数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？

weixin_28745611 2021-12-09 15:53:41

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weixin_38498942 2021-12-09

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①多数的图像分割算法：均是基于灰度值的不连续和相似的性质。
②图像边缘分割：边缘是图像中灰度突变像素的集合，一般用微分进行检测。基本的边缘检测算法有：Roberts算子、Sobel算子。稍高级的算法有：Canny边缘检测器。
③图像阈值分割：由于阈值处理直观、实现简单且计算速度快，因此阈值处理在分割应用中处于核心地位。如Otsu（最大类间方差算法）算法。
④基于区域的分割：区域生长算法和区域分裂与聚合都是属于基于区域的分割算法。
⑤形态学分水岭算法

数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？ 1.多数的图像分割算法 2.图像边缘分割 3.图像阈值分割 4.基于区域的分割 5.形态学分水岭算法多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同，且与背景不同，从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图像分割为...

数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？ 1.多数的图像分割算法 2.图像边缘分割 3.图像阈值分割 4.基于区域的分割 5.形态学分水岭算法多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同，且与背景不同，从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图像分割为相似区域，如阈值处理、区域生长、区域分裂和区域聚合都是基于这种方法形成的。下面将对每类算法进行详细说明。.

（1）基于阈值的分割方法：可在各种颜色空间或不同通道中完成阈值、自适应阈值、（2）基于边缘的分割方法：各种边缘检测算子（3）基于区域的分割方法：分水岭、区域归并与分裂（4）图割分割：最大流（最小割）算法（5）基于深度信息的分割：（6）基于先验信息的分割：个人认为图像分割的算法可以从分割目标入手：通常是要将图像分成目标区域和背景。需要从图像的特征入手，以灰度图像为例(

数字图像处理——第十章 图像分割 文章目录数字图像处理——第十章 图像分割写在前面1 点、线和边缘检测1.1 孤立点的检测1.2 线检测1.3 边缘检测2 阈值处理2.1 单一全局阈值2.2 自适应阈值3 区域分割3.1 区域生长3.2 区域分裂与聚合4 分水岭算法写在前面 图像分割——以一幅图像作为输入而返回一个或多个区域或亚像素轮廓作为输出。也就是说为得到图像中的物体信息，我们必须进行图像分割，即提取图像中的感兴趣区域。数字图像处理中图像分割的四种方法：边缘检测：检测出边缘，再将边缘像素连接，构成

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