MATLAB图像处理：阈值分割与特征分析

第四章《图像金字塔分裂与合并：基本数据结构在数字图像处理中的应用》深入探讨了图像分割与特征分析的关键概念和技术。这一章首先介绍了图像分割的基础，它是通过将图像像素根据特定特性（如灰度值、颜色、空间和纹理特性）进行分类，以识别和区分目标区域与背景的过程。图像分割有助于从复杂背景中提取目标，便于后续的处理和分析。 主要内容包括： 1. **阈值分割**：这是一种基于灰度差异的分割方法，通过选择一个灰度阈值T，将图像划分为目标和背景区域。灰度阈值的选择至关重要，全球阈值方法适用于灰度均匀的图像，而局部阈值方法则适用于光照不均或灰度连续变化的情况。 2. **区域分割**：这种方法不是单纯基于像素灰度值，而是考虑像素间的连通性，将图像划分为多个相互连接的区域，每个区域内的像素具有相似的特性。 3. **边缘检测**：用于识别图像中的边界，边缘在分割中起到关键作用，因为它们标志着区域之间的变化边界。 4. **Hough变换**：一种用于检测图像中的线条、曲线或其他几何形状的方法，常用于定位物体的轮廓。 5. **几何及形状特征分析**：涉及尺寸、角度、形状等特征的提取，有助于对图像对象进行识别和描述。 6. **纹理特征分析**：通过分析像素的灰度分布和结构，捕捉图像的纹理信息，这对于识别纹理一致的对象非常有用。 7. **标记与拓扑描述符**：这些是用于描述图像结构的工具，如区域的标记表示和邻接关系，对于理解图像的组织和结构很有帮助。 此外，本章还简要提及了图像配准的基本方法，这是确保分割结果准确的关键步骤，尤其是在处理多视图或变形图像时。 这一章提供了一套完整的图像处理工具箱，从最基础的阈值分割到高级的特征分析，都是为了更好地理解和利用数字图像中的信息。通过学习这些内容，读者能够掌握如何有效地在MATLAB环境下对图像进行分割和特征提取，以支持各种图像处理和计算机视觉应用。