传统图像分割算法 图像分割的方法有哪些？

图像分割是将图像分割成若干具有独特性质的特定区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是从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分为以下几种：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和基于特定理论的分割方法。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法，并将其他学科的一些新理论和新方法应用到图像分割中，提出了许多新的分割方法。

图像分割的方法有哪些？

从学术角度来看，图像分割可以分为三类：基于边缘的、基于区域的和基于纹理的。由于基于纹理的分割也可以看作是基于区域的分割，一些专家还将分割方法分为基于边缘的分割和基于区域的分割。在选择算法时，我们主要参考要分割的图像样本的特征。如果图像的边界特别清晰，如绿叶和红花，边界处的红绿有明显的差别，并且可以准确地提取出边界，那么基于边缘的方法是可行的。但像医学图像一样，轮廓不是特别明显。例如，在心脏图像中，左心房和左心室的颜色比较接近，它们之间隔膜的颜色只比它们深，但颜色非常接近。在这种情况下，基于边缘的方法是不合适的，而基于区域的方法是更好的。另一个例子是纹理图像，例如条纹衬衫。如果使用基于边的方法，每条条纹很可能被划分为一个对象，但实际上衣服是一个整体。在这种情况下，可以使用基于纹理的方法将具有相同或相似纹理的区域划分为一个整体。但是，近年来基于区域的分割方法比较流行，如meanshift分割方法、测地活动轮廓模型、JSEG等。

传统图像分割算法 图像分割的经典算法 matlab将图像分割成多个小块

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