图像分割新算法：阈值法与边缘提取融合

"融合阈值法和边缘提取的图像分割算法 (2014年) - 针对阈值法和边缘提取在图像分割中的不足，提出了一种结合两者信息的图像分割算法，通过最大轮廓法连接断续边缘并填充孔洞，实现目标完整分割。在Matlab平台上验证，证明了算法的有效性。关键词包括阈值分割、边缘提取、最大轮廓融合、形态学滤波。" 在图像处理领域，图像分割是关键步骤，用于将图像划分为有意义的区域或对象。本文针对传统的阈值分割方法可能出现的目标区域不完整以及边缘提取方法可能导致的断续边缘问题，提出了一种融合阈值法和边缘提取的图像分割算法。该算法旨在充分利用两种方法的优势，提高分割的准确性和完整性。 首先，阈值分割是一种常见的图像分割方法，通过设定一个或多个阈值来将图像划分为前景和背景。然而，这种方法可能会遗漏某些目标区域，或者在图像噪声较大的情况下导致分割不完整。为了解决这个问题，该算法结合了边缘提取的信息。边缘提取技术如Canny算法或Sobel算子，可以检测出图像中的边界，但可能产生断裂的边缘。 论文提出的算法首先应用阈值分割，获取初步的目标区域信息。接着，采用多尺度边缘提取来增强和连接断裂的边缘，这有助于找到目标的完整轮廓。然后，通过一种基于区域生长的最大轮廓法，算法能够识别和连接这些断续的边缘，同时填充目标内部的孔洞，从而得到连通且完整的分割区域。 为了验证算法的效果，作者在Matlab平台上实现了这一方法，并对结果进行了评估。实验结果显示，该融合算法能够有效地分割出目标的完整轮廓，提高了分割的准确性和鲁棒性，尤其对于存在噪声或复杂背景的图像，效果更为显著。 此外，论文还涉及了形态学滤波的概念，这是一种在图像处理中常用的去噪和结构分析工具。形态学操作如膨胀和腐蚀可以帮助去除小的噪声点，填充空洞，以及平滑边界，从而进一步优化分割结果。 这篇论文提出的融合阈值法和边缘提取的图像分割算法提供了一种有效的方法来解决传统图像分割技术的局限性，提高了图像分割的质量和可靠性。这种方法对于计算机视觉、医学影像分析、机器学习等领域具有广泛的应用潜力。