图像分割

资 源 简 介

图像分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉领域的基础任务之一，其目标是将数字图像划分成多个有意义的区域或对象。在众多分割方法中，阈值分割因其简单高效而广受欢迎。阈值分割的核心思想是通过设定一个或多个灰度阈值，将像素分为不同的类别。

人工选取阈值法是最直观的方法，它依赖用户根据经验或观察图像直方图来手动确定分割阈值。这种方法简单直接，但缺乏自动化，难以应对复杂场景。

Otsu算法是一种自动确定最优阈值的经典方法。它通过最大化类间方差来寻找最佳分割点，特别适用于具有双峰直方图的图像。Otsu算法的优势在于不需要预设参数，且计算效率较高。

迭代法则是通过逐步逼近的方式寻找最优阈值。算法从初始阈值开始，通过不断计算新的阈值来迭代优化，直到满足收敛条件。这种方法相比人工选取更加自动化，同时又比Otsu算法具有更好的灵活性。

在Matlab中实现这些算法时，可以利用内置的图像处理函数简化开发流程。im2bw函数可用于应用阈值，graythresh函数实现了Otsu算法，而迭代法则可以通过循环结构配合imhist函数来实现。这些工具大大降低了算法实现的难度，使研究者可以更专注于方法本身的改进和应用。