图像分割是一种数字方法,它从一个简单的图像或图片中创建多个层次和图像片段。这项技术极大地帮助计算机和机器在扫描一维图像时区分一个物体和另一个物体。例如,在一张猴子紧贴树枝的图片中,图像分割有助于识别猴子并将其与树枝区分开来,从而简化了图像编辑和识别的任务。
通常,图像分割所做的是为每个像素指定一个值,这些像素是组成图像的小部分。然后,根据颜色、饱和度和彼此接近程度等区域的相似性将这些像素分组在一起。通过这种方式,图像被分割成不同的部分,技术人员和数字编辑无需改变整个图像,只需改变选定的片段即可处理这些部分。许多程序和软件通过在选择对象时突出显示对象来识别不同的片段。有些程序甚至能够隔离一个对象,然后进一步隔离对象的每个部分。
有四种常用的图像分割方法,其中最简单的是阈值技术。阈值化通常用于灰度和黑白图像,其中该过程仅为像素分配两个可能的值。被识别为背景的像素被赋予值“0”,而对象像素被赋予值“1”彩色图像在阈值分割时会变成黑白图像。
另一种图像分割方法是基于边缘的技术。这种方法通过区分每个对象的轮廓来隔离图像,将它们与背景区分开来。这项技术对于对比鲜明的图像非常有效,但对于模糊图像和轮廓破损的图像则没有那么有用。另一方面,基于区域的技术不仅隔离每个对象,而且还根据特定对象的特征隔离每个区域。许多使用数字艺术的艺术家经常使用这种方法进行更精确、但往往是细致的创作。
最新的图像分割方法是活动轮廓模型。这种技术使用称为“蛇”的曲线使物体的轮廓清晰可见。这对于具有不规则形状和轮廓的图像更有效,因为蛇能够自动符合对象的形状。它还用于影响主要对象的活力和颜色的噪声和粒状图像。
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