第九章 典型图像分割算法 数字图像分析与处理图像分割 n 定义 将图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程 灰度、颜 色、纹理 对应单个 区域和多 个区域 图像处理过渡到图像分析的关键步骤，也是一 种基本的计算机视觉技术 一个典型的图像分析和理解的系统如图所示。该系统分为 图像输入、预处理、图像分割（image segment）、图像识别 、结构句法分析。图像分析主要包括以下几部分内容： （1）把图像分割成不同的区域，或把不同的东西 分开（分割）。 （2）找出各个区域的特征（特征提取）。 （3）识别图像中的内容，或对图像进行分类（识 别与分类）。 （4）给出结论（描述、分类或其他的结论）。n 对于给定的一幅含有多个物体的数字图像，模式识 别的过程由三个阶段组成，如图所示 图像分割 特征抽取 输入图像 物体图像 特征矢量 分类 物体类型 “Bar” 检测出各种 物体，并把 他们的图像 和其余景物 分离 对物体进行 度量，即对 物体进行定 量分析估计 输出仅仅是 一种决策， 确定每个物 体应该归属 的类别n 图像数据的模糊和噪声干扰。 n 图像分割需要目标的特征值，而特征值又
