19、图像分割算法与技术解析

图像分割算法与技术解析

1. 图像分割概述

图像分割是将对象从背景中分离出来的过程，它是后续形状分析、对象识别等所有过程的基础。常见的分割算法包括基于阈值、基于区域（或连通分量分析）、基于边缘和基于表面的算法。

在许多机器视觉应用中，场景中可能的对象集合相当有限。例如，相机查看传送带时，可能只有一种类型的零件出现，视觉任务可能是确定零件的位置和方向；也可能用于检查零件的质量控制。这里假设零件相当简单，可以通过单相机视图提供的二维投影来表征，且形状足以表征对象，不需要颜色或亮度变化信息。首先考虑将图片划分为连通区域。

分割图片是将其划分为连通区域，每个区域在某种意义上是均匀的，并由唯一的标签标识。例如，在一个“标签图像”中，区域 1 可被标识为背景，即使区域 4 实际上也是背景，但由于它与区域 1 不相连，所以被标记为单独的区域。

“均匀”的定义有多种。它可以指所有像素亮度相同，但这一标准在大多数实际应用中过于严格；也可以指所有像素接近某个代表性（平均）亮度。更正式地说，如果亮度值与由特定概率分布生成的结果一致，则该区域是均匀的。在距离图像中，如果一个区域可以由某个方程和一些概率变形的组合来描述，也可认为该区域是均匀的。

分割的方法有多种：
- 基于阈值的技术：保证形成封闭区域，只需将高于（或低于，取决于问题）指定阈值的所有像素分配到同一区域。
- 基于边缘的技术：假设区域由边缘强度高的邻域分隔。
- 基于区域的方法：从基本（如均匀）区域开始，进行分割或合并。
- 混合方法：包括分水岭技术，通常对图像的梯度进行操作，通过类比“水”淹没图像，区域边界（边缘强度高的区域）阻止不同种子点的水混合，传统的“区域