圖像分割是將圖像分割成若干具有獨特性質(zhì)的特定區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。現(xiàn)有的圖像分割方法主要分為以下幾種：基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的

圖像分割是將圖像分割成若干具有獨特性質(zhì)的特定區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。現(xiàn)有的圖像分割方法主要分為以下幾種：基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法和基于特定理論的分割方法。近年來，研究人員不斷改進原有的圖像分割方法，并將其他學(xué)科的一些新理論和新方法應(yīng)用到圖像分割中，提出了許多新的分割方法。

圖像分割的方法有哪些？

從學(xué)術(shù)角度來看，圖像分割可以分為三類：基于邊緣的、基于區(qū)域的和基于紋理的。由于基于紋理的分割也可以看作是基于區(qū)域的分割，一些專家還將分割方法分為基于邊緣的分割和基于區(qū)域的分割。在選擇算法時，我們主要參考要分割的圖像樣本的特征。如果圖像的邊界特別清晰，如綠葉和紅花，邊界處的紅綠有明顯的差別，并且可以準(zhǔn)確地提取出邊界，那么基于邊緣的方法是可行的。但像醫(yī)學(xué)圖像一樣，輪廓不是特別明顯。例如，在心臟圖像中，左心房和左心室的顏色比較接近，它們之間隔膜的顏色只比它們深，但顏色非常接近。在這種情況下，基于邊緣的方法是不合適的，而基于區(qū)域的方法是更好的。另一個例子是紋理圖像，例如條紋襯衫。如果使用基于邊的方法，每條條紋很可能被劃分為一個對象，但實際上衣服是一個整體。在這種情況下，可以使用基于紋理的方法將具有相同或相似紋理的區(qū)域劃分為一個整體。但是，近年來基于區(qū)域的分割方法比較流行，如meanshift分割方法、測地活動輪廓模型、JSEG等。