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几种灰度图像分割方法的比较与分析

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从广义上看，图像 分割方法大致可以分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域和边缘相结合的方法以及基于多分辨率图像处理理论的多尺度方法 。跪求图像-2/Snake算法详解_基于遗传算法图像-2/这个不太熟悉，以下为转载，希望能帮到你:图像 。
1、Opencv数字 图像处理颜色识别问题_opencv颜色 分割1，digital 图像:digital 图像，又称为digital图像或digital图像，是二维的图像，用途有限 。数字图像由模拟图像数字化而来 ， 以像素为单位，可以用数字计算机或数字电路图像存储和处理 。2.数字化图像加工包含:图像数字化；图像转化；图像增强版；图像简历；图像压缩编码；图像 分割;图像 分析及描述；图像.3.数字图像处理系统包括:输入(采集)；
【几种灰度图像分割方法的比较与分析】输出(显示)；交流；图像处理和分析 。4.从“模拟图像”到“数字图像”的步骤是:图像信息采集；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传递；图像信息的输出和显示 。5.数字图像1600x1200是什么意思？灰度一般取值范围是0~255 。它的含义是什么？数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度0 ~ 255的范围表示图像的第256个灰度，即图像的明暗关系用不同程度的灰度表示 ， 灰度的分辨率为8bit 。
2、 分割技术较为简单适用范围比较广图像分割是计算机视觉研究中的经典问题 ， 也成为理解领域的热点，图像-2/ 。它是计算机视觉的基?。?是图像理解的重要组成部分 ， 也是图像处理中最困难的问题之一 。所谓图像 分割是指将图像根据其颜色、空间纹理、几何形状等特征划分成若干个不相交的区域，使这些特征在同一区域内，但在不同区域内表现出一致性或相似性 。
对于灰度 图像，区域内的像素一般具有灰度的相似性 ， 而区域的边界一般具有灰度的不连续性 。关于图像-2/技术，由于问题本身的重要性和艰巨性，自20世纪70年代以来图像-2/问题吸引了众多研究者为之付出巨大努力 。到目前为止，还没有图像-2/的普遍完善的方法 ， 但图像-2/的一般规律已基本达成共识，产生了相当多的研究成果和方法 。
3、 图像处理的常用方法有哪几个?1 ， 图像变换:由于图像数组比较大，如果图像直接在空间域处理，涉及的计算量会比较大 。因此 ， 我们一般采用图像变换的各种方法 ， 如沃尔什变换、傅立叶变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域处理转化为变换域处理，不仅可以降低计算复杂度，还可以获得更有效的处理(如傅立叶变换可以在频域进行数字滤波) 。2.图像编码压缩:图像编码压缩技术可以减少描述图像的数据量 ， 从而节省图像的传输和处理时间，减少占用的内存容量 。

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