基于灰度值的图像分割技术详解

图像分割教学课件 图像分割是机器视觉和图像处理中的一种基本技术，旨在将图像分解成不同的对象或区域，以便进一步的分析和处理。图像分割的目的在于从图像中提取有用的信息，并将其分解成不同的类别，以便进行后续的处理和分析。 图像分割的基本思路是将图像分解成构成它的部件和对象，并定位感兴趣的对象在图像中的位置和范围。图像分割的基本策略是基于灰度值的阈值分割法，它可以将图像象素点分为若干类，并确定存在于区域间的边界。 阈值分割法是一种传统的图像分割方法，原理是把图像象素点分为若干类。阈值分割法实现简单、计算量小、性能较稳定。阈值分割特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。 阈值分割可以分为全局阈值分割和局部阈值分割两种方法。全局阈值分割方法依据整副图像来选择一个或多个阈值对图像进行分割。局部阈值分割依据图像每个局部区域选择阈值对图像进行分割。 常用的全局阈值分割方法包括固定阈值分割、OTSU算法、基于直方图选择阈值的方法。常用的局部阈值分割方法包括动态阈值分割、Sauvola算法阈值分割。 固定阈值分割是最简单的阈值分割算法，计算简单，速度快。适用条件是亮度均一的目标放在另一种亮度的背景上。比如，白纸上的文字，显微镜下的生物医学样本等。是两类问题，区分物体（前景）与背景。不能适用于复杂景物的正确分割，比如自然场景。 全局阈值分割固定阈值分割方法可以通过设定一个固定的灰度值作为阈值t，然后将图像分割成不同的类别。例如，如果阈值t为128，则可以将图像分割成两个类别：图像中的像素值小于128的部分属于背景，图像中的像素值大于或等于128的部分属于目标。 然而，全局阈值分割方法存在一些缺陷，例如不能适用于复杂景物的正确分割，且阈值的选择对图像分割的结果产生很大的影响。因此，需要选择合适的阈值分割方法以适应不同的图像处理任务。 此外，图像分割的策略还包括区域生长分割算法和分水岭分割算法。区域生长分割算法是基于图像的灰度值和空间信息的分割方法，通过选择合适的种子点和生长规则，可以将图像分割成不同的区域。分水岭分割算法是基于图像的灰度值和空间信息的分割方法，通过选择合适的阈值和生长规则，可以将图像分割成不同的区域。 图像分割是机器视觉和图像处理中的一种基本技术，旨在将图像分解成不同的对象或区域，以便进一步的分析和处理。阈值分割法是一种传统的图像分割方法，具有实现简单、计算量小、性能较稳定的优点，但需要选择合适的阈值分割方法以适应不同的图像处理任务。