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数字图像处理中常用的图像分割算法是什么？
1.多数的图像分割算法
2.图像边缘分割
3.图像阈值分割
4.基于区域的分割
5.形态学分水岭算法
3358www.Sina.com/均基于3358www.Sina.com/和多数的图像分割算法的性质。 在前者中，算法基于灰度值的不连续对图像的边缘分割等图像进行分割。 可基于灰度的局部不连续性来执行边界检测，假定图像的不同区域的边界彼此完全不同并且不同于背景。 后者是根据预定义的准则将图像划分为类似的区域，例如相似和灰度突变。 按算法的种类详细说明。
阈值处理、区域生长、区域分裂边缘是图像中灰度急剧变化的像素集合，一般用微分检测。 基本的边缘检测算法是Roberts运算符、Prewitt运算符和Sobel运算符。 稍微高级的算法有Marr-Hilderth边缘检测器、Canny边缘检测器。
区域聚合阈值处理直观、实现简单、计算速度快，使得阈值处理在分割APP应用中处于核心地位。 阈值处理可以分为单个阈值处理和多个阈值处理。 单阈值处理中最常用、分割效果最好的算法是Otsu (最大类间分布式算法)算法。 多阈值处理： k类由K-1个阈值分离。 也就是说，计算图像的多个类之间的方差。 多阈值处理的分割结果比单一阈值的结果好，但随着分类数增加，开始失去意义。 因为我们只处理一个变量(灰度)。 在这种情况下，可以通过增加颜色等变量来解决。
图像边缘分割：区域生长算法和区域分裂与聚合都是基于区域的分割算法。
区域生长算法是根据预定义的生长标准将像素或子区域合并为更大区域的过程。
基本方法是从一组“种子”点向每个种子添加与种子的预定义性质相似的相邻像素，以形成特定范围内的生长区域(例如灰度和颜色)。 区域分割和汇集是首先将一张图像细分为任意不交叉区域的组，然后按照一定的规则将这些区域汇集、分割。
图像阈值分割：分隔符的概念是基于对一张图像的三维成像。
在图中，主要考虑三种类型的要点。
(1)属于一个区域最小值的点
)2)将一点视为水滴。 把这些点放在任意位置，水滴一定会落到单一的最小值点上。
)3)该点的水等可能会流向多个这种最小值的点。
对于特定区域的最小值，满足条件(2)的点的集合被称为基于区域的分割：或形态学分水岭算法：。
满足条件(3)的点形成地面的棱线被称为该最小值的汇水盆地或分水岭。
为了获得更好的分割效果，分支算法往往应用于分割线而不是图像本身。
分水线
我个人认为图像分割的算法可以从梯度图像开始。 通常将图像分为目标区域和背景。
需要从图像的特征开始。 以(二)为例。 其余类型的图像处理都很相似。 图像图案的明显特征如下。
分割目标等；
也有根据这些特征计算和提取的特征。 例如，灰度图像等。
最简单的是灰度值的特征，在某个图中对象区域和背景区域有时有明显的亮度差异。 基于该识别，为了找到某个亮度值，将低于该值的设为图像灰度值特征、目标边界特征、纹理特征、形态学特征，将高于该值的设为信息熵、能量泛函。 有关查找此值的算法，请访问背景。 OTSU、迭代法、最大熵权法等属于该范畴。
此外，在空域内，目标边界是区分目标和背景的重要依据，因此区分边界也是重要手段，通常边界点周围灰度值的变化率较高，因此目标
rong>来识别。这就有一些sobel算子、canny算子等等方式，都是通过找到边界来确定目标区域与背景的。在有些图像中，目标区域具有一定的连续性，基于区域连续性的一些方法像区域生长法、分水岭算法等（本人对这一块不是很熟悉）。
另外，基于图像原始的特征进行提取获得“精炼”的二级特征，并据此分割也是一种好的方法。像SNAKE算法，该算法认为目标区域的边界是“外力”，内力共同作用的结果，因此当外力内力平衡时找到边界，基于这种平衡，提出了判断能量泛函最小的判断原则。此外，还有基于几何活动轮廓模型的水平集方法，该方法是借助于目标区域的几何度量参数，可以比较好的处理一些拓扑变化。
除去经典的阈值和分水岭分割算法外，有主动轮廓及衍生的水平集，图割及相关算法（例如GrabCut），交互式分割，以及Cosegmentation。
所有分割算法的核心目的是解决目标区域语义合并难题。例如交互式分割，通过精准交互来解决该问题。Cosegmentation通过分割相同或相似目标来处理该问题。
(三)
（1）基于阈值的分割方法：可在各种颜色空间或不同通道中完成阈值、自适应阈值、
（2）基于边缘的分割方法：各种边缘检测算子
（3）基于区域的分割方法：分水岭、区域归并与分裂
（4）图割分割：最大流（最小割）算法
（5）基于深度信息的分割：
（6）基于先验信息的分割：
基于特定理论的分割方法等。
特定理论大概有：聚类分析、模糊集理论、基因编码、小波变换等。
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