导读：在对处理后的图像数据进行分析之前，图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。
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可以基于对象完全分割图像的——结果是对应于输入图像中的物体的唯一彼此不相交的区域的集合。 部分分割——区域并不直接对应于图像物体。 其中图像数据的不确定性是主要的分割问题之一，通常伴随着信息噪声。
根据主要特征，可以将分割方法分为以下几种。
3358 www.Sina.com/http://www.Sina.com/http://www.Sina.com /一，阈值化灰度阈值化是最简单的分割处理。 许多物体或图像区域表示一定的反射率或其表面光的吸收率，可以确定一个亮度常数—— 有关图像或部分的全局知识，常用直方图表示。来分割物体和背景。
该方法主要基于对所有像素函数值与阈值t的比较，确定是物体像素or背景像素。 应用实例如下图所示。
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1.pp率阈值化
需要事先知道分割后的图像的某些性质，能够简化阈值选择的任务。 因为阈值可以确保满足其性质的条件来选择。
缺点：通常没有关于面积比率的先验信息。
2 .模式方法
双模阈值检测算法通常首先找到最大的局部极大值，然后将它们之间的极小值作为阈值。 该技术被称为基于边缘的图像分割。
还有其他阈值检测方法，如基于区域的图像分割。
一种用两个或多个正态分布的概率密度函数逼近3358www.Sina.com/图像直方图的方法，表示称为阈值。 该方法在图像对比度条件发生较大变化的范围内性能良好。
优化与自适应阈值化相结合的方法可以应用于脑MR图像的分割。 在该方法的局部部分区域计算局部直方图，确定最佳灰度分割函数。
(三)多光谱阈值化许多实际分割问题需要包含在单光谱段中的更多信息。 例如，彩色图像信息包含在三个分段中，而气象卫星图像可能有更多的分段。 一种分割方法是在每个片段上独立地确定阈值并将其集成以形成单个分割图像。
例如，说明下图中的算法步骤。
二、基于边缘的分割基于边缘的分割表现出基于图像边缘信息的方法的较大种类。 基于边缘的分割依赖于由边缘检测器检测出的图像边缘，所述边缘检测器表示在灰度、彩色、纹理等方面图像不连续的位置。
通过分割处理得到的事前信息越多，可以达到的分割效果越好。
)一)边缘图像阈值化边缘图像中几乎没有0值的像素，但小边缘值对应于量化噪声、弱不规则照明引起的显着的灰度变化。 通过对边缘图像进行简单的阈值化处理，可以排除这些小值。 通过基于图像的边缘宽度的适当的阈值处理实现该方法。
)二)边缘松弛法中，边缘图像阈值化得到的边界受图像噪声的影响较大，往往忽略了重要的部分。 通过在这些附近的上下文中考虑边缘的性质，可以提高图像的质量。
所有图像的性质，包括进一步的边缘存在性，都会反复评估直到所有边缘的上下文完全清晰位置，提高准确性。 根据所指定的局部附近区域内的边缘强度进行该评价，各边缘的可靠度有上升或下降的可能性。
(三)如果边缘跟踪区域边界未知，且单个区域本身在图像中已经定义，则可以唯一地检测到边界。 算法如下。
还有其他搜索方法。 eg .基于等方法。
三.基于区域划分，用区域边界构建区域，检测存在的区域边界很容易。 但是，基于边缘的方法和基于区域生长方法的分割通常并不一定相同。 因此引入了基于区域的分割方法。
(一)区域融合最自然的区域生长方法是在原始图像数据上开始生长，每个像素代表一个区域。 算法如下。
)二)区域分割与区域合并相反，将图像整体表示为单一区域，所以该区域一般
不能满足条件H(Ri)=True,i=1,2,...SH(Ri)=True,i=1,2,...S。区域分裂方法一般使用与区域归并方法相似的准则，区别仅在于应用的方向上。
（三）分裂与归并这种方法可以兼有分裂与合并两种方法的优点。分裂与归并方法在金字塔图像表示上进行，区域是方形的与合适的金字塔层元素对应。
算法如下图：
除以上之外，还有分水岭分割、区域增长后处理等方法。
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