图像分割

资 源 简 介

图像分割

详 情 说 明

迭代法在图像分割中是一种高效且常用的阈值选取技术，尤其适用于目标与背景灰度差异明显的场景。其核心思路是通过多次逼近计算，逐步优化分割阈值，使前景和背景的区分更加准确。

流程上，迭代法首先将图像的灰度均值作为初始阈值，这一步的合理性在于均值通常能反映图像的整体灰度分布趋势。随后，算法进入循环阶段：根据当前阈值将图像分为前景（R1）和背景（R2）两部分，并分别计算两部分的灰度均值u1和u2。新的阈值更新为两者均值（(u1+u2)/2），通过这种动态调整，阈值会逐渐收敛到理想值，直到前后两次迭代的u1和u2不再变化为止。

这种方法的最大优势是自适应性强，尤其当图像直方图呈现双峰且谷底较深时，迭代法能快速锁定最佳阈值。然而，其局限性也很明显：对于直方图双峰不分明或目标/背景比例悬殊的图像，迭代法可能表现不稳定，甚至因微小灰度变化导致分割结果剧烈波动。此外，算法对图像细节的区分能力较弱，边缘或纹理复杂的区域容易出现误分割。

在实际应用中（如MATLAB程序实现），需注意初始阈值的选择和迭代终止条件的设定，这两点直接影响分割效率和精度。若直方图特征不符合双峰模型，可考虑结合其他方法（如Otsu算法）作为补充，以提升鲁棒性。