三种图像分割法

资 源 简 介

三种图像分割法

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，旨在将图像划分为具有相似特性的区域。以下是三种经典的阈值分割方法：

全局阈值Otsu分割 Otsu算法通过最大化类间方差自动确定最佳分割阈值，适用于双峰直方图的图像。其核心思想是找到使前景和背景差异最大的阈值，无需人工干预即可实现高效分割，但对光照不均或多峰分布图像效果有限。

迭代法全局阈值分割 该方法通过不断逼近最优阈值实现分割：先初始化一个阈值，根据当前阈值将图像分为前景和背景，计算两部分的均值并更新阈值为均值的中间值，直至阈值收敛。优点在于适应性较强，但可能因初始值选择不当导致迭代次数增加。

局部阈值分割 针对光照不均的图像，局部阈值法将图像分块，对每个子区域单独计算阈值（如采用Otsu或均值法）。通过滑动窗口或自适应网格处理局部特征，显著提升复杂环境下的分割效果，但计算量较大且需平衡窗口大小与细节保留。

这些方法各具适用场景，实际应用中常需结合图像特性选择或融合多种算法。