圖像分割，能告訴我怎么樣將一張圖片均勻的分割嗎謝謝

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-26 01:23:19 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，能告訴我怎么樣將一張圖片均勻的分割嗎謝謝
2，圖片怎么分割啊1
3，圖像分割的介紹
4，什么是圖像分割
5，圖像分割的特定理論
6，圖像分割的分割方法

1，能告訴我怎么樣將一張圖片均勻的分割嗎謝謝

很多方法啊看過(guò)圖片像素或尺寸大小后，均勻分割或者畫標(biāo)尺，中線后分割

我來(lái)告訴你標(biāo)準(zhǔn)答案!比如你的圖片是50*50的，要分割成4張25*25的首先初始化4張bitmap，然后遍歷50*50的bitmap，利用getpixel獲取像素點(diǎn)，然后setpixel給25*25的圖片

能告訴我怎么樣將一張圖片均勻的分割嗎謝謝

2，圖片怎么分割啊1

你是指圖片的容量大小還是指圖片的數(shù)據(jù)分割？如果只是容量的話可通過(guò)如ACDSee之類的看圖軟件將其像素容量壓縮，如果只是將圖片一份為二那很多軟件都可以實(shí)現(xiàn)，這里的一分為二亦包含兩層意思，包括1.容量的分割，可以用winrar進(jìn)行分割壓縮或一只叫HJsplit的軟件將文件一分為N；2.圖片圖像的直接分割可用ACDSee、Photoshop或其它截圖類軟件（QQ截圖）等都可以實(shí)現(xiàn)~

圖片怎么分割啊1

3，圖像分割的介紹

圖像分割就是把圖像分成若干個(gè)特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟?，F(xiàn)有的圖像分割方法主要分以下幾類：基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。1998年以來(lái)，研究人員不斷改進(jìn)原有的圖像分割方法并把其它學(xué)科的一些新理論和新方法用于圖像分割，提出了不少新的分割方法。圖像分割后提取出的目標(biāo)可以用于圖像語(yǔ)義識(shí)別，圖像搜索等等領(lǐng)域。

圖象分割有三種不同的途徑，其一是將各象素劃歸到相應(yīng)物體或區(qū)域的象素聚類方法即區(qū)域法，其二是通過(guò)直接確定區(qū)域間的邊界來(lái)實(shí)現(xiàn)分割的邊界方法，其三是首先檢測(cè)邊緣象素再將邊緣象素連接起來(lái)構(gòu)成邊界形成分割。早期的圖像分割方法可以分為兩大類。一類是邊界方法，這種方法假設(shè)圖像分割結(jié)果的某個(gè)子區(qū)域在原來(lái)圖像中一定會(huì)有邊緣存在；一類是區(qū)域方法，這種方法假設(shè)圖像分割結(jié)果的某個(gè)子區(qū)域一定會(huì)有相同的性質(zhì)，而不同區(qū)域的像素則沒(méi)有共同的性質(zhì)。這兩種方法都有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，有的學(xué)者考慮把兩者結(jié)合起來(lái)進(jìn)行研究?，F(xiàn)在，隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提高，很多方法不斷涌現(xiàn)，如基于彩色分量分割、紋理圖像分割。所使用的數(shù)學(xué)工具和分析手段也是不斷的擴(kuò)展，從時(shí)域信號(hào)到頻域信號(hào)處理，小波變換等等。圖像分割主要包括4種技術(shù)：并行邊界分割技術(shù)、串行邊界分割技術(shù)、并行區(qū)域分割技術(shù)和串行區(qū)域分割技術(shù)。下面是分別對(duì)每一項(xiàng)做簡(jiǎn)單的介紹。

圖像分割的介紹

4，什么是圖像分割

1 數(shù)字圖像處理技術(shù)是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理和分析逐漸形成了自己的科學(xué)體系，新的處理方法層出不窮，盡管其發(fā)展歷史不長(zhǎng)，但卻引起各方面人士的廣泛關(guān)注。首先，視覺(jué)是人類最重要的感知手段，圖像又是視覺(jué)的基礎(chǔ)，因此，數(shù)字圖像成為心理學(xué)、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者們研究視覺(jué)感知的有效工具。其次，圖像處理在軍事、遙感、氣象等大型應(yīng)用中有不斷增長(zhǎng)的需求。基于圖論的圖像分割技術(shù)是近年來(lái)國(guó)際上圖像分割領(lǐng)域的一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。該方法將圖像映射為帶權(quán)無(wú)向圖，把像素視作節(jié)點(diǎn)。利用最小剪切準(zhǔn)則得到圖像的最佳分割該方法本質(zhì)上將圖像分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問(wèn)題。是一種點(diǎn)對(duì)聚類方法。對(duì)數(shù)據(jù)聚類也具有很好的應(yīng)用前景。但由于其涉及的理論知識(shí)較多，應(yīng)用也還處在初級(jí)階段。因此國(guó)內(nèi)這方面的研究報(bào)道并不多見(jiàn)，本文將對(duì)圖論方法用于圖像分割的基本理論進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，并對(duì)當(dāng)前圖論方法用于圖像分割的最新研究進(jìn)展進(jìn)行綜述，并著重介紹基于等周圖割的圖像分割的方法。 2 圖像目標(biāo)分割與提取技術(shù)綜述圖像分割是一種重要的圖像技術(shù)，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用中都得到了人們的廣泛重視。圖像分割的方法和種類有很多，有些分割運(yùn)算可直接應(yīng)用于任何圖像，而另一些只能適用于特殊類別的圖像。有些算法需要先對(duì)圖像進(jìn)行粗分割，因?yàn)樗麄冃枰獜膱D像中提取出來(lái)的信息。例如，可以對(duì)圖像的灰度級(jí)設(shè)置門限的方法分割。值得提出的是，沒(méi)有唯一的標(biāo)準(zhǔn)的分割方法。許多不同種類的圖像或景物都可作為待分割的圖像數(shù)據(jù)，不同類型的圖像，已經(jīng)有相對(duì)應(yīng)的分割方法對(duì)其分割，同時(shí)，某些分割方法也只是適合于某些特殊類型的圖像分割。分割結(jié)果的好壞需要根據(jù)具體的場(chǎng)合及要求衡量。圖像分割是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，可以說(shuō)，圖像分割結(jié)果的好壞直接影響對(duì)圖像的理解。 3 定義及分割方法為后續(xù)工作有效進(jìn)行而將圖像劃分為若干個(gè)有意義的區(qū)域的技術(shù)稱為圖像分割(Image Segmentation) 目前,有許多的圖像分割方法,從分割操作策略上講,可以分為基于區(qū)域生成的分割方法,基于邊界檢測(cè)的分割方法和區(qū)域生成與邊界檢測(cè)的混合方法.

5，圖像分割的特定理論

圖像分割至今尚無(wú)通用的自身理論。隨著各學(xué)科許多新理論和新方法的提出，出現(xiàn)了許多與一些特定理論、方法相結(jié)合的圖像分割方法。特征空間聚類法進(jìn)行圖像分割是將圖像空間中的像素用對(duì)應(yīng)的特征空間點(diǎn)表示，根據(jù)它們?cè)谔卣骺臻g的聚集對(duì)特征空間進(jìn)行分割，然后將它們映射回原圖像空間，得到分割結(jié)果。其中，K均值、模糊C均值聚類(FCM)算法是最常用的聚類算法。K均值算法先選K個(gè)初始類均值，然后將每個(gè)像素歸入均值離它最近的類并計(jì)算新的類均值。迭代執(zhí)行前面的步驟直到新舊類均值之差小于某一閾值。模糊C均值算法是在模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上對(duì)K均值算法的推廣，是通過(guò)最優(yōu)化一個(gè)模糊目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)聚類，它不像K均值聚類那樣認(rèn)為每個(gè)點(diǎn)只能屬于某一類，而是賦予每個(gè)點(diǎn)一個(gè)對(duì)各類的隸屬度，用隸屬度更好地描述邊緣像素亦此亦彼的特點(diǎn)，適合處理事物內(nèi)在的不確定性。利用模糊C均值(FCM)非監(jiān)督模糊聚類標(biāo)定的特點(diǎn)進(jìn)行圖像分割，可以減少人為的干預(yù)，且較適合圖像中存在不確定性和模糊性的特點(diǎn)。FCM算法對(duì)初始參數(shù)極為敏感，有時(shí)需要人工干預(yù)參數(shù)的初始化以接近全局最優(yōu)解，提高分割速度。另外，傳統(tǒng)FCM算法沒(méi)有考慮空間信息，對(duì)噪聲和灰度不均勻敏感。模糊集理論具有描述事物不確定性的能力，適合于圖像分割問(wèn)題。1998年以來(lái)，出現(xiàn)了許多模糊分割技術(shù)，在圖像分割中的應(yīng)用日益廣泛。模糊技術(shù)在圖像分割中應(yīng)用的一個(gè)顯著特點(diǎn)就是它能和現(xiàn)有的許多圖像分割方法相結(jié)合，形成一系列的集成模糊分割技術(shù)，例如模糊聚類、模糊閾值、模糊邊緣檢測(cè)技術(shù)等。模糊閾值技術(shù)利用不同的S型隸屬函數(shù)來(lái)定義模糊目標(biāo)，通過(guò)優(yōu)化過(guò)程最后選擇一個(gè)具有最小不確定性的S函數(shù)。用該函數(shù)增強(qiáng)目標(biāo)及屬于該目標(biāo)的像素之間的關(guān)系，這樣得到的S型函數(shù)的交叉點(diǎn)為閾值分割需要的閾值，這種方法的困難在于隸屬函數(shù)的選擇。基于模糊集合和邏輯的分割方法是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，利用隸屬圖像中由于信息不全面、不準(zhǔn)確、含糊、矛盾等造成的不確定性問(wèn)題。該方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中有廣泛的應(yīng)用，如薛景浩等人提出的一種新的基于圖像間模糊散度的閾值化算法以及它在多閾值選擇中的推廣算法，采用了模糊集合分別表達(dá)分割前后的圖像，通過(guò)最小模糊散度準(zhǔn)則來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割中最優(yōu)閾值的自動(dòng)提取。該算法針對(duì)圖像閾值化分割的要求構(gòu)造了一種新的模糊隸屬度函數(shù)，克服了傳統(tǒng)S函數(shù)帶寬對(duì)分割效果的影響，有很好的通用性和有效性，方案能夠快速正確地實(shí)現(xiàn)分割，且不需事先認(rèn)定分割類數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人滿意。概述小波變換是2002年來(lái)得到了廣泛應(yīng)用的數(shù)學(xué)工具，它在時(shí)域和頻域都具有良好的局部化性質(zhì)，而且小波變換具有多尺度特性，能夠在不同尺度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，因此在圖像處理和分析等許多方面得到應(yīng)用。小波變換的分割方法基于小波變換的閾值圖像分割方法的基本思想是首先由二進(jìn)小波變換將圖像的直方圖分解為不同層次的小波系數(shù)，然后依據(jù)給定的分割準(zhǔn)則和小波系數(shù)選擇閾值門限，最后利用閾值標(biāo)出圖像分割的區(qū)域。整個(gè)分割過(guò)程是從粗到細(xì)，有尺度變化來(lái)控制，即起始分割由粗略的L2(R)子空間上投影的直方圖來(lái)實(shí)現(xiàn)，如果分割不理想，則利用直方圖在精細(xì)的子空間上的小波系數(shù)逐步細(xì)化圖像分割。分割算法的計(jì)算饋與圖像尺寸大小呈線性變化。

6，圖像分割的分割方法

灰度閾值分割法是一種最常用的并行區(qū)域技術(shù)，它是圖像分割中應(yīng)用數(shù)量最多的一類。閾值分割方法實(shí)際上是輸入圖像f到輸出圖像g的如下變換：其中，T為閾值，對(duì)于物體的圖像元素g(i,j)=1，對(duì)于背景的圖像元素g(i,j)=0。由此可見(jiàn)，閾值分割算法的關(guān)鍵是確定閾值，如果能確定一個(gè)合適的閾值就可準(zhǔn)確地將圖像分割開來(lái)。閾值確定后，將閾值與像素點(diǎn)的灰度值逐個(gè)進(jìn)行比較，而且像素分割可對(duì)各像素并行地進(jìn)行，分割的結(jié)果直接給出圖像區(qū)域。閾值分割的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單、運(yùn)算效率較高、速度快。在重視運(yùn)算效率的應(yīng)用場(chǎng)合(如用于硬件實(shí)現(xiàn))，它得到了廣泛應(yīng)用。人們發(fā)展了各種各樣的閾值處理技術(shù)，包括全局閾值、自適應(yīng)閾值、最佳閾值等等。全局閾值是指整幅圖像使用同一個(gè)閾值做分割處理，適用于背景和前景有明顯對(duì)比的圖像。它是根據(jù)整幅圖像確定的：T=T(f)。但是這種方法只考慮像素本身的灰度值，一般不考慮空間特征，因而對(duì)噪聲很敏感。常用的全局閾值選取方法有利用圖像灰度直方圖的峰谷法、最小誤差法、最大類間方差法、最大熵自動(dòng)閾值法以及其它一些方法。在許多情況下，物體和背景的對(duì)比度在圖像中的各處不是一樣的，這時(shí)很難用一個(gè)統(tǒng)一的閾值將物體與背景分開。這時(shí)可以根據(jù)圖像的局部特征分別采用不同的閾值進(jìn)行分割。實(shí)際處理時(shí)，需要按照具體問(wèn)題將圖像分成若干子區(qū)域分別選擇閾值，或者動(dòng)態(tài)地根據(jù)一定的鄰域范圍選擇每點(diǎn)處的閾值，進(jìn)行圖像分割。這時(shí)的閾值為自適應(yīng)閾值。閾值的選擇需要根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)確定，一般通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)確定。對(duì)于給定的圖像，可以通過(guò)分析直方圖的方法確定最佳的閾值，例如當(dāng)直方圖明顯呈現(xiàn)雙峰情況時(shí)，可以選擇兩個(gè)峰值的中點(diǎn)作為最佳閾值。圖1(a)和(b)分別為用全局閾值和自適應(yīng)閾值對(duì)經(jīng)典的Lena圖像進(jìn)行分割的結(jié)果。區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并法是兩種典型的串行區(qū)域技術(shù)，其分割過(guò)程后續(xù)步驟的處理要根據(jù)前面步驟的結(jié)果進(jìn)行判斷而確定。區(qū)域生長(zhǎng) 區(qū)域生長(zhǎng)的基本思想是將具有相似性質(zhì)的像素集合起來(lái)構(gòu)成區(qū)域。具體先對(duì)每個(gè)需要分割的區(qū)域找一個(gè)種子像素作為生長(zhǎng)的起點(diǎn)，然后將種子像素周圍鄰域中與種子像素有相同或相似性質(zhì)的像素(根據(jù)某種事先確定的生長(zhǎng)或相似準(zhǔn)則來(lái)判定)合并到種子像素所在的區(qū)域中。將這些新像素當(dāng)作新的種子像素繼續(xù)進(jìn)行上面的過(guò)程，直到再?zèng)]有滿足條件的像素可被包括進(jìn)來(lái)。這樣一個(gè)區(qū)域就長(zhǎng)成了。區(qū)域生長(zhǎng)需要選擇一組能正確代表所需區(qū)域的種子像素，確定在生長(zhǎng)過(guò)程中的相似性準(zhǔn)則，制定讓生長(zhǎng)停止的條件或準(zhǔn)則。相似性準(zhǔn)則可以是灰度級(jí)、彩色、紋理、梯度等特性。選取的種子像素可以是單個(gè)像素，也可以是包含若干個(gè)像素的小區(qū)域。大部分區(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則使用圖像的局部性質(zhì)。生長(zhǎng)準(zhǔn)則可根據(jù)不同原則制定，而使用不同的生長(zhǎng)準(zhǔn)則會(huì)影響區(qū)域生長(zhǎng)的過(guò)程。區(qū)域生長(zhǎng)法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，對(duì)于較均勻的連通目標(biāo)有較好的分割效果。它的缺點(diǎn)是需要人為確定種子點(diǎn)，對(duì)噪聲敏感，可能導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)有空洞。另外，它是一種串行算法，當(dāng)目標(biāo)較大時(shí)，分割速度較慢，因此在設(shè)計(jì)算法時(shí)，要盡量提高效率。區(qū)域分裂合并區(qū)域生長(zhǎng)是從某個(gè)或者某些像素點(diǎn)出發(fā)，最后得到整個(gè)區(qū)域，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)提取。分裂合并差不多是區(qū)域生長(zhǎng)的逆過(guò)程：從整個(gè)圖像出發(fā)，不斷分裂得到各個(gè)子區(qū)域，然后再把前景區(qū)域合并，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)提取。分裂合并的假設(shè)是對(duì)于一幅圖像，前景區(qū)域由一些相互連通的像素組成的，因此，如果把一幅圖像分裂到像素級(jí)，那么就可以判定該像素是否為前景像素。當(dāng)所有像素點(diǎn)或者子區(qū)域完成判斷以后，把前景區(qū)域或者像素合并就可得到前景目標(biāo)。在這類方法中，最常用的方法是四叉樹分解法(如圖3所示)。設(shè)R代表整個(gè)正方形圖像區(qū)域，P代表邏輯謂詞?；痉至押喜⑺惴ú襟E如下：(1)對(duì)任一個(gè)區(qū)域，如果H(Ri)=FALSE就將其分裂成不重疊的四等份；(2)對(duì)相鄰的兩個(gè)區(qū)域Ri和Rj，它們也可以大小不同（即不在同一層），如果條件H(Ri∪Rj)=TRUE滿足，就將它們合并起來(lái)。(3)如果進(jìn)一步的分裂或合并都不可能，則結(jié)束。分裂合并法的關(guān)鍵是分裂合并準(zhǔn)則的設(shè)計(jì)。這種方法對(duì)復(fù)雜圖像的分割效果較好，但算法較復(fù)雜，計(jì)算量大，分裂還可能破壞區(qū)域的邊界。圖像分割的一種重要途徑是通過(guò)邊緣檢測(cè)，即檢測(cè)灰度級(jí)或者結(jié)構(gòu)具有突變的地方，表明一個(gè)區(qū)域的終結(jié)，也是另一個(gè)區(qū)域開始的地方。這種不連續(xù)性稱為邊緣。不同的圖像灰度不同，邊界處一般有明顯的邊緣，利用此特征可以分割圖像。圖像中邊緣處像素的灰度值不連續(xù)，這種不連續(xù)性可通過(guò)求導(dǎo)數(shù)來(lái)檢測(cè)到。對(duì)于階躍狀邊緣，其位置對(duì)應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)的極值點(diǎn)，對(duì)應(yīng)二階導(dǎo)數(shù)的過(guò)零點(diǎn)(零交叉點(diǎn))。因此常用微分算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)。常用的一階微分算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子，二階微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等。在實(shí)際中各種微分算子常用小區(qū)域模板來(lái)表示，微分運(yùn)算是利用模板和圖像卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)。這些算子對(duì)噪聲敏感，只適合于噪聲較小不太復(fù)雜的圖像。由于邊緣和噪聲都是灰度不連續(xù)點(diǎn)，在頻域均為高頻分量，直接采用微分運(yùn)算難以克服噪聲的影響。因此用微分算子檢測(cè)邊緣前要對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波。LoG算子和Canny算子是具有平滑功能的二階和一階微分算子，邊緣檢測(cè)效果較好，如圖4所示。其中l(wèi)oG算子是采用Laplacian算子求高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)，Canny算子是高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，它在噪聲抑制和邊緣檢測(cè)之間取得了較好的平衡。關(guān)于微分算子的邊緣檢測(cè)的詳細(xì)內(nèi)容可參考文獻(xiàn) 。與其他圖像分割方法相比，基于直方圖的方法是非常有效的圖像分割方法，因?yàn)樗麄兺ǔＶ恍枰粋€(gè)通過(guò)像素。在這種方法中，直方圖是從圖像中的像素的計(jì)算，并在直方圖的波峰和波谷是用于定位圖像中的簇。顏色和強(qiáng)度可以作為衡量。這種技術(shù)的一種改進(jìn)是遞歸應(yīng)用直方圖求法的集群中的形象以分成更小的簇。重復(fù)此操作，使用更小的簇直到?jīng)]有更多的集群的形成?；谥狈綀D的方法也能很快適應(yīng)于多個(gè)幀，同時(shí)保持他們的單通效率。直方圖可以在多個(gè)幀被考慮的時(shí)候采取多種方式。同樣的方法是采取一個(gè)框架可以應(yīng)用到多個(gè)，和之后的結(jié)果合并，山峰和山谷在以前很難識(shí)別，但現(xiàn)在更容易區(qū)分。直方圖也可以應(yīng)用于每一個(gè)像素的基礎(chǔ)上，將得到的信息被用來(lái)確定的像素點(diǎn)的位置最常見(jiàn)的顏色。這種方法部分基于主動(dòng)對(duì)象和一個(gè)靜態(tài)的環(huán)境，導(dǎo)致在不同類型的視頻分割提供跟蹤。

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圖像分割，能告訴我怎么樣將一張圖片均勻的分割嗎謝謝

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1，能告訴我怎么樣將一張圖片均勻的分割嗎謝謝

2，圖片怎么分割啊1

3，圖像分割的介紹

4，什么是圖像分割

5，圖像分割的特定理論

6，圖像分割的分割方法

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