与区域生长的彩色图像分割算法研究(18)

区域生长算法

基于分水岭与区域生长的彩色图像分割算法研究

其表面光的吸收率时，则可以确定一个亮度常量即阈值来分割物体和背景。闽值的选择是阈值分割成功的关键，在整个图像上既可以施加单个阈值（全局闽值），也可以使用依赖图像部分而改变的阈值（局总阈值），通常用是利用直方图来选择。阈值化方法对物体彼此不接触，且物体与背景有着明显不同的灰度值时，其反映在直方图上就是物体和背景都有不同的峰，选取的阈值就应位于直方图两个不同峰之间的谷上，以便于工作将各个峰分开，所得到的分割结果也会很理想。

对彩色图像而言，由于它有３个谱段，其直方图是一个３维数组，在这样的直方图中确定阈值则比较困难。一种有效的解决方法就是给每个谱段计算一个平滑的直方图，在每个直方图中找到一个最显著的峰，确定两个阈值分别对应于该峰两侧的局部最小值。根据这些阈值对各个谱段进行分割，最后将各个谱段的每个分割投影到多光谱分割中。

阈值化方法不需要先验信息，且计算量较小，但缺点是：（１）单独基于颜色分割得到的区域可能是不完整的；（２）在复杂图像的各个分量直方图中并不一定存在明显的谷，用来进行阈值化分割；（３）当像素颜色映射到３个直方图的不同位置时，颜色信息会发散；（４）没有利用局部空间信息乜¨。

２．３．２基于边缘的分割方法

基于边缘的分割方法依赖于由边缘检测子找到的图像边缘，但是边缘检测得到的图像结果并不能用作分割结果，必须采用后续处理将

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