传统图像分割方法详解,图像分为哪两种类型

图像分割的方法较多，依据处理的对象不同可分为点、线和区域分割法。若根据分割算法来分，则有阈值分割法、边缘分割法、区域分割法和形态学分割法等，如下图所示：1 图像阈值分割图1.基于阈值的分割方法灰度阈值分割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。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：

一、常见图像分割方法(1)传统算法阈值分割(Thresholding):这是最简单也是应用最广泛的一种分割方法，通过选定一个阈值将图像转换为二值图像，从而分割出目标区域。这种方法适用于图阈值分割是最基本的图像分割方法之一。它将图像中像素点的灰度值与预设的阈值进行比较，将大于阈值的像素点归为一个区域，小于阈值的像素点归为另一个区域。阈值分割简单易用，但仅

●▂● 区域分裂合并法(Gonzalez,2002)的基本思想是首先将图像任意分成若干互不相交的区域，然后再按照相关准则对这些区域进行分裂或者合并从而完成分割任务，该方法既适用于灰度图像分割也1、阈值分割1.1 简介图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。

•应用：自动驾驶、医学图像分析、视频分析等领域。FCN(Fully Convolutional Network)是一种用于图像语义分割的深度学习网络架构。传统的深度学习网络(如CNN)通常用于图像分类任务，仅使用一个阈值分割的方法称为单阈值分割方法。如果图像中有多个灰度值不同的区域，那么可以选择一系列的阈值以将每个像素分到合适的类别中去，这种用多个阈值分割的方法称为多阈值