数字图像处理

资 源 简 介

数字图像处理

详 情 说 明

图像分割是数字图像处理中的核心技术，它将图像划分为若干个具有特定意义的区域。本文介绍几种适合新手学习的经典分割方法及其实现思路。

首先是基于边缘检测的Canny算子，它通过高斯滤波去噪、计算梯度幅值、非极大值抑制和双阈值检测四个步骤来提取清晰的物体轮廓。这种方法的优势在于能有效抑制噪声并保持边缘连续性。

LOG算子（拉普拉斯高斯算子）则采用先高斯平滑再拉普拉斯锐化的策略，通过寻找零交叉点来定位边缘。这种二阶微分算子对噪声较为敏感，但能获得更精细的边缘响应。

OTSU阈值分割是一种自适应二值化方法，通过最大化类间方差自动确定最佳分割阈值。这种全局阈值算法计算高效，特别适用于具有明显双峰直方图的图像。

区域生长技术属于基于相似性的分割方法：从种子点出发，根据像素相似性（如灰度差、纹理等）逐步合并相邻像素形成区域。关键点在于生长准则的设定和种子点的选择策略。

这些基础算法包含了图像分割的两种核心思路：基于边缘不连续性的检测方法，以及基于区域相似性的聚类方法。理解它们的原理和适用场景，是掌握更复杂分割技术的重要基础。