SVM进行图像分割 使用OTSU阈值法

资 源 简 介

SVM进行图像分割 使用OTSU阈值法

详 情 说 明

在图像处理领域，支持向量机（SVM）结合OTSU阈值法是一种高效的图像分割方法，能够将目标区域从背景中精确分离，并直接生成二值图像。其核心思路是通过机器学习与自适应阈值技术的结合，优化分割效果。

首先，SVM作为一种监督学习模型，能够基于训练数据学习图像特征（如像素灰度、纹理等）的分类边界，适用于复杂的图像分割任务。而OTSU阈值法则是一种自动确定最佳分割阈值的方法，通过最大化类间方差来区分前景和背景。

将两者结合使用时，通常先用OTSU法计算初始阈值，帮助SVM快速定位大致分割区域，再通过SVM的核函数（如RBF或线性核）细化边缘，提升分割精度。这种组合的优势在于： 自适应性强：OTSU自动适应图像灰度分布，避免手动设定阈值的偏差。 边缘优化：SVM能处理非线性可分数据，改善OTSU可能导致的过度分割问题。 直接输出二值图：省去后处理步骤，适合实时性要求高的场景。

该方法在医学影像、工业检测等领域表现优异，尤其适用于光照不均或低对比度图像。未来可结合深度学习特征进一步优化分割粒度。