线的变化ρ=xcosθ+ysinθ原理:过每个点的直线系分别对应极坐标系上的⼀条正弦曲线，如正弦曲线存在共同交点(ρ′,θ′),则必定在平⾯上共线实现：使⽤交点累积器或直⽅图，寻找相交线段最多的参数空间的点，再寻找对应的直线线段特点：对ρ、θ量化过粗会导致直线参数不精确，过细会导致计算量增加获得直线抗噪能⼒强可以⽤来检测直线阈值分割法基本思想：通过阈值T⽣成⼆值图，在四邻域中有背景的像素就是边界像素特点：适⽤于物体与背景有强对⽐的情况下，且物体或背景的灰度较单⼀可以先求背景再求物体可以得到封闭且连通区域的边界通过交互获得阈值通过直⽅图得到阈值基本思想：边界上的点灰度值出现次数较少⽅法：选取直⽅图⾕底的最⼩灰度值作为阈值缺点：会受到噪声⼲扰改进：取两个峰值之间的某个固定位置降噪简单图像的阈值分割判断分析法最佳熵⾃动阈值法复杂图像的阈值分割步骤⾃动平滑直⽅图确定区域类数⾃动搜索多个阈值特征空间聚类k均值聚类步骤任意选取K个初始聚类中⼼值使⽤最⼩距离判别，将新读⼊的像素分⾄K类重新计算中⼼值，等于⼀类元素的平均值重新聚类直⾄新旧差异不⼤区域增长通过像素集合的区域增长实现：根据应⽤选取种⼦选择描述符种⼦根据描述符扩张直⾄没有新的节点加⼊集合简单区域扩张法以未划分点与起点灰度差⼩于阈值T作为描述符优缺点：1. 不好确定阈值2. ⽆法分割缓慢变化边界质⼼区域增长法以未划分点与区域平均灰度值差⼩于阈值T作为描述符分裂合并法实现：1. 对于灰度级不同的区域划分为四个⼦区域2. 若相邻⼦区域所有像素灰度级相同，则合并3. 反复进⾏直⾄不再进⾏新的分裂合并操作Processing math: 100%。
数字图像处理中的图像分割技术研究
数字图像处理中的图像分割技术研究数字图像处理是数字化时代中一项极其重要的技术。
它不仅影响了我们生活中的多个领域，比如医学、建筑、娱乐和安全等等，同样它也为科学研究带来了许多便利。
数字图像处理中的图像分割技术，是指将需要处理的图像分成多个子图像或者子像素，分割子图像中的各个特征，以便于分析、识别和提取信息等目的。
下面，我们将讨论数字图像处理中的图像分割技术的原理与应用。
一、基础概念数字图像处理中分割过程利用各个像素点的不同，将其分割成若干独立的、无重叠且互不干扰的区域，这就是图像分割。
分割后的小区域，其特点可以包括颜色、亮度、纹理、形状、大小等。
图像分割的目的是根据图像的特征，将图像分成不同的区域，用来分析图像的形状、对象数量、运动、表现等等特征参数。
可以说，图像分割是数字图像处理的重要基础，是许多应用的前提。
二、常见的图像分割的方法在数字图像处理中，图像分割的方法根据问题的实际需求，选择适当的算法和技术。
目前，根据不同的操作和应用环境，可分为以下几种常见图像分割的方法：1. 基于阈值分割阈值分割是一种最简单的图像分割方法，它基于特定的图像亮度值阈值，将图像分成目标和背景两个区域。
阈值可以根据图像的亮度分布、灰度分布方法得出。
在处理黑白图像、灰度图像时，这种方法非常有效。
它的优点是简单易用，计算简单，而且计算速度快。
但是，它存在诸如阈值选取不准、亮度过高或者过低的歧义性等一些缺点。
2. 基于聚类分割基于聚类分割是将图像上所有像素点划分为几个独立的集群，然后在不同的集群上应用不同的处理算法以达到分割的效果。
这种方法大大提高了阈值选择的精确度，而且在处理复杂图像时也更加稳定。
聚类分割在鉴别面的计算上非常优秀，可以选择不同的群体，而且计算量比较小，因此，在某些应用场合中，它是最佳的选择。
但是，它也有一些缺点，主要是群体的选择难度比较大，同时算法的进行和调试比较繁琐。
3. 基于边缘分割基于边缘分割是一种特殊的分割方法，通过对图像边缘进行检测和处理，从而分离图像中的目标和背景。
数字图像处理与应用(MATLAB版)第6章 图像的分割
是边缘；
➢ 使用双阈值算法检测和连接边缘。即使用直方图计
算两个阈值，凡是大于高阈值的一定是边缘；凡是
小于低阈值的一定不是边缘。如果检测结果大于低
阈值但又小于高阈值，那就要看这个像素的邻接像
素中有没有超过高阈值的边缘像素，如果有，则该
像素就是边缘，否则就不是边缘。
0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0
B A
6.1 图像分割的定义和分类
图像分割：是指根据灰度、彩色、纹理等特征把图像 划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区 域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出 明显的不同。
图像分割的作用
图像分割是图像识别和图像理解的前提，图像分 割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。
图像
具体步骤：
➢ 首先用2D高斯滤波模板进行卷积以平滑图像；
➢ 利 用 微 分 算 子 ( 如 Roberts 算 子 、 Prewitt 算 子 和
Sobel算子等)，计算梯度的幅值和方向；
➢ 对梯度幅值进行非极大值抑制。即遍历图像，若某
个像素的灰度值与其梯度方向上前后两个像素的灰
，
度值相比不是最大，那么这个像素值置为0，即不
第六章 图像的分割
内 容 1、图像分割的定义和分类； 提 2、基于边缘的图像分割方法；
要 3、基于区域的分割；
4、基于运动的图像分割 ； 5、图像分割技术的发展。
基
本 要
通过对图像分割技术的学习，掌
求 握基于边缘、区域、运动的图像
重
分割技术。
点
难 点
图像分割的定义、分类 基于边缘的图像分割方法
基于区域、运动的图像分割方法
G(i, j) Px Py
图像处理中的图像分割算法介绍
图像处理中的图像分割算法介绍图像分割是图像处理中的一个重要技术，在许多领域中都有广泛的应用。
图像分割算法旨在将图像分割成具有特定特征的区域，使得后续的图像分析和处理更加精确和有效。
本文将介绍几种常见的图像分割算法：阈值分割、边缘检测和区域生长算法。
我们来讨论阈值分割算法。
阈值分割是最简单且常用的图像分割方法之一。
该方法根据像素灰度值与预定义的阈值进行比较，将像素分为两个区域。
如果像素灰度值大于阈值，则该像素被分配到一个区域；反之，如果像素灰度值小于阈值，则被分配到另一个区域。
阈值分割算法简单易实现，但对于复杂的图像，效果可能不佳。
我们介绍边缘检测算法。
边缘检测算法可以识别图像中的边缘信息，将图像分割成由边缘组成的区域。
边缘是图像中灰度值快速变化的地方，常常表示物体边界。
边缘检测算法常用的方法有：Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel 算子通过计算像素点周围像素的梯度值来检测边缘；Prewitt算子和Sobel算子类似，但计算方向不同；而Canny算子则基于多阶段的边缘检测过程，能够更准确地检测出边缘。
我们介绍区域生长算法。
区域生长算法通过将相邻像素逐个添加到区域中，以实现图像分割。
算法根据一定的准则，如像素相似性或像素间距离，选择合适的像素进行生长。
区域生长算法可以用于分割具有类似像素值的区域，适用于处理噪声较少的图像。
常见的区域生长算法有：种子点生长算法、连通域算法和分水岭算法。
种子点生长算法从预设的种子点开始，将与种子点相邻且满足相似性准则的像素添加到区域中；连通域算法根据像素的连通性来判断区域；而分水岭算法通过将图像视为地形图，利用水流向低处流动的原理进行分割。
综上所述，图像分割是图像处理中至关重要的技术，利用图像分割算法可以将图像分割成具有特定特征的区域。
本文介绍了几种常见的图像分割算法：阈值分割、边缘检测和区域生长算法。
每种算法都有其适用的场景和局限性，需要根据具体的图像特点和需求选择合适的算法。
计算机视觉中的图像分割技术(六)
计算机视觉中的图像分割技术在当今数字化时代，计算机视觉技术已经成为了科技领域中一项不可或缺的重要技术。
而图像分割技术作为计算机视觉中的一个重要分支，对于图像的处理和识别起着至关重要的作用。
本文将从图像分割技术的定义、应用、算法和未来发展等方面展开阐述。
一、图像分割技术的定义图像分割是指将数字图像划分为多个具有独立语义的区域的过程。
其目的是将图像中的目标从背景中分离出来，使得计算机能够更好地理解图像内容。
图像分割技术在医学影像分析、无人驾驶、工业检测等领域有着广泛的应用。
二、图像分割技术的应用图像分割技术在医学影像分析领域有着重要的应用。
医学影像通常包含大量的信息，而图像分割技术可以帮助医生更准确地识别出病灶区域，对疾病的诊断和治疗起到了至关重要的作用。
此外，图像分割技术还被广泛应用于人脸识别、物体检测、视频监控等领域。
三、图像分割技术的算法图像分割技术的算法种类繁多，其中比较常见的包括阈值分割、边缘检测、区域生长、聚类分割等。
阈值分割是一种通过设定阈值将图像分割成目标和背景的方法，简单易行但对图像质量和噪声比较敏感。
边缘检测是一种通过检测图像中灰度的不连续性来进行分割的方法，常用的算法包括Sobel、Canny等。
区域生长是一种基于相似性原则将相邻像素进行聚类的方法，具有很好的连续性和稳定性。
聚类分割是一种通过对像素进行聚类来达到分割的目的，K-means算法是其中比较经典的一种。
四、图像分割技术的未来发展随着深度学习技术的发展，图像分割技术也在不断地得到改进和提升。
深度学习技术可以对图像进行端到端的学习，能够更好地捕捉图像的语义信息，提高了图像分割的准确性和效率。
未来，随着计算机硬件性能的不断提升和算法的不断优化，图像分割技术将在医学影像分析、智能交通、安防监控等领域发挥出更加重要的作用。
综上所述，图像分割技术在计算机视觉中有着极为重要的作用，它不仅可以帮助计算机更好地理解图像内容，还可以为人们的生产生活带来更多的便利。
图像编码中的图像分割方法介绍
图像编码是数字图像处理中的重要技术之一，它可以将图像转化为数字信号并进行压缩，从而减少存储空间和传输带宽的占用。
图像分割是图像编码的关键步骤之一，是将图像分成若干个不相交的区域或对象的过程。
在图像编码中，图像分割方法的选择与图像质量、编码效率和算法复杂度之间存在着紧密的关联。
本文将对图像编码中常用的一些图像分割方法进行介绍。
1. 阈值分割阈值分割是一种简单且广泛应用的图像分割方法。
其基本原理是将图像中的像素按照灰度值与设定的阈值进行比较，大于或小于阈值的像素被分为不同的区域。
这种方法适用于图像具有明显的灰度分布特征的场景，但对于灰度变化较强的图像效果较差。
2. 区域生长分割区域生长分割是一种基于像素相似度的图像分割方法。
它从种子点开始，将与之相似的像素逐步加入到同一区域中，直到相似度不再满足设定条件或所有像素被访问完。
该方法能够应对图像中灰度不均匀或颜色复杂的情况，但对于种子点的选取较为敏感。
3. 边缘检测分割边缘检测分割是一种通过检测图像中明显边缘位置进行分割的方法。
常用的边缘检测算法有Sobel、Canny和Laplacian算子等。
这些算法通过对图像进行梯度计算或二阶导数计算，找到灰度变化较大的位置作为图像分割的边界。
这种方法适用于需要保留物体边界信息的场景，但对于边界不清晰或噪声较多的图像效果较差。
4. 基于图割的分割基于图割的分割是一种基于图像像素之间的相似度进行分割的方法。
该方法将图像转化为图形模型，通过最小割算法将图像分为不同的区域。
其优点是能够充分考虑像素间的关联性，但算法复杂度较高，对于大规模图像处理不适用。
5. 基于聚类的分割基于聚类的分割是一种将图像中的像素按照其相似性进行聚类的方法。
常用的聚类算法有K-means和Mean Shift等。
这些算法根据像素间的距离或密度进行聚类，将相似的像素归为同一类别。
该方法的优点是效率高且易于实现，但对于聚类中心的选择较为敏感。
综上所述，图像编码中的图像分割方法各有优缺点，在实际应用中需要根据图像的特点和编码要求选择适合的方法。
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电大理工
2011年12月Study of Science and Engineering at RTVU. 第4期总第249期
浅谈数字图像处理中的图像分割技术
郑洪涛
朝阳广播电视大学（ 朝阳 122500 ）
摘 要 数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用。
图像分割是其中重要的中间技术。
它依托图像数字处理底层技术，为模式识别等高层应用服务。
本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割
技术的方法描述。
掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次。
关键词 数字图像处理 图像分割 阈值
数字图像处理技术，简单地说就是借助计算机的帮助对数字图像进行特定算法运算处理来满足众多应用需要的技术。
它涵盖了众多图像处理方式，图像分割是其中一项重要的技术环节。
1 图像分割的范畴
图像分割处理技术属于数字图像处理技术中的图像分析范畴，是图像分析的中间层处理技术。
图像分割的目的是把经过底层处理的数字图像空间分成若干有意义的区域，后期的一些高层应用如模式识别等将在这些分割的区域基础上进行。
分割的依据建立在这些由像素组成的区域满足相似性和非连续性的基本概念上。
2 图像分割的方法
图像分割一般没有唯一的、标准的分割方法，也没有规定分割成功的准则。
一般从以下几方面分割、描述方法：
2.1 灰度阈值法实现图像分割
阈值法主要利用直方图，设定合适的阈值来分辨物体与背景。
简单地说就是在图像的灰度值中选一合适的阈值，若小于阈值则判断为背景，若大于阈值则判断为物体。
这种方法适合与物体和背景之间有明显区域分界且边界封闭的情况。
亦即数字图像中物体与背景的灰度值有明显差异，可较好的分割物体与背景。
(1)整体阈值
就是对整幅图像选定一固定灰度值，以此去做图像分类找出图像的物体。
在物体与背景单纯且亮暗分明下才会有较好效果。
(2)适应性阈值
在不同的区域有不同的阈值，即自适性阈值。
2.2 区域法实现图像分割
区域法实现分割是以某种规则为约束（如子区域全部像素灰度相同、子区域不重合且相连接等），直接找取区域的方式实现分割。
(1)像素类聚区域成长法
此方法从一种子（seed）像素开始，通过平均灰度、组织纹理及色彩等性质的检视，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使其逐渐成长，形成子区域的方法。
这种方法实际应用中至少要考虑种子像素的选择和聚类的相似性选择等因素。
(2)区域分割与合并法
首先将图像分割成不重叠的区域或子图像，
.32 . 电大理工 总第249期
若每个子图像内有性质不同的图像存在就将该子图像继续分割，直到没有可再分割的条件为止。
接着将具有相同性质又相邻的子区域进行合并，直到无法合并为止完成分割程序。
2.3 边界法实现图像分割
借助求一幅图像的梯度大小来找出边界的图像分割方法。
求梯度大小的目的是要找到图像中灰度变化最大的位置，这些位置通常就是物体的边界。
(1)边界追踪法
这种方法适合在没有干扰的情况下。
一般追踪前要做平滑处理去噪声，另外常需要定义追踪虫（tracking bug）。
(2)梯度大小阈值法
图像在做梯度运算前，须先平滑降低噪声对边界的损害。
(3)拉式边界检测法
利用拉式卷积做二阶导数搜寻边界的方法。
2.4边缘法实现图像分割
利用一阶导数的大小检测边缘所在并用一阶导数的方向将小的边缘连结成边界的方法。
(1)检测是指利用一阶导数算子来对图像求梯度，以找出边缘。
(2)连结在理想情况下，检测出的边缘点所形成的物体的边界会是相连且封闭的。
但实际由于噪声、光源不均等因素通常得到的是残缺不全的边界，所以要作连结修补。
3 分割图像的储存
(1)边界连锁码是以边界来定义物体，不必存储物体内部像素的位置，节省存储空间。
(2)线段编码以线形片段方式存储的方法，可存储物体每一点的数据。
存储细节数据，占用存储空间较大。
4 结束语
图像数字处理已成为当今数字化多媒体时代不可或缺的基本技术，广泛应用在太空科学、生物医学、遥感分析、通讯等各个领域。
而图像分割作为其中一项中间技术，直接决定了后期应用的准确性和可靠性。
随着新理论和新算法的不断产生，无论在理论上还是在实践应用上都存在巨大的潜力。
参考文献
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（责任编辑：文婷）。