数字图像处理中的图像分割

数字图像处理中的图像分割

1. 图像分割: 将图像分割成若干个互不相交的区域
2. 基于灰度的不连续性
   (1): 边缘检测
   [
   基于一阶微分的各种梯度算子:
   基于二阶微分的拉普拉斯算子
   高斯-拉普拉斯算子(LOG算子): 用高斯平滑去噪, 用拉普拉斯进行边缘检测
   ]
   (2):轮廓提取与跟踪
   轮廓提取: 掏空内部点, 背景白前景黑, 从左上角扫描为“黑”=0, 且8邻域也都为黑, 则说明该像素点是目标物体内部点, 置”白“=1
   轮廓跟踪: 顺序地找出目标区域边界上的像素点, 以跟踪目标边界, 并且同时记录边界信息(边界链码)
   (3):Hough变换
3. 基于灰度的相似性
   (1):灰度阈值分割:
   用一个或者几个灰度阈值T 将图像的灰度级范围分成几个部分, 将每个像素的灰度值和阈值相比较, 根据比较结果将像素归类——前景目标与背景区分开
   (2): 基于区域的分割
   [
   区域生长: 灰度相似则扩展
   区域的分裂与合并 : 按某种一致性准则, 不断分裂, 合并区域
   ]