遥感影像处理：图像分割技术详解

"该资源是一个关于遥感影像处理的课件，主要讲解了图像分割技术，特别是阈值分割法，适合未参与课程学习的人参考学习。" 在图像处理领域，图像分割是一项关键的技术，它涉及将图像分解成多个具有特定特性的区域，以便于分析、识别或提取有用信息。这个过程旨在有选择性地定位和界定感兴趣目标在图像中的位置和范围。从集合论的角度来看，图像分割可以理解为将图像区域R划分为N个非空子集（子区域）R1, R2, ..., RN，这些子集的并集覆盖了图像中的所有像素。 本课件特别关注阈值分割法，这是一种常见的图像分割技术。在阈值分割中，图像被划分成两个部分，通常为前景和背景，基于像素的灰度值与预设阈值的关系。根据8.1.1节，这种方法可以分为简单的全局阈值分割和自适应阈值分割。 全局阈值分割，也称为二值化，是设定一个固定的阈值T，所有灰度值大于T的像素被分配为前景（如255），小于T的像素被分配为背景（如0）。然而，这种方法在背景灰度值变化或者对比度不均匀的图像中可能表现不佳。 为了解决这个问题，8.1.2节介绍了自适应阈值分割。这种方法根据图像的局部特性来确定阈值，使得阈值可以根据图像的不同区域动态调整。一种实现方式是将图像分割成多个小的子图像，然后对每个子图像独立确定阈值，从而更好地适应图像的局部变化。这可以通过计算每个子图像的局部特征，如灰度直方图的峰值或均值，来确定相应的阈值。 此外，还可以利用图像的梯度信息来帮助确定阈值。例如，计算图像的梯度图像，找到梯度值最大部分的像素直方图，然后选择峰值或均值作为阈值。另一种方法是使用拉普拉斯算子，通过图像的二阶导数找到0跨越点对应的灰度值作为阈值。 这个课件深入浅出地介绍了图像分割的基本概念，特别是阈值分割法，包括其原理、实现步骤以及不同类型的阈值选择策略。这对于理解和应用遥感影像处理，以及其他需要图像分析的领域，都是非常有价值的参考资料。