图像分割
图像分割是将图像划分成具有相似特征的区域的过程。这些区域应该具有相同的灰度、纹理或颜色等属性。
基于不连续的分割方法
这类方法通过检测++灰度值突然发生变化的区域++来识别边界。（基于不连续性）
1、边缘检测
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| 类别 | 算子 | 原理 | 特点 |
| 一阶微分算子 | Roberts,Prewitt,Sobel | 计算图像的梯度幅值（一阶导数） | 突出边缘，对噪声敏感。算子常用于加权平均以平滑噪声 |
| 二阶微分算子 | Laplacian（拉普拉斯算子） | 计算图像的二阶导数 | 通过零交叉点精确确定边缘位置。对噪声极其敏感，容易产生双边缘 |
| LoG | 高斯滤波+拉普拉斯算子 | 先用高斯滤波平滑滤波，再用拉普拉斯算子检测边缘 | 结合了平滑和锐化，降低了对噪声的敏感性，但计算量大。 |
| Canny算子 | / | 最优边缘检测 | 具有良好的抗噪性、定位精度和单边缘响应。是目前的最佳边缘算法之一。 |
【补充】关于canny算子：其有四个主要步骤：
- 高斯平滑：去除噪声
- 计算梯度：确定边缘强度和方向
- 非极大值抑制：将宽边缘细化为单像素边缘
- 双阈值检测：使用高阈值和低阈值连接边缘，确保连续性。
- 边缘连接（滞后阈值）
基于相似性的分割方法（区域划分）
这类方法通过寻找具有相似特征的连通像素集来划分区域。
1、阈值分割
原理：根据图像的灰度级设定一个或多个阈值T，将像素划分为不同的区域。例如：
全局阈值
整个图像使用一个固定的阈值T。前面的文章介绍过求全局阈值的常用方法为Otsu（大津法）法：即自动选择最佳阈值T，使得分割后两类的类间方差最大。
局部阈值
阈值T根据局部邻域的统计特性（如均值、方差等）动态变化。
2、区域生长
原理 ：从一个或多个种子点开始，根据预设的相似性准则将周围相邻的像素合并到该区域，知直到区域停止生长。
关于相似性准则，通常会基于灰度值、颜色或纹理的相似性确定。
区域生长的方法能够划分具有相同特性的连通区域。但它的结果会高度依赖于种子点的选取和生长准则的定义。
3、区域分裂与合并
原理：使用四叉树数据结构，分裂和合并满足：
- 分裂：如果某个区域不满足均匀性准则，则该区域分裂成四个相等大小的子区域。
- 合并：如果相邻的两个或四个区域满足相似性准则，则将它们合并成一个更大的区域。
该方法能确保最终分割区域的均匀性。
彩色图像处理
彩色图像时对彩色图像进行各种操作以改善图像质量、提取信息或将其用于特定的应用。
1、颜色模型
颜色模型是用于描述颜色的数学方法。不同的模型适用于不同的应用场景。
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| 颜色模型 | 原理 | 应用场景 |
| RGB模型 | 是一种加色模型。通过不同的强度红（R）绿（G）蓝（B）三基色光混合，便能生成各种颜色 | 面向硬件。例如++彩色显示器、摄像机和图像采集设备++。 |
| CMYK模型 | 是一种减色模型。通过颜料吸收光线来产生颜色。 | 面向印刷，广泛用于彩色打印和出版 |
| HSI模型 | 更接近人眼的感知方式，将颜色信息与灰度信息分离 | 面向处理，常用于彩色图像增强，因为可以独立调整图像的亮度和颜色特性 |
关于HSI模型，它具有三个分量：
- 色调（H）：描述颜色的类型。通常用角度表示。
- 饱和度（S）：描述颜色的纯度或稀释度。S=0表示无色；S=1表示纯色。
- 亮度（I）：描述颜色的明暗程度，即灰度级。
2、伪彩色处理
伪彩色处理是将灰度图像映射为彩色图像的技术。它并不是真正的彩色处理，而是用于提高人眼对于灰度图像细节的识别能力。
灰度分层法
灰度分层法是伪彩色处理的核心方法。它将输入灰度图像的灰度范围划分为多个不相交的区间，然后为每个区间内的所有像素分配一种特定的人工彩色。这样就可以显示灰度图像中人眼不易分辨的微小灰度变化。
3、全彩色图像处理
全彩色图像处理事对彩色图像的三个分量同时或分别进行处理。
（1）RGB空间处理
在RGB空间中，大多数单色图像处理技术可以直接应用于R、G、B三个独立通道。有：
- 点处理：对RGB三个通道分别进行灰度翻转、对数变换等。
- 空间滤波：对R、G、B三个通道分别使用均值滤波、中值滤波等进行平滑或锐化。
- 图像代数：对R、G、B分量分别进行加减乘除等运算，常用于彩色图像融合或去噪。
（2）HSI空间处理
HSI空间处理事彩色增强的首选方法，因为它能将亮度和颜色分离，避免改变亮度时影响颜色。有：
- H：对H分量进行平移或旋转，可以改变图像的整体色调 ，常用于艺术效果或颜色矫正。
- S：提高S分量的值，可以使图像的颜色更鲜艳，但不会影响图像的亮度。
- I：对I分量进行直方图均衡化或灰度变换，可以提高图像的整体对比度，同时不改变色调和饱和度。