图像分割



分割将图像细分为构成它的子区域或对象。分割的程度取决于要解决的问题。（p469）

图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。

第一类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。

第二类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。

基础：

线性和非线性操作

令H是一种算子，其输入和输出都是图像。如果对于任何两幅图像f和g及任何两个标量a和b有如下关系，则称H为线性算子：

H（af + bg） = aH（f） + bH（g）

换句话说，对两幅图像（用所示的常数去乘）的和应用线性算子等同于分别对图像应用该算子，并各自与适当的常数相乘，然后将结果相加。

不能通过检验的算子就定义为非线性算子。

线性算子在图像处理中特别重要。因为它们是充分了解理论和实践结果的主要基础。虽然非线性算子也会提供较好的性能，但是它们不是总可以预测的，大部分不能再理论上很好的理解。