图像分割-Python

1. 图像分割

是指通过某种方法，使得画面场景中的目标物被分为不同的类别。通常图像分割的实现方法是，将图像分为“黑”、“白”两类，这两类分别代表了两个不同的对象。因为结果图像为二值图像，所以通常又称图像分割为图像的二值化处理。

图像分割将图像中有意义的特征或需要应用的特征提取出来。按幅度不同来分割各个区域，称为幅度分割；按边缘不同来划分各个区域，称为边缘检测；按形状不同来分割各个区域，称为区域分割。

重用的图像分割的方法如下：

（1）基于边缘的分割方法:先提取区域边界，再确定边界限定的区域。

（2）区域分割:确定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。

（3）区域生长:将属性接近的连通像素聚集成区域。

（4）分裂－合并分割：综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有图像的合并。

2. 边缘

边缘是指图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘分为阶跃状和屋顶状两类。主要介绍一下三种边缘检测方法：

（1）梯度算子：为了检测边缘点，选取适当的阈值T，对梯度图像进行二值化：

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这样形成了一幅边缘二值图像g(x, y)。

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