冈萨雷斯数字图像处理学习7：图像分割 边缘连接和边界检测和阈值处理

三边缘连接和边界检测

通常情况下，检测出的像素并不能完全描述边缘特性，需要紧接连接算法，才能组合成有意义的边缘或区域边界。

1局部处理

2区域处理

按给出的顺序追踪这些点

3使用霍夫变换的全局处理

通常所说的霍夫线变换和圆变换，将直角坐标系转换到极坐标系下，在极坐标系下相交的直线在直角坐标系系下表示通过一条直线的点。

四阈值处理

包括全局阈值处理，在整幅图片设定阈值，对每个像素点判断就叫全局；阈值可变的情况有事叫局部阈值处理；如果阈值取决于空间坐标(x,y)本身，称为动态阈值处理或自适应阈值处理。

噪声对阈值处理的影响还是很大的，所以要进行预处理。

光照和反射起到了核心作用，如果控制不了这些参数时。

基本的全局阈值处理

用otsu方法的最佳全局阈值处理

用图像平滑改善全局阈值处理，就是在处理之前滤除噪声。（一点点深入，解析方法）

利用边缘改进全局阈值处理

多个全局阈值的处理（即设置几个阈值给出不同区域的结果像素值）

可变阈值处理

将图像分块，然后分别进行otsu全局方法，对分割有帮助。基于局部图像特征的可变阈值处理，使用移动平均。

如果对你有所帮助，谢谢您的鼓励^_^

(一块不少，五块更好）