Otsu法与自适应阈值分割：图像目标分割实例

图像提取目标分割是计算机视觉领域的重要任务，它涉及到将图像中的不同区域或对象分离出来，以便进行后续的分析和处理。在这个报告中，我们将探讨两种常见的图像分割算法：Otsu法和分水岭分割，以及它们在实际应用中的表现。 Otsu法 Otsu法是一种基于阈值的选择方法，由 Nobuyuki Otsu 在1979年提出。其基本原理是根据图像灰度值的分布，寻找一个最优阈值T，使得图像像素被分为两个类别（高灰度值像素C1和低灰度值像素C2）时，类间方差最大。这种方法的优势在于它能自动确定阈值，即使不是全局最佳，也能提供稳定的分割结果。通过示例代码，可以看到如何读取图像、计算灰度直方图并应用Otsu方法来生成二值图像。 ```python # 代码片段 I = imread('E:\picture\flower.jpg'); imshow(I); // 使用Otsu方法计算阈值 level = graythresh(I); BW = im2bw(I, level); imshow(BW); ``` Otsu法在'flower.jpg'的分割结果显示了清晰的目标边界，但在某些情况下，可能会因为灰度值分布的非均匀性导致细节丢失或过拟合。 分水岭分割 分水岭算法是一种基于区域生长的分割方法，尤其适用于边缘不明显的图像。它模拟了地形地貌的概念，将图像视为高度图，通过查找局部极值点作为种子，然后沿梯度方向扩展，形成各个目标区域。报告中提到的自适应多阈值版本利用Prewitt算子（一种边缘检测算子）生成梯度图，并通过watershed函数执行分割。 ```python // 代码片段 I = imread('E:\picture\flower.jpg'); // 原始图像处理后得到梯度图 hv = fspecial('prewitt'); // ... L = watershed(g); // 分割后的图像处理 imshow(L); ``` 然而，分水岭分割对阈值的选择非常敏感，如果阈值选取不当，可能会导致分割结果不理想，如'flower.jpg'示例中的结果可能包含噪声或未完全分离的对象。 对于另一张图片'koala.jpg'，采用了类似的预处理和分水岭分割步骤，但结果可能因图像内容和灰度分布的不同而有所差异。 总结起来，Otsu法因其简单和稳定性常用于初步分割，而分水岭分割则在处理复杂图像和边缘明确的情况时更有效。在实际应用中，可能需要结合多种方法或对参数进行调整以获得最佳的分割效果。同时，理解这些算法的工作原理有助于我们优化图像处理流程，提高分割的精度和鲁棒性。