图像分割技术：阈值分割方法详解

"该资源是一份关于图像分割的课件，主要探讨了图像分割的基本概念、特别是阈值分割法的应用和实现。" 在图像处理领域，图像分割是至关重要的一步，它涉及到将图像分解成各个具有独特特征的区域，以便于分析和理解图像中的特定目标。这一过程可以定位和界定我们感兴趣的物体在图像中的位置和范围。从集合论的角度来看，图像分割是将图像区域R划分为多个非空子集（子区域）R1, R2, ..., RN，这些子集的并集覆盖了图像中的所有像素，且互不重叠。 第八章详细介绍了阈值分割法，这是最常用且最直观的图像分割技术之一。阈值分割基于像素的灰度值，将图像分成两个或更多的部分。具体来说，包括以下步骤： 1. 简单全局阈值分割：选择一个固定的阈值T，将所有灰度值高于T的像素标记为前景（如255），低于T的标记为背景（如0）。这种方法适用于背景和目标之间对比度明显的情况。 2. 利用边界特性选择阈值：通过计算图像的梯度，仅考虑高梯度值的像素（即边界像素）来构建灰度直方图，从而找到单峰直方图的峰值或均值作为阈值T。 3. 拉普拉斯算子阈值选择：通过计算图像的二阶导数（拉普拉斯算子），找到0跨越点对应的灰度值作为阈值T。 然而，全局阈值分割在面对背景不均匀或对比度变化的图像时可能效果不佳。因此，引入了自适应阈值分割，它允许阈值根据图像的局部特性变化。自适应阈值T是图像f和局部特征fc的函数，每个子区域可能有不同的阈值。实现自适应阈值的一种方式是将图像分成小块（子图像fc），然后对每个子图像单独确定阈值。 自适应阈值分割能够更好地应对光照变化、阴影和目标内部的亮度差异，提高了分割的准确性和鲁棒性。这种技术广泛应用于遥感影像分析，其中图像可能包含多种复杂环境条件下的目标。通过精确的图像分割，我们可以更有效地提取和分析图像中的信息，这对于遥感领域的目标识别、地理信息系统（GIS）和自动驾驶等应用至关重要。