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图像分割常用算法总结

文章目录

  • 阈值分割
    • 缺点： 对噪声敏感，由于灰度化无法区分噪声，需要先进行去噪
  • 基于区域生长的分割
  • 基于边缘的分割算法
  • 基于图的分割

阈值分割

灰度值 的不同大小选择进行分割， 关键在于如何选择阈值的大小

缺点： 对噪声敏感，由于灰度化无法区分噪声，需要先进行去噪

常用算法： OSTU、最大熵法、自适应（局部阈值）

OSTU ： 计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响

基于区域生长的分割

图像分割常用算法总结_第1张图片

优点： 计算简单，可以快速分割具有相同特征的区域
缺点： 对噪声敏感，容易出现空洞
图像分割常用算法总结_第2张图片
具体实现：
计算各个通道之间的距离， 大于阈值则视为同一个区域，
可选择对比周围几个点，四个点，横轴，纵轴，对角线 SAD
图像分割常用算法总结_第3张图片

基于边缘的分割算法

常用的图像边缘检测算子有：Laplace算子、Sobel算子、Canny算子等。

基于图的分割

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