图像分割技术
图像分割方法
图像分割方法图像分割是图像处理的基本任务之一，它是用来从图像中将特征区分出来的一种编程技术，以提高图像处理任务的效率。
简单地说，图像分割是把一幅图像划分成若干个小块，每块代表一个特定的物体或物体的一部分。
它允许人们更好地理解图像的全局结构和本质，也有助于改善图像识别、检测、分类、检索等方面的性能。
图像分割的本质是将图像分解成两部分：分割区域和非分割区域。
分割区域是指要分割出的物体，而非分割区域表示背景或其他无关物体。
此外，分割有两个重要的部分：分割质量与分割效率。
常见的图像分割方法有基于边缘的方法、基于区域的方法和基于分段树的方法等。
基于边缘的方法是通过边缘检测技术检测图像中的边缘，然后将边缘分割出来，完成图像的分割。
由于这种方法主要考虑的是边缘信息，它不考虑整体的空间关系，所以当边缘信息不够时，可能会出现分割失败的现象。
因此，基于边缘的方法并不是很常用。
基于区域的方法是在图像中检测物体的区域，并将这些区域进行分割。
这种方法可以考虑整体的空间关系，但是也容易在细节考虑方面出现问题，比如区域界限不清晰，或者两个不同物体太接近，造成分割失败。
基于分段树的方法是利用每个像素的连通性和空间关系来构建连通域，然后分割连通域中的物体。
基于分段树的方法不仅可以考虑整体的空间关系，而且可以考虑细节的关系，由于考虑范围较广，因此在一些图像分割任务上，分段树的方法可以得到较好的效果。
此外，还有一种新兴的图像分割技术深度学习。
它采用了深度神经网络，通过深度学习网络可以实现半自动化的图像分割，它的效率要比传统的图像分割技术更高，具有潜力发展。
总之，图像分割是一种非常重要的图像处理技术，它可以帮助人们更好的理解图像的结构，改善图像识别的性能，并且可以应用在诸如自动驾驶、目标跟踪等领域中。
未来，深度学习在图像分割领域也将发挥很重要的作用，带来更高效率、更精确的分割结果。
图像分割技术在计算机视觉中的应用案例
图像分割技术在计算机视觉中的应用案例图像分割是计算机视觉领域中的一项重要技术，可以将图像划分为不同的区域或对象，从而帮助计算机理解图像，并提取出有用的信息。
图像分割技术在很多应用领域都有广泛的应用，下面将介绍几个图像分割技术在计算机视觉中的具体应用案例。
一、医学影像分割在医学领域，图像分割技术可以用于诊断、手术导航和辅助治疗等方面。
例如，在肺部CT图像中，利用图像分割可以准确地提取出肿瘤的边界和位置，帮助医生进行肿瘤的诊断和治疗。
此外，在磁共振成像（MRI）中，图像分割可以将肌肉、骨骼和器官等部位进行分离，从而帮助医生做出更准确的诊断。
二、自动驾驶自动驾驶技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，而图像分割在自动驾驶中起到了重要的作用。
利用图像分割技术，可以将道路、车辆和行人等不同的目标进行分割和识别，实现对交通环境的理解和感知。
通过图像分割，汽车可以准确地判断前方是否有路障或行人，并作出相应的驾驶决策，从而确保行车安全。
三、工业质检图像分割技术也广泛应用于工业质检领域。
例如，在电子器件制造过程中，利用图像分割可以将不同的元件或故障区域从图像中分割出来，帮助工人进行质量检查和排除缺陷。
此外，图像分割还可以用于零件的检测和测量，可以自动识别出产品是否符合规定的尺寸和形状，提高生产效率和质量。
四、智能农业图像分割技术也被应用于智能农业领域，帮助农民实现精准农业管理。
通过使用无人机或传感器采集植物生长的图像数据，结合图像分割技术，可以准确地识别出不同作物的位置和生长情况。
这样农民可以根据不同作物的生长状况进行精确施肥、灌溉和病虫害防治，提高农作物的产量和质量。
总之，图像分割技术在计算机视觉中有着广泛的应用。
它不仅可以帮助医生进行医学影像的诊断和治疗，还可以用于自动驾驶、工业质检和智能农业等领域。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割技术将在更多的应用场景中得到应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。
图像分割技术研究综述
图像分割技术研究综述随着科技的快速发展，图像分割技术作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多应用领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将对图像分割技术的研究进行综述，包括其发展历程、应用领域、研究成果以及未来研究方向。
图像分割技术是指将图像按照像素或区域进行划分，从而提取出感兴趣的目标或背景的过程。
图像分割技术在信号处理、计算机视觉、机器学习等领域具有重要的应用价值。
例如，在智能交通中，图像分割技术可以用于车辆检测和跟踪；在医学图像分析中，图像分割技术可以用于病灶区域提取和诊断。
根据图像分割技术所采用的方法，可以将其大致分为以下几类：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割。
1、基于阈值的分割是一种简单而又常用的图像分割方法，其基本原理是通过设定一个阈值，将图像的像素值进行分类，从而将图像分割为不同的区域。
基于阈值的分割方法实现简单、运算效率高，但在处理复杂图像时，往往难以选择合适的阈值，导致分割效果不理想。
2、基于区域的分割方法是根据图像像素的灰度或颜色特征，将图像分割为不同的区域。
这类方法通常适用于均匀背景和简单目标的图像，但对于复杂背景和遮挡情况的处理效果较差。
3、基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息，将不同区域之间的边界提取出来，从而实现图像分割。
这类方法对噪声和光照变化较为敏感，需要结合其他方法进行优化。
4、基于模型的分割方法通常是利用数学模型对图像进行拟合，从而将图像中的目标或背景分离出来。
常用的模型包括参数化模型和非参数化模型两类。
这类方法能够处理复杂的图像特征，但对模型的选择和参数调整要求较高。
5、基于深度学习的分割方法是通过训练深度神经网络，实现对图像的自动分割。
这类方法具有强大的特征学习和自适应能力，能够处理各种复杂的图像特征，但在计算复杂度和训练成本方面较高。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割技术在学术研究和实际应用中取得了显著的成果。
图像分割技术
息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图
像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
✓ 利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到
的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。
✓ 各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化
计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位。
4.1 边缘检测
4.1.5 Log边缘算子
（2）增强：对平滑图像进行拉普拉斯运算，即:
h( x, y ) 2 ( f ( x, y ) G ( x, y ))
（3）检测：边缘检测判据是二阶导数过零交叉点，并对
应一阶导数的较大峰值。
这种方法的特点是:图像首先与高斯滤波器进行卷积，
这样既平滑了图像又降低了噪声，孤立的噪声点和
第四章 图像分割
在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些
部分感兴趣，这部分常常称为目标或前景（其他部分称为背
景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了识别和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离、
提取出来。
图像处理过程
图像分割是指把图像分成各具特性的区域并提取出感
兴趣目标的技术和过程。
同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。
4.1 边缘检测
4.1.2 Sobel边缘算子
离散性差分算子
计算简单，检测效率高，对噪声具有平滑抑制作用，但是得
到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。Sobel算子并没有将图像
的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基
于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视
基于机器学习的图像分割技术
基于机器学习的图像分割技术在当今大数据时代，机器学习技术被广泛应用于各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、医疗诊断等。
其中，计算机视觉是机器学习中的一个重要应用领域。
在计算机视觉中，图像分割技术是其中的一个重要研究领域。
本文将介绍基于机器学习的图像分割技术，并对其技术原理及应用场景进行探讨。
一、图像分割技术简介图像分割技术是计算机视觉领域中的一项重要研究，其主要是将输入的一张复杂图像分解为多个小的部分或者区域，使得每个部分或者区域都有一定的语义信息。
从而方便计算机对于这张图像的理解和分析。
图像分割技术还可以应用于图像的处理、分析、识别、重建等方面。
其中，基于机器学习的图像分割技术是近几年来的一个研究热点。
二、基于机器学习的图像分割技术原理基于机器学习的图像分割技术的原理主要是采用一些统计学习算法，通过对大量的样本进行训练，得到一个能够自动将图像分割的模型。
这个模型可以自动将图像中相似的像素聚集到一起，从而形成不同的区域，方便计算机对于图像的理解和分析。
在基于机器学习的图像分割技术中，主要有两种方法：监督学习和无监督学习。
监督学习需要提前准备好标注好的数据，训练模型的时候需要使用这些标注的数据进行训练。
而无监督学习则不需要任何标注的数据，只需要让模型自动学习图像的语义信息，从而进行图像的分割。
基于机器学习的图像分割技术需要进行两个重要的步骤：训练和测试。
在训练阶段，需要采用一些有效的优化算法，如梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等。
这些算法将通过反向传播的方式来计算每个参数的梯度，从而不断优化参数，使得模型的损失函数逐渐变小。
在测试阶段，需要输入一张待分割的图像，然后将其送入模型中进行处理，从而得到一张分割后的图像。
如果模型的分割效果不好，则需要重新调整模型的参数，进行不断地优化。
三、基于机器学习的图像分割技术的应用场景基于机器学习的图像分割技术在许多领域都有广泛的应用，如医疗领域的肿瘤图像分割、交通领域的车辆识别、自然语言处理领域的文本分词等。
医学影像处理中的图像分割技术
医学影像处理中的图像分割技术随着数字化和信息化的发展，各行各业都在积极应用计算机技术进行信息处理和分析，医学领域也不例外。
其中医学影像处理就是医学领域应用计算机技术进行信息处理和分析的重要方向之一。
医学影像处理旨在提高医疗领域的诊断效率、减少诊断误差、改善医疗保健质量。
其中影像分割技术是医学影像处理的重要组成部分。
本文将介绍医学影像处理中的图像分割技术。
一、图像分割技术的概述图像分割是指将数字图像分割成若干个互不重叠的子区域，并使得每个子区域内的像素具有相似的特征，以达到对图像信息的提取、分析或处理等目的。
在医学影像处理中，图像分割技术可以将数字影像中的组织、器官、病变等部位分离开来，从而对医学影像进行定量化分析和诊断。
目前，医学影像分割技术已成为医学领域中应用最广泛的技术之一。
二、图像分割的方法和分类图像分割方法可以分为基于阈值分割、基于聚类分割、基于边缘分割和基于区域分割等四类。
1.基于阈值分割基于阈值分割的方法是最简单、最快速的图像分割方法之一。
它将图像中每个像素的像素值与一个预设的阈值进行比较，将像素值大于或小于阈值的像素划分到不同的子区域中。
基于阈值分割的方法通常适用于图像中只包含两种物体的情况。
2.基于聚类分割基于聚类分割的方法是通过将图像中的像素聚为类别，以区分出不同的物体或背景。
该方法首先将图像中的像素按照其像素值进行聚类，然后根据像素值相似度，判断像素是否属于同一类别。
基于聚类分割的算法通常适用于多物体和多层次的图像分割。
3.基于边缘分割基于边缘分割的方法是通过检测图像中的边缘，将像素划分到边缘不同侧的子区域中。
该方法通常使用边缘检测算法，如Sobel、Canny等进行边缘检测。
4.基于区域分割基于区域分割的方法是通过对区域进行最小化或最大化，以得到对图像的有效划分。
该方法通常使用一些叫做分割匹配算法的方法，如meanshift、K-means等进行区域划分。
三、医学影像分割的应用医学影像分割技术的应用非常广泛，可以用于各种医学检查和诊断，如疾病诊断、手术指导、药物研究等。
医学图像分割技术的算法原理与优化方法
医学图像分割技术的算法原理与优化方法医学图像分割技术是医学影像处理领域中的一项重要研究内容，它可以将医学图像中的不同组织和结构进行有效的分割，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
本文将介绍医学图像分割技术的算法原理和优化方法。
一、算法原理医学图像分割技术的算法原理主要包括基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法。
1. 基于阈值的分割方法：该方法通过设定一个或多个阈值来将图像中的像素分为不同的类别。
常见的阈值分割方法有全局阈值法、自适应阈值法和多阈值法。
全局阈值法适用于图像中目标和背景的灰度分布明显不同的情况，而自适应阈值法则可以处理灰度分布不均匀的图像。
多阈值法可以将图像分割为多个类别，适用于复杂的图像分割任务。
2. 基于边缘的分割方法：该方法通过检测图像中的边缘信息进行分割。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和拉普拉斯算子。
这些算子可以提取图像中的边缘信息，并将其转化为二值图像。
然后可以使用形态学操作对二值图像进行进一步处理，得到最终的分割结果。
3. 基于区域的分割方法：该方法通过将图像分割为不同的区域来实现分割。
常见的基于区域的分割方法有区域生长法、分水岭算法和聚类算法。
区域生长法通过选择种子点，将与种子点相邻的像素进行合并，直到满足预设的停止准则。
分水岭算法基于图像的梯度信息将图像分割为不同的区域。
聚类算法通过将像素聚类到不同的类别，将图像分割为不同的区域。
二、优化方法医学图像分割技术的优化方法主要包括特征选择、图像预处理和模型优化。
1. 特征选择：在医学图像分割任务中，选择合适的特征对于算法的准确性和鲁棒性至关重要。
常见的特征包括灰度特征、纹理特征和形状特征。
通过选择合适的特征，可以提高分割算法的性能。
2. 图像预处理：医学图像通常受到噪声、伪影和低对比度等问题的影响，因此在进行分割之前，需要对图像进行预处理。
常见的预处理方法包括滤波、增强和标准化。
滤波可以降低图像中的噪声，增强可以提高图像的对比度，标准化可以使图像的灰度分布均匀。
医学图像分割技术的研究进展
医学图像分割技术的研究进展医学图像分割技术是医学影像诊断中一个非常重要的环节。
分割的主要目的是提取出有用的生物信息并将其应用于医学影像诊断。
如今，医学图像分割技术已经在影像分析的许多领域得到了广泛应用，例如肿瘤分析、器官分析、脑部分析等。
随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，医学图像分割技术也在不断革新。
一、传统医学图像分割技术传统的医学图像分割技术主要依靠图像处理和计算机视觉技术，包括阈值分割、边缘检测、区域生长和分水岭等方法。
然而，这些方法只能在特定情况下使用，且需要人工干预和依赖经验。
例如，阈值分割方法是根据像素值的灰度级别来将图像分成多个区域，其最大的优点是分割速度快。
但是，阈值的选取是个难题，需要根据经验选取，也容易因背景噪声等影响导致分割效果不佳。
分水岭分割法被广泛应用于医学图像分割中，它是通过将每个点标记为水域或山峰，其山峰与水域的分界线即为分割线。
该方法在复杂图像中分割效果好，但是容易出现过渡分割和区域重叠等情况。
二、深度学习在医学图像分割中的应用深度学习作为计算机视觉的核心技术之一，已经开始在医学图像分割领域得到了广泛的应用。
与传统方法相比，深度学习技术在像素级别可以快速准确地解决许多医学图像分割的难题。
卷积神经网络（CNN）是最流行的深度学习架构，它通过训练学习图像的特征来实现分割。
例如，UNet和SegNet架构采用了编码-解码架构，能够准确分割图像中的器官和肿瘤等。
此外，生成对抗网络（GAN）也被广泛应用于医学图像分割领域。
GAN通过生成对抗过程训练分割模型，以获取更好的分割结果。
这项技术可以帮助医生更快速、准确地定位病变区域，并通过医疗数据分析更好地预测未来的病情发展。
三、未来的发展方向未来的医学图像分割技术应该是能够较好地解决不同疾病的复杂分割问题，同时还可以与其他技术相结合，例如医疗大数据分析、人工智能助手等。
未来的医疗健康市场成长迅速，人们可以期待医学图像分割技术在未来的应用前景。
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29
tank.bmp原图
坦克图类间方差阈值分割
30
steel1.jpg原图
钢筋类间方差阈值分 割
31
ship.bmp原图
类间方差阈值分割
32
6.1.4 一维最大熵阈值分割
一维直方图
一维最大熵阈值分割
目标区域O的概率分布和背景区域B 的概率分布分别是
P O p i/p t
在各区域的灰度差异设置n个阈值， 并进行如下分割处理：
g0
g(i,
j)
g1
gn1
gn
f (i, j) T0 T0 f (i, j) T1
Tn2 f (i, j) Tn1 f (i, j) Tn1
图像中各点经上述灰度阈值法 处理后，各个有意义区域就从图像 背景中分离出来。
含有多目标图像的直方图
图6.2.1 区域生长分割示意图
从上面的例子可以看出，在实际应用 区域生长法时需要解决三个问题：
（1）选择或确定一组能正确代表所需区域的种子象素 （2）确定在生长过程中能将相邻象素包括进来的准则 （3）制定让生长过程停止的条件或规则
种子象素的选取常可借助具体问题的特点进行。
典型
迭代－从 大到小逐 步收缩
1. 直方图阈值的双峰法
直方图的双峰与阈值
案例6.1.2直方图阈值双峰法的图像分割程序与效果
% 直方图双峰法阈值分割图像程序
clear
I=imread('细胞.png')
% 读入灰度图像并显示
imshow(I);
figure;imhist(I);
% 显示灰度图像直方图
Inew=im2bw(I,140/255);
（1）要确定航空照片中的森林、耕地、 城市区域等，首先需要将这些部分在 图像上分割出来。
（2）要辨认文件中的个别文字，也需先 将这些文字分选出来。
第六章 图像分割技术
（3）要识别和标定细胞的显微照片中的 染色体，需要用图像分割技术。 一幅图像通常是由代表物体的图案与 背景组成，简称物体与背景。若想从 一幅图像中“提取”物体，可以设法 用专门的方法标出属于该物体的点， 如把物体上的点标为“1”，而把背景 点标为“0”，通过分割以后，可得一 幅二图像。
分割区域的一种方法叫区域生成或区域生长。 可以从满足区域特征的一点开始，加上与已知 点相似的邻点形成一个区域。这个相似性准则 可以是灰度级、彩色值、结构、梯度或其它特 征。相似性的测度可以由所确定的阈值来判定。 所以，此方法是从满足检测准则的点开始，在 各个方向上生长区域。当其邻近点满足检测准 则，就并入区域中。不断重复这一过程，直到 没有可接受的邻近点为止。
6.2 基于区域的图像分割方法
6.2.1 区域生长法 6.2.2 分裂-合并
6.2.1 区域生长法
分割的目的是把一幅图像划分成一些区域，对 于这个问题的最直接的方法是把一幅图像分成 满足某种判据的区域。要划分成区域，要确定 一个区域与其它区域相区别的特征，还要产生 有意义分割的相似性判据。
6.1.3 类间方差阈值分割
思路： 利用二元统计分析的理论得到的，即选取
一个阈值t，构造两个统计量C0,C1的类内方 差最小、类间方差最大，这样的t作为最佳阈 值。
23
设原始图像有L个灰度级，
总像素为N＝n0+n1+….+nL+1; 归一化直方图：
选取t，
pi
ni N
，
L 1
pi 1
i0
则
C0={0,1,….,t}，
若图像中目标和背景具有不同的灰度集合 且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进 行分割。这样就可以用阈值分割灰度级 的方法在图像中分割出目标区域与背景 区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。
6.1 阈值选取的图像分割方法
设图像为f (x, y) ，其灰度级范围是[0，L1]，在0和L-1之间选择一个合适的灰度阈值T， 则图像分割方法可描述为：
本章节概略
6.1 基于阈值选取的图像分割方法 6.2 基于区域的图像分割方法 6.3 基于边缘检测的图像分割 6.4 基于Hough变换的线-圆检测 6.5 图像运动目标分割
本章图像分割技术的内容与结构
第五章 图像分割技术
图像分割
把图像空间按照一定的要求分成一些“ 有意义”的区域的技术叫图像分割。 例 如：
1. 直方图阈值的双峰法
具体实现的方法是先做出图像的 灰度直方图，若只出现背景和目标物 两区域部分所对应的直方图呈双峰且 有明显的谷底，则可以将谷底点所对 应的灰度值作为阈值t，然后根据该 阈值进行分割就可以将目标从图像中 分割出来。这种方法适用于目标和背 景的灰度差较大，直方图有明显谷底 的情况。
军用红外图像中检测目标时， 目标辐射较大，可选图像中 最亮的象素作为种子象素
如果具体问题没有先验知识，则常可借助生长所用准则对每个象素进 行相应的计算，如果计算结果呈现聚类的情况，则接近聚类重心的象 素可取为种子象素
生长准则的选取不仅依赖于具体问题本身，也 和所用图像数据的种类有关
如当图像是彩色的时候，仅用单色的准则效果受到影响， 另外还需考虑象素间的连通性和邻近性，否则有时会出现 无意义的分割结果
如图给出已知种子点 区域生长的一个示例。
10475 10477 01555 20565 22564
11555 11555 11555 11555 11555
11575 11577 11555 21555 22555
11111 11111 11111 11111 11111
(a)
(b)
(c)
(d)
(a)给出需要分割的图像，设已知两个种子象素(标为 深浅不同的灰色方块)，现在进行区域生长
第六章 图像分割技术
图像分割方法分类： 第二类为基于区域生成的方法，是将像素 分成不同的区域，根据相应的区域特性在 图像中找出与其相似的部分并进行处理， 常用的方法有区域生长、分裂-合并分割方 法。
以上这两类方法互为对偶，相辅相成，有 时还要将它们结合起来，以得到更好的分 割效果。
6.1 阈值选取的图像分割方法
第六章 图像分割技术
图像分割的意义 是把图像分成若干个有意义区域
的处理技术。其从本质上说是将各 像素进行分类的过程。分类所依据 的特性可以是像素的灰度值、颜色 或多谱特性、空间特性和纹理特性 等。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
第六章 图像分割技术
图像分割方法分类： 大致可以分为基于边缘检测的方法和基于区 域生成的方法。 第一类为找出图像的边缘信息，首先检出局 部特性的不连续性，再将它们连成边界，这些 边界把图像分成不同的区域，从而分割出各个 区域，常用边缘检测方法有基于边缘检测的图 像分割、基于阈值选取的图像分割；
1 g(x,y) 0
f(x,y)T f(x,y)T
这样得到的g (x, y)是一幅二值图像。
1．灰度图像阈值二值化
两种方法定义阈值化后的二值图像
两种变换函数曲线
案例7.1.1 利用图像分割测试图像中的微小结构。
6.1 阈值选取的图像分割方法
2．灰度图像多区域阈值分割
图像中的区域（n=4）
5.1 阈值选取的图像分割方法
区域增长
• 原理和步骤
基本思想－将具有相似性质的象素集合起来构成区域。 具体步骤－先对每个需要分割的区域找一个种子象素作为生
长起点，然后将种子象素周围邻域中与种子象素有相同或相 似性质的象素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定) 合并到种子象素所在的区域中。将这些新象素当做新的种子
象素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的象素可被 包括进来，这样一个区域就长成了
26
下列关系成立：
0011T
0 1 1
C0类、C1类方差：
t
02 (i0)2pi /0
i0
L1
2 1
(i1)2pi /1
it1
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定义类内方差：
2002112
定义类间方差：
B20(0T)21(1T)2 定义总体方0差：1(10)2
T2 B2 2
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被分割的两区域间方差达最大时，两区域 达到最佳分离状态
由目标区域和背景区域熵、得到熵 函数定义为
(t)H0HB 当熵函数(t ) 取得最大值时，对应 的灰度值就是所求的最佳阈值
t ma[x(t)] 0tL1
图7.1.9 最大信息熵图像分割程序算法流程框图
最大信息熵图像分割的效果
最大信息熵算法通过编程可以迅速得到计算结果，但对大 小不同尺寸的图像，运行速度会受到影响。总体来看，经过最 大信息熵图像分割处理，照片画面清晰，图像信息得到最大的 保留。
6.1.2 直方图阈值
1．直方图阈值的双峰法
当灰度图像中画面比较简单且对象物 的灰度分布比较有规律，背景和对象物在 图像的灰度直方图上各自形成一个波峰， 由于每两个波峰间形成一个低谷，因而选 择双峰间低谷处所对应的灰度值为阈值， 可将两个区域分离。
把这种通过选取直方图阈值来分割目标 和背景的方法称为直方图阈值双峰法。
区域生长的一个关键是选择合适的生长或相似准则，大部 分区域生长准则使用图像的局部性质。
生长准则可根据不同原则制定，而使用不同的生长准则， 将会影响区域生长的过程。
基于区域灰度差
主要有3种基本的生长准则和方法
基于区域内灰度 分布统计性质
6.1.4 全局阈值分割和局部阈值法
1．全局阈值分割 它指的是在整幅图像内采用固定的阈值
分割图像。 2．图像的全局阈值分割案例分析
案例7.1.4编程实现对图像基于全局阈值 的分割 3．局部阈值法
将原始图像被分为几个小的子图像，再 对每个子图像分别求出最优分割阈值。
图6.1.11 选取不同阈值图像分割的效果