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技术，其目标是将数字图像划分为多个具有特定意义的区域。在Matlab环境下实现图像分割主要依靠其强大的图像处理工具箱，常用的方法可分为三类：

阈值分割是最直观的算法，通过设定灰度阈值将图像分为前景和背景。Matlab提供graythresh函数自动计算最佳阈值，配合im2bw函数即可实现二值化分割。对于彩色图像可先转换到HSV空间，在亮度通道进行阈值处理。

区域生长法模拟了种子扩张的过程，从用户指定的种子点开始，根据像素相似性逐步合并相邻区域。Matlab中需要手动实现生长逻辑，关键步骤包括定义相似性准则（如灰度差）和停止条件（如区域面积）。

边缘检测类方法通过识别图像中的不连续区域实现分割。Matlab内置Sobel、Prewitt、Canny等经典算子，使用edge函数即可调用。对于医学图像等特殊场景，可结合形态学操作进行后续优化。

实际应用中常采用混合策略，例如先通过边缘检测定位兴趣区域，再使用区域生长细化分割结果。Matlab的交互式工具如Image Segmenter App还能实现半自动分割，显著提升开发效率。