48、图像分割中的阈值处理与区域分割技术

图像分割中的阈值处理与区域分割技术

在图像处理领域，图像分割是一项关键任务，它旨在将图像划分为不同的区域，以便更好地分析和理解图像内容。本文将详细介绍图像分割中的阈值处理方法，包括全局阈值、可变阈值和基于移动平均的阈值处理，以及基于区域的分割技术，如区域生长法。

1. 阈值处理基础

1.1 Otsu 方法示例

在某些情况下，使用 Otsu 方法进行阈值计算可以有效地分割图像。例如，在一个示例中，Otsu 方法计算得到的阈值为 42，可分离性度量为 0.636。后续步骤与另一个示例类似，但这里使用拉普拉斯算子的绝对值来获取边缘信息，并使用了稍低的百分位数，因为阈值化后的拉普拉斯直方图比之前的示例更稀疏。以下是具体的代码实现：

w = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1];
lap = abs(imfilter(f, w, 'replicate'));
lap = lap/max(lap(:));
h = imhist(lap);
Q = percentile2i(h, 0.995);
markerlmage = lap > Q;
fp = f.*markerlmage;
figure, imshow(fp) % Fig. 11.17(d).
hp = imhist(fp);
hp(1) = 0;
figure, bar(hp, 0) % Fig. 11.17(e).
T = otsuthresh(hp);
g = im2bw(f, T);
figure, imshow(g) % Fig. 11.17(f).

在这个过程中，图 11.