图像分割方法主要分为哪几类 图像分割方法主要分为哪几类类型

今天小乐来给大家分享一些关于图像分割方法主要分为哪几类类型方面的知识吧，希望大家会喜欢哦

图像分割方法主要分为哪几类 图像分割方法主要分为哪几类类型

1、图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。

2、它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。

3、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。

4、图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。

5、这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。

6、基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。

7、常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征。

8、设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为：若取：b0=0(黑)，b1=1(白)，即为我们通常所说的图像二值化。

9、阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于背景的图像元素g(i,j)=0。

10、由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。

11、阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。

12、阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。

13、有着各种各样的阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。

14、阈值处理技术参看：区域分割是讲图像按照相似性准则分成不同的区域，主要包括区域增长，区域分裂合并和分水岭等几种类型。

15、区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。

16、区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。

17、区域生长的好坏决定于1. 初始点（种子点）的选取。

18、 2. 生长准则。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。