图像分割

1、基于阈值分割

阈值选取：

1.直方图技术

 

2.最小误差阈值法

 

 

 

对其错误分割概率求导 = 0时，所得t可以使错误分割概率最小

 

3.最大方差阈值法

具体过程：

 

 

 

作用：算法可操作性强，直方图无论是否有双峰均可得到满意的效果，总是可以得到一个解

 

2、基于边缘分割

1.点检测

 

2.线检测

 

 3.边缘提取

 

3.1图像微分运算

 

 3.2算子：通过算子在图像上进行滤波可以得到图像边缘

 

3.3提取边缘算子要求：

 

 3.4Canny算子过程：不懂:)

 

由于噪声、照明等产生边缘间断，使得一组像素难以完整形成边缘，所以需要连接边界点以构成完整的边界图形描述 ：

4、霍夫变换：一种检测、定位直线和解析曲线的方法，把二值图变换到Hough参数空间，在参数空间用极值点的检测完成目标的检测

由于噪声、照明等产生边缘间断，使得一组像素难以完整形成边缘，所以需要连接边界点以构成完整的边界图形描述 ：

 

实现：

 

θ和ρ如何选取：

 

性质：

 

 5、基于区域分割：利用图像像素的空间性质，分割出有相似性质属于同一个区域像素

 

 5.1基本概念

 

 5.2区域生长法

 

如何确定种子像素：人机交互、直方图阈值

如何确定相似性：

1.基于区域灰度差

 基于区域灰度差有欠/过分割问题

 

2.基于区域灰度分布统计生长法

 

3.区域分裂合并法

 

过程：