本PPT探讨了图像分割技术在图像处理中的应用，涵盖了基础理论、常用算法及其在不同领域（如医疗影像分析和自动驾驶）的应用实例。
图像分割是计算机图像处理中的关键步骤之一，旨在根据特定准则将图像的像素分类为不同的区域或类别，以便提取出感兴趣的特征或目标。这一过程对于后续的图像识别与理解至关重要。
在进行图像分割时，一种基本的方法是阈值选择和阈值化处理。通过设定一个或多个阈值，可以区分背景和前景或者不同颜色、亮度的像素群组。然而，确定合适的阈值是一项复杂的工作，需要综合考虑整体图像特性和目标区域的特点。
边界提取与轮廓跟踪也是一种常用的分割技术。它侧重于识别物体边缘，并利用灰度变化来界定这些轮廓。常见的方法包括使用一阶导数（如Sobel算子）和二阶导数（如拉普拉斯算子）。前者用于检测边缘，后者有助于精确定位边缘的方向。
在进行边界提取前，还需要执行点与线的初步检测工作。这通常涉及应用高通滤波器来识别孤立点，并通过比较不同方向模板的方式来寻找图像中的线条特征。例如，在水平、垂直以及45度和135度等特定角度上设计不同的匹配模式。
然而，在实际操作中，噪声常常会干扰边缘的准确检测结果。因此，通常需要在进行边界提取之前使用如高斯滤波器这样的工具来减少噪音的影响。此外，尽管拉普拉斯算子能够有效识别边缘位置但对噪声同样敏感；为此人们常采用高斯-拉普拉斯（LoG）或墨西哥草帽等过滤方法以增强检测的可靠性。
综上所述，图像分割技术涵盖了阈值选择、边界提取及轮廓跟踪等多个方面。通过这些技术和手段，可以将复杂的图像分解为易于理解的部分，并实现对内容的有效分析与识别。
5星
