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圖像分割算法，在圖像處理中有什么算法可以將目標(biāo)分割成幾個(gè)部分

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-08-22 11:41:09 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，在圖像處理中有什么算法可以將目標(biāo)分割成幾個(gè)部分

標(biāo)準(zhǔn)的答案!可以用閾值化技術(shù)、邊緣檢測(cè)、邊界跟蹤等等至于算法，有分水嶺算法、各種門限算子灰度門限法（最大類間方差、最大后驗(yàn)概率、最小風(fēng)險(xiǎn)法...）

在圖像處理中有什么算法可以將目標(biāo)分割成幾個(gè)部分

2，圖像分割算法那么多 如何正確的使用適合的算法

從學(xué)術(shù)角度講圖像分割主要分成3大類，一是基于邊緣的，二是基于區(qū)域的，三是基于紋理的。由于基于紋理的也可以看成是基于區(qū)域的，所以有些專家也把分割方法分成基于邊緣和基于區(qū)域兩大類。選擇算法的時(shí)候主要參考你要分割的圖像樣本的特點(diǎn)。如果圖像的邊界特別分明，比如綠葉和紅花，在邊界處紅綠明顯不同，可以精確提取到邊界，這時(shí)候用基于邊緣的方法就可行。但如果是像醫(yī)學(xué)圖像一樣，輪廓不是特別明顯，比如心臟圖像，左心房和左心室顏色比較接近，它們之間的隔膜僅僅是顏色比它們深一些，但是色彩上來(lái)說(shuō)很接近，這時(shí)候用基于邊緣的方法就不合適了，用基于區(qū)域的方法更好。再比如帶紋理的圖像，例如條紋衫，如果用基于邊緣的方法很可能就把每一條紋都分割成一個(gè)物體，但實(shí)際上衣服是一個(gè)整體，這時(shí)候用基于紋理的方法就能把紋理相同或相似的區(qū)域分成一個(gè)整體。不過(guò)總體來(lái)說(shuō)，基于區(qū)域的方法近些年更熱一些，如Meanshift分割方法、測(cè)地線活動(dòng)輪廓模型、JSEG等。

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3，跪求圖像分割snake算法詳細(xì)解釋

主要公式為曲線能量Esnake(公式1)；Esnake由內(nèi)部能量Eint(公式2)及外部能量Eext(公式3)組成；而根據(jù)公式2內(nèi)部能量Eint是由一階導(dǎo)得到的平滑性約束(彈性繩子)二階導(dǎo)得到的氣球約束(剛性棍子)共同決定；根據(jù)公式3外部能Eext由梯度場(chǎng)決定(另一個(gè)分量不考慮)那么粗略表示為Esnake=Vs+Vss+Eext；可以認(rèn)為當(dāng)Esnake的能量達(dá)到最小時(shí)snake曲線和物體的邊緣一致。 上面這些基本是每個(gè)論文上面都有的，下面照我的理解來(lái)講。結(jié)合很多論文上用的那個(gè)U形物體，snake檢測(cè)它的輪廓時(shí)，預(yù)先以一個(gè)圓形的像素圈套住它作為初始的snake線，可以取一定個(gè)數(shù)的點(diǎn)來(lái)離散化snake線,那么這時(shí)就可以求這條snake線與原始圖像間的曲線能量Esnake了；Vs對(duì)應(yīng)的是一階的平滑性，可轉(zhuǎn)化為snake線中相鄰像素之間的坐標(biāo)差;差值越大能量越大平滑性也就越差；Vss對(duì)應(yīng)的是二階的剛性；可轉(zhuǎn)化為snake線中某點(diǎn)和它相鄰的線上點(diǎn)間的法線方向的增長(zhǎng)度量;Eext是梯度場(chǎng)能量，是由原本的灰度圖決定的，可轉(zhuǎn)化為snake中某點(diǎn)在灰度圖中的鄰域梯度。求出了這三個(gè)；再以一定的方式進(jìn)行循環(huán)逼近那個(gè)使Esnake最小的snake線就找到了輪廓。 過(guò)獎(jiǎng)了~我也是在研究中，你留個(gè)郵箱，我發(fā)個(gè)程序給你，看實(shí)例好理解點(diǎn)

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4，如何用區(qū)域生長(zhǎng)法實(shí)現(xiàn)圖像分割

區(qū)域生長(zhǎng)法圖像分割是直接根據(jù)像素的相似性和連通性來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行聚類的算法?；驹硎?，給出若干種子點(diǎn)，然后依次對(duì)這些種子點(diǎn)進(jìn)行如下操作，直到種子點(diǎn)集合為空：判斷種子點(diǎn)四鄰域或八鄰域的像素點(diǎn)是否和種子點(diǎn)相似（灰度相似或其他測(cè)度相似），如果相似則將該點(diǎn)加入種子點(diǎn)集合，否則不作處理。該算法原理很簡(jiǎn)單，但在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的組織上卻需要技巧，本文介紹一種簡(jiǎn)易的數(shù)據(jù)組織方式實(shí)現(xiàn)該算法。如上圖所示，左圖為一幅W*H大小的圖像示意圖，利用區(qū)域生長(zhǎng)法圖像分割算法，該圖像被分割（聚類）為7塊；右圖為相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，圖像分割的結(jié)果屬于圖像空間數(shù)據(jù)，其實(shí)就是一系列的像素點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)組或與像素點(diǎn)坐標(biāo)直接關(guān)聯(lián)的屬性數(shù)組如FLAG的數(shù)組等，這個(gè)數(shù)組的維度一定是W*H，而分割結(jié)果體現(xiàn)在數(shù)組元素的排列順序：同一類別的元素連續(xù)存儲(chǔ)。然而類別的界限無(wú)法用該數(shù)組表明，而只能用另外一個(gè)描述數(shù)組，這里我們稱之為圖像空間數(shù)據(jù)的“元數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)組的有效維度為空間數(shù)據(jù)的類別數(shù)，即7，每個(gè)元素代表的是空間數(shù)據(jù)數(shù)組中每個(gè)類別的元素個(gè)數(shù)，其實(shí)也就相應(yīng)地表明了每個(gè)類別的指針位置。
如果無(wú)法實(shí)現(xiàn)在任何站點(diǎn)上查看任何圖片，請(qǐng)確保將 internet explorer 設(shè)置為顯示圖片，然后嘗試刪除 internet 臨時(shí)文件，或者重置 internet explorer 的設(shè)置。 以下是操作方法： 將 internet explorer 設(shè)置為顯示圖片 1、打開(kāi) internet explorer，單擊“工具”，然后單擊“internet 選項(xiàng)”。 2、在“高級(jí)”選項(xiàng)卡的“多媒體”下，單擊“顯示圖片”復(fù)選框，然后單擊“確定”。 如果這不起作用，請(qǐng)嘗試清除 internet 臨時(shí)文件。 清除 internet 臨時(shí)文件 1、打開(kāi) internet explorer，單擊“工具”，然后單擊“internet 選項(xiàng)”。 2、在“常規(guī)”選項(xiàng)卡的“瀏覽歷史記錄”下，點(diǎn)擊或單擊“刪除”。 3、在“刪除瀏覽歷史記錄”對(duì)話框中，清除“臨時(shí) internet 文件和網(wǎng)站文件”復(fù)選框。 4、單擊“刪除”，然后單擊“確定”。 如果這不起作用，請(qǐng)嘗試重置安全設(shè)置。 重置 internet explorer 的安全設(shè)置 1、打開(kāi) internet explorer，單擊“工具”，然后單擊“internet 選項(xiàng)”。 2、在“安全”選項(xiàng)卡上，單擊“默認(rèn)級(jí)別”，然后單擊“確定”。

5，圖象分割有哪三種不同的途徑

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。現(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。
http://media.cs.tsinghua.edu.cn/~ahz/digitalimageprocess/chapter15/chapt15_ahz.htm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。 圖象分割是圖象理解的基礎(chǔ),而在....
一、以美國(guó)、英國(guó)為代表的自由市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)模式 二、以德國(guó)、瑞典為代表的社會(huì)市場(chǎng)模式 三、以日本、韓國(guó)為代表的政府主導(dǎo)型市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)模式 三種主要市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)模式的比較與借鑒：http://www點(diǎn)chinadaily點(diǎn)com點(diǎn)cn/micro-reading/dzh/2011-12-28/content_4809628.html
象分割是圖象處理、分析的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。在基于非特定目標(biāo)、非特定環(huán)境的應(yīng)用中（如基于內(nèi)容的圖象查詢系統(tǒng)），圖象分割的要求是：在沒(méi)有高層知識(shí)約束的情況下將圖象分割成有“意義”的區(qū)域。每個(gè)區(qū)域內(nèi)的元素具有一致的“屬性”和較完整的信息，區(qū)域和區(qū)域之間有較明顯的邊界和差距。在分割結(jié)果中，一個(gè)物體對(duì)象內(nèi)部的細(xì)節(jié)與顏色漸變應(yīng)被忽略，而且一個(gè)物體對(duì)象只應(yīng)被表示為一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)分割區(qū)域。本文所提出的分割算法主要是針對(duì)這類應(yīng)用。 圖象分割的方法眾多，并且各自有不同的運(yùn)用范圍，并沒(méi)有一種適合于所有圖象的分割算法[1]，這個(gè)領(lǐng)域的最新發(fā)展中，有基于象素聚類的[9]，有基于馬爾科夫鏈的[10]。在這些方法中，利用圖劃分的全局優(yōu)化法是一類引人注意的算法。這類方法先把圖象轉(zhuǎn)化成一個(gè)無(wú)向圖G=(V,E)，其中圖象中的每個(gè)象素是圖的頂點(diǎn)，圖的邊的權(quán)重表示象素之間的關(guān)系緊密程度。在此基礎(chǔ)上確定一個(gè)劃分準(zhǔn)則，然后利用圖的劃分算法對(duì)圖象進(jìn)行分割。這類方法存在兩個(gè)難點(diǎn)，一個(gè)是如何確定劃分準(zhǔn)則，另一個(gè)是如何在這個(gè)準(zhǔn)則下進(jìn)行劃分。在文章[2] 中，確定了最小相似度約束，并在此約束下利用最大流算法來(lái)進(jìn)行圖劃分，但是這個(gè)方法傾向于將圖中的孤立點(diǎn)劃分出來(lái)。文章[3]對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了修正，提出了正規(guī)化的劃分函數(shù)（Normalized cuts），并且在此準(zhǔn)則下將 NP 難度的圖劃分問(wèn)題轉(zhuǎn)化成一個(gè)利用求矩陣特征值得到次優(yōu)解的問(wèn)題。因?yàn)檫@種方法保證了全局最優(yōu)性，因此能得到較好的分割結(jié)果。但其缺點(diǎn)是當(dāng)待分割圖象較大時(shí)，計(jì)算量巨大。 也可以從局部入手進(jìn)行分割，比較典型的是利用區(qū)域生長(zhǎng)算法，這類算法比較常用于醫(yī)學(xué)圖象的分割。如在[4][5]中均采用了一定的區(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則，并通過(guò)此準(zhǔn)則不斷的對(duì)有相同屬性的區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)張，直到達(dá)到穩(wěn)定。在這方面讓人重視的還有分水嶺算法[6]，這種算法是通過(guò)在圖象的不同區(qū)域同時(shí)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，并且引入了相互競(jìng)爭(zhēng)的概念。這類方法往往能找到局部最優(yōu)的分割，但是很難達(dá)到全局最優(yōu)性。 也有不少方法是將局部和全局相結(jié)合，比較典型的如[7]。在這篇文章中，作者先利用區(qū)域生長(zhǎng)法對(duì)圖象進(jìn)行粗分，然后再利用相似性約束對(duì)粗分區(qū)域進(jìn)行合并，從而給出最后結(jié)果。由于這種混合的方法能充分利用圖象的局部和全局信息，因此具有較好的分割效果。本文提出了一種新的圖象分割方法，主要運(yùn)用于基于內(nèi)容的圖象查詢系統(tǒng)的彩色圖象分割。它利用一種基于邊界強(qiáng)度變化的區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)圖象進(jìn)行粗分，并將結(jié)果轉(zhuǎn)化成一個(gè)無(wú)向圖G=(V,E)，然后利用[3]中提出的方法在全局最優(yōu)化約束的條件下進(jìn)行細(xì)分。試驗(yàn)結(jié)果表明此方法有效的結(jié)合了圖象的局部和全局的信息，分割速度快，而且用它分割不同類型的圖，都能得到滿意的結(jié)果。

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(kāi)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(kāi)。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(shù)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(kāi)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。基于直方圖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。
文章TAG：圖像分割算法在圖像處理中有什么算法可以將目標(biāo)分割成幾個(gè)部分

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