图像分割技术：阈值与区域法

本文主要介绍了图像分割的基本概念和两种主要的分割方法，即阈值分割和区域法分割。图像分割是将图像中的目标与背景分离的过程，通常将图像转化为二值图像，即像素值仅为0或255。在实际应用中，图像分割对于目标检测、图像分析等领域至关重要。 7.1 图像分割的概念 图像分割是图像处理中的关键步骤，目的是将图像中的目标区域与背景区域区分开来。通过设定阈值或运用特定算法，将像素分为两组，形成黑白分明的二值图像。二值图像中，通常将灰度值为0的像素表示为背景，255表示为目标。 7.2 阈值分割 阈值分割是最简单的图像分割技术，依赖于目标与背景之间的灰度值差异。基本思路是选取一个阈值T，将图像中所有灰度值大于T的像素设为1（目标），小于或等于T的像素设为0（背景）。直方图分析是确定阈值的一种直观方法，通常选择直方图中的谷点作为阈值，但这种方法在环境变化大或存在多个目标时可能效果不佳。 7.2.1 根据直方图选择阈值 通过观察图像的直方图，可以选择一个明显的谷点作为阈值。对于单目标图像，谷点能有效区分目标与背景；但对于多目标图像，可能需要选择多个阈值。固定阈值分割在环境稳定时适用，但在变化环境中需要动态调整阈值。 7.2.2 均匀性度量法 为了克服固定阈值的局限性，引入了均匀性度量法，如最小类内方差法。这类方法基于“同一类别像素应具有较小的方差”的假设，通过计算均值和方差来寻找最佳阈值，以最大程度地减小类内方差，提高分割效果。 7.3 区域法分割 区域法分割是另一种分割策略，它考虑了像素之间的邻接性和相似性。这种方法更注重图像的局部特性，通过连接相似像素形成区域，然后根据区域特性进行分割。区域法可以是基于像素强度、纹理、颜色等多种特征的。 总结来说，图像分割在计算机视觉和图像分析中起到核心作用。阈值分割和区域法分割是其中的重要方法，各有其优势和局限性。实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的分割策略，有时还需要结合多种方法以提高分割精度。