基于边缘检测的图像分割

科技看点时间：2023-06-07 09:00:58

图像分割是指

1、为了避免边缘检测的结果因图像中像素变化不够明显而不理想，可以通过放大像素梯度的方法来强化边缘检测的效果。在实际的程序代码操作中，通常可以通过乘法或者平方的方法放大像素梯度，其中乘法放大图像像素梯度的方法更常用，因为平方等幂次方的操作过于激进，很容易将图像的大部分像素放大到 255 。

1、对于多种颜色集合的目标，使用基于像素梯度的传统机器学习边缘检测方法很难获取一个完整的分割目标。因为只要颜色变化较大，那么对应的像素梯度也会变大，所以基于像素梯度的方法对于颜色变化较大的目标容易出现误判。针对这种情况，可以考虑使用基于深度学习的端到端的图像分割方法。

1、分水岭算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。分水岭算法得到的封闭的集水盆为分析图像的区域特征提供了可能，同时对微弱边缘具有良好的响应，但是也有可能产生过度分割的现象。因此，在实际应用中通常将区域生长算法和区域分裂合并算法结合使用，以得到更好的分割效果。

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