傳說中的圖像處理

    圖像處理的主要工作在圖像分析部分，是圖像處理的主要工作，包括圖像分割，邊緣檢測，紋理提取等。 圖像分割是計算機視覺領域中極為重要的內容之一，是實現自動圖像分析和模式識別的首要問題，也是圖像處理的經典難題之一。圖像分割的質量的優劣、區域界限定位的精度直接影響后續的區域描述以及圖像的分析和理解，是圖像處理、分析、理解中一個舉足輕重的技術環節。所謂圖像分割就是根據目標與背景的先驗知識，對圖像中的目標、背景進行標記、定位，然后將識別的目標從背景或其他偽目標中分離出來。圖像分割是圖像理解的重要組成部分，其目的是將目標和背景分離，為目標識別、精確定位等后續處理提供依據，其結果將直接影響到其后的信息處理過程。如何快速、有效地將感興趣的目標從復雜的背景中分割出來一直是國內外研究的熱點。圖像分割有三種不同的途徑：其一是將各個像素劃歸到相應物體或區域的像素聚類方法，即區域法；其二是通過直接確定區域間的邊界來實現分割的邊界方法；其三是首先檢測邊緣像素，再將邊緣像素連接起來構成邊界形成分割。在圖像分割技術中，最常用的是利用閾值化處進行的圖像分割。使用閾值法進行圖像分割，常用的有最大類間方差法、最大熵方法和直方圖雙峰法。在這些方法中，直方圖雙峰法計算簡單、速度較快，但僅適用于圖像直方圖呈明顯雙峰的情況；最大熵方法，雖具有較廣的適應范圍，但由于涉及對數運算，速度非常慢。最大類間方差法，是在判決分析最小二乘法原理的基礎上推導得出的,以目標和背景的方差最大來動態地確定圖像分割閾值的一種方法,因此算法相對簡單。