边界特性与自适应阈值：图像分割关键策略

本课件主要探讨了利用边界特性选择阈值的图像分割方法，这是阈值分割法中的一个重要步骤。在图像分割领域，特别是遥感影像分析中，阈值分割是一种基础且广泛应用的技术，其目的是将图像划分为具有特定特性的区域，如目标对象与背景的区分。 8.1.2节的核心内容是针对图像边缘进行操作。通过对图像进行梯度计算，只选取高梯度的像元，即区域边缘的像素来形成灰度直方图。这样做可以忽略区域内部的像素，从而产生一个单峰直方图，这有助于减少噪音干扰和提高分割的精度。直方图分析可以通过寻找峰值或均值来确定阈值T，这是一个关键的参数，用于后续的二值化处理，将像素灰度值高于阈值的区域设为前景，低于阈值的设为背景。 传统的阈值分割方法是全局的，即采用固定阈值T，但这在图像对比度变化大的场景下可能会导致分割效果不佳。因此，引入了自适应阈值的概念，这种方法根据图像局部的灰度分布动态调整阈值。自适应阈值T(f,fc)不仅考虑整个图像的全局特性f，还依赖于局部子区域fc的特性，使得在不同位置和灰度环境下，可以选择更合适的阈值进行分割。 实现自适应阈值的方法通常涉及将原始图像划分为多个子区域，对每个子区域计算其特有的阈值。这种方法提高了分割的灵活性和准确性，能够更好地适应图像中目标和背景的复杂变化。 利用边界特性选择阈值是图像分割中的关键技术之一，它结合了图像的局部和全局特征，通过优化阈值选择，有效地实现了图像的分割，为后续的图像分析和识别提供了关键基础。