图像分割技术的应用案例 图像分割是什么意思？

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。

这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。

图像分割是什么意思？

主要有三大类：1）基于点的全局阈值法；2）基于区域的全局阈值法；3）局部阈值法和多阈值法1）Doyle在1962年提出的基于点的全局阈值法p分位数法是最古老的阈值法之一。迭代法选取阈值，初始阈值为图像的平均灰度t0。然后用T0将图像像素分为两部分，计算两部分的平均灰度。小于t0的部分是Ta，大于t0的部分是Ta，t0的部分是TB，用T1代替t0作为新的全局阈值，重复上述过程直至TK收敛直方图凹分析最大类间方差熵法最小误差阈值矩保持模糊集法2）基于区域的全局阈值法二维熵阈值分割法简单统计直方图变化松弛法3）局部阈值法阈值法和多阈值法局部阈值法（动态阈值法）阈值法插值水线阈值法多阈值法基于小波变换的多域值法基于边界点的递推多域值法递归多域值法

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