8、图像分割技术详解

图像分割技术详解

1 分割概述

分割是计算机视觉中的一个重要步骤，它将图像中的对象从背景中分离出来，为后续的形状分析和物体识别奠定基础。分割不仅有助于提高图像处理的速度和效率，还能为图像理解提供重要线索。本文将详细介绍几种常用的分割方法，包括阈值分割、聚类、连通分量、活动轮廓、分水岭和图割等技术，并探讨如何评估分割质量。

2 阈值分割：基于亮度的分割

2.1 引言

阈值分割是最简单且广泛应用的分割方法之一。它通过设定一个亮度阈值，将图像中的像素分为前景和背景两类。这种方法的优点是简单直观，但其性能高度依赖于阈值的选择。为了更好地理解阈值分割的工作原理，我们需要了解如何选择合适的阈值。

2.2 单一阈值的选择

单一阈值分割适用于图像中前景和背景对比度较高的情况。具体步骤如下：

1. 计算直方图 ：首先，计算图像的亮度直方图，统计每个亮度级别的像素数量。
2. 选择阈值 ：根据直方图的形态选择一个合适的阈值。例如，对于双峰直方图，可以选择两个峰值之间的亮度值作为阈值。
3. 应用阈值 ：将所有亮度高于阈值的像素标记为前景，低于阈值的像素标记为背景。

然而，单一阈值分割在处理复杂图像时可能会遇到问题，尤其是当图像存在光照不均匀或噪声干扰时。因此，局部阈值分割应运而生。

2.3 局部阈值分割

局部阈值分割通过在图像的不同区域应用不同的阈值，提高了分割的灵活性和准确性。常见的局部阈值化方法包