一、图像分割的定义
根据灰度、颜色、纹理和形状等特征,把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域,这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性,并提出感兴趣目标的技术和过程。 它是由图像处理到图像分析的关键步骤。从数学角度来看,图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程,即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。
目的是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个聚(cluster)集合,每个集合包含一类像素。将对象在背景提取出来。如下图所示:


二、图像分割的方法
图像分割方法:基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法、基于特定理论的分割方法等。图像分割方法概述如下:
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相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此,该类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。
2、基于边缘的分割方法
所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合,是图像局部特征不连续性的反映,体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下,基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测,它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。