图像分割主要基于 两种特征：不连续性和相似性。
- 不连续性：
- 相似性：
边缘检测：
- 方法：一阶导数求边缘，sobel算子，但一阶导对于带噪声图像的反应也非常明显。
- 解决噪声问题：先对图像进行平滑处理（高斯平滑），再进行边缘检测。
- 简化：将平滑处理和边缘检测的卷积提前合并。
- 新问题?：平滑处理确实去除了噪声，但也模糊了边缘。
边缘检测的三大准则：
- 低错误率的检测：检测图像中的真边缘，忽略噪声和其它假象。
- 良好的定位：检测的边缘点应该精确地定位于边缘的中心。
- 图像中的任意边缘应该只被标记一次。
边缘检测借助的痕迹：颜色，深度或纹理的区别。
Canny边缘检测器：
edge(Imgae, ‘Canny’); (可设定其它参数)
Hough Transfrom：
思想：参数空间的投票
Q1：为什么要引入极坐标而不是只用m,b坐标系？
A1：运用极坐标有界，m-b会无界；譬如所有边缘点的x均为0，那么m值就无限大，b值变化，导致每个边缘点在m-b坐标系下生成的为互相平行的直线，会导致没有交点。无法进行变换。
Q2：霍夫变换里划分的格子，是包含只有一个点还是好多个点？
A2：一个格子就会有一个固定的坐标数值，里面有很多点，但是最终会选择投票最多的那个格子所代表的固定坐标数值。
Threshold（阈值化分割）：
思想：在图像中，像素值大于阈值的即为物体，小于阈值的为背景。
难点：找到合适的阈值T
分类：
- 全局阈值法：T是基于整个图像得出的常量。
- 可变阈值
- 局部阈值：T取决于周围的(x,y)
- 动态（适应性）阈值：T取决于自身坐标(x,y)
影响：图像中的噪声、照明和反射都会对直方图产生很大影响，从而导致阈值的选取困难。
Otus’s method：类间方差最大化
找到三个聚类中心把所有的像素分成3类
要找到种子点
先进行分裂成块，再合并。知道不需要再分裂。
分裂合并时都需要进行判断。
内部能量+外部能量
Original: https://blog.csdn.net/weixin_46517035/article/details/122373571
Author: 翙翙Cici
Title: 【数字图像处理 9】图像分割
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