什么是图像分割，图像分割技术简介（新手必看）

图像分割就是把图像分成若干特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣的目标的技术和过程。它是图像处理到图像分析的关键步骤。

现有的图像分割方法主要有以下几类：

• 基于阈值的分割方法；
• 基于区域的分割方法；
• 基于边缘的分割方法；
• 基于特定理论的分割方法等。

基于阈值的分割方法

基于阈值的分割方法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。基于阈值的分割方法实际上是输入图像到输出图像的变换。

基于阈值的分割方法关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值，就可以准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。

基于区域的分割方法

区域生长和分裂合并法是两种典型的串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据前面步骤的结果进行判断而确定。

区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标提取。

分裂合并差不多是区域生长的逆过程，即从整个图像出发，不断分裂得到各个子区域，然后把前景区域合并，实现目标提取。

基于边缘的分割方法

图像分割的一种重要途径是通过边缘检测，即检测灰度级或者结构有突变的地方，表明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方，这种不连续性称为边缘。

不同的图像灰度不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。

基于特定理论的分割方法

图像分割至今尚无通用的自身理论。随着各学科许多新理论和新方法的提出，出现了许多与特定理论、方法相结合的图像分割方法。

例如，模糊集理论具有描述事物不确定性的能力，适合用于图像分割问题。1998 年以来，出现了许多模糊分割技术，在图像分割方面的应用日益广泛。

模糊分割技术在图像分割方面的应用，一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。