压缩文件里有四种图像分割的算法

资 源 简 介

压缩文件里有四种图像分割的算法

详 情 说 明

四种经典的图像分割算法解析

图像分割是计算机视觉中的基础任务，主要用于将图像划分为多个有意义的区域。以下分析四种常见算法的核心思想及适用场景：

阈值法 基于像素灰度值的二分法，通过设定阈值将图像分为前景和背景。适合处理光照均匀、目标与背景对比度明显的场景（如文档扫描）。

区域增长法 从种子点出发，根据相似性准则（如颜色/纹理）逐步合并相邻像素。对医学图像中连续组织的分割效果显著，但依赖初始种子点选择。

分裂合并法 采用四叉树结构，先递归分裂图像至区域一致性达标，再合并相似子区域。适用于复杂场景，但计算成本较高。

K均值法 通过聚类将像素按特征空间（如RGB值）划分为K类。对色彩区分度高的图像（如卫星遥感图）效果较好，需预先指定聚类数量。

验证建议：可尝试同一张图片对比不同算法效果，观察阈值法对边缘噪声的敏感性，或区域增长法对弱边界的处理差异。