灰度图像分割

资 源 简 介

灰度图像分割

详 情 说 明

灰度图像分割是数字图像处理中的基础任务，其核心目标是将图像划分为具有相似特征的区域。在单通道灰度图像中，像素值（0-255）直接反映明暗信息，因此阈值分割法成为最直接有效的解决方案之一。

三维大津法（3D Otsu）是传统二维大津法的扩展升级，它通过同时考虑像素灰度值和空间邻域信息来提升分割精度。传统大津法仅基于灰度直方图寻找最佳分割阈值，而三维版本将像素的局部均值（反映邻域灰度分布）和局部方差（反映邻域对比度）作为附加维度，构建三维特征空间。这种方法尤其适合处理噪声干扰较强或光照不均的图像。

最大类间方差法的核心思想是最大化前景与背景两类之间的方差。在三维场景中，算法会遍历所有可能的阈值组合（灰度、邻域均值、邻域方差的组合），通过计算类间方差来评估分割效果，最终选择使类间差异最大的阈值组合。这种自适应阈值技术避免了人工设定阈值的局限性，在医学影像、工业检测等领域具有广泛应用价值。

相较于传统方法，三维大津法虽然计算复杂度更高，但能更准确地捕捉图像的结构特征，特别是在处理弱边界或纹理复杂的图像时优势明显。实际应用中常通过优化搜索策略或并行计算来平衡精度与效率。