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，其核心目标是将图像划分为具有特定语义的区域。在众多分割方法中，基于阈值的分割技术因其简单高效而广泛应用。

自适应阈值分割是一种动态确定分割阈值的方法。不同于全局固定阈值，它能根据图像局部区域的特性（如光照变化）自动调整阈值。典型实现包括对图像分块计算局部阈值，或通过高斯加权方式考虑像素邻域特征。这种方法特别适合处理光照不均的文档扫描或医学图像。

基于直方图的阈值分割则从统计角度出发。通过分析图像灰度直方图的分布特征（如双峰、多峰形态），算法可以自动寻找最佳分割阈值。Otsu算法就是经典案例，它通过最大化类间方差来确定阈值。对于具有明显前景背景区分的图像，这种方法能取得较好效果。实际应用中常需结合平滑处理来优化直方图形状。

这两种方法各有优势：自适应阈值擅长处理局部变化，而直方图方法在全局分布明确时更高效。现代应用常将它们结合使用，如先进行直方图粗分割再进行自适应精修。理解这些基础算法对于掌握更复杂的语义分割模型具有重要意义。