Question

图像分割最好方法

Answer 1

1.基于阈值的分割方法

阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。

阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。
2.基于区域的图像分割方法

基于区域的分割方法是以直接寻找区域为基础的分割技术，基于区域提取方法有两种基本形式：一种是区域生长，从单个像素出发，逐步合并以形成所需要的分割区域；另一种是从全局出发，逐步切割至所需的分割区域。
分水岭算法

分水岭算法是一个非常好理解的算法，它根据分水岭的构成来考虑图像的分割，现实中我们可以想象成有山和湖的景象，那么一定是水绕山山围水的景象。

分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。