图像分割

资 源 简 介

图像分割

详 情 说 明

图像分割作为图像压缩的前级处理环节，其核心目标是将视觉内容划分为具有明确语义的区块。理想的图像分割方案需要兼顾三大特性：实时处理速度、保持目标区域的连通性，以及分割边界与物体真实边缘的高度匹配。

当前主流的分割技术可分为基于阈值、聚类和区域三大类。阈值法通过设定像素强度临界值实现简单划分，但难以处理光照不均场景。数据聚类算法（如K-means）依据特征相似性归类像素，计算复杂度较高。区域生长与合并技术从种子点逐步扩展，依赖于初始位置的选择敏感性。分水岭算法虽能捕捉边缘细节，却易受噪声干扰产生过分割问题。

为平衡效率与精度，快速扫描算法通过动态调整局部阈值优化分割过程。该算法采用自适应阈值策略，根据图像局部特征实时计算最佳分割边界，既避免了全局阈值法的刚性缺陷，又通过扫描式处理降低时间复杂度。相较传统方法，这种改进显著提升了复杂场景下的分割连贯性与执行速度。