图像分割概述(收藏)

图像分割是图像处理的关键技术,包括并行边界分割、串行边界分割、并行区域分割和串行区域分割四种技术。早期的分割方法如边界和区域方法,现代方法涉及彩色、纹理和小波分析。常见算子有Roberts、Prewitt、Sobel、Isotropic Sobel和Laplacian等。串行方法如边界跟踪和区域生长通过特定准则和条件进行分割。阈值和聚类是并行区域分割的主要手段,自适应阈值在复杂图像分割中有较好效果。

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图像分割概述(收藏)

图像分割是从图像处理到图像分析的关键技术。图像分割的种类和方法很多,有些分割算法可直接用于任何图像,而另一些算法只能适用于分割特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割,因为它们需要从图像中提取出来的信息。没有唯一的标准的方法。分割结果的好坏需要根据具体的场合要求衡量。

早期的图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法,这种方法假设图像分割结果的某个子区域在原来图像中一定会有边缘存在;一类是区域方法,这种方法假设图像分割结果的某个子区域一定会有相同的性质,而不同区域的像素则没有共同的性质。这两种方法都有优点和缺点,有的学者考虑把两者结合起来进行研究。现在,随着计算机处理能力的提高,很多方法不断涌现,如基于彩色分量分割、纹理图像分割。所使用的数学工具和分析手段也是不断的扩展,从时域信号到频域信号处理,小波变换等等。

图像分割主要包括4种技术:并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。

下面是分别对每一项做简单的介绍。

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