单目标图像的目标区域提取
目标检测的流程
目标检测的流程
目标检测的流程主要包括以下步骤：
1. 特征提取：这是目标检测的第一步，需要通过一系列的滤波和高级特征提取算法，从输入图像中提取已知目标的特征。
2. 定位预测：在特征提取之后，需要训练一个模型，这个模型可以从图像中检测出目标的位置。
这个阶段通常会生成一系列的bounding box，这些box包围了图像中的目标。
3. 分类：在定位预测阶段之后，需要利用训练好的模型对检测到的目标进行精确的分类。
4. 感兴趣区域提取：由于一张图片中含有大量背景信息，因此通常会先产生目标可能存在的大致区域，即感兴趣区域（Region of Interest，ROI），再对这些感兴趣区域进行微调。
5. 非极大值抑制：对上一步产生的bounding box进行筛选重组，如非极大值抑制（Non Maximum Suppression，NMS），使得每个目标由单一box框定。
这个过程是目标检测的一般流程，具体实现时可能会根据实际需求和数据集进行调整。
斑点提取最简单方法
斑点提取最简单方法引言在图像处理和计算机视觉领域，斑点提取是一个很基础但非常重要的任务。
斑点提取是指从图像中将感兴趣的目标物体或目标区域与背景区域分离出来，常用于医学图像分析、目标检测、图像分割等许多应用中。
本文将介绍斑点提取的最简单方法。
方法一：灰度阈值法最简单的斑点提取方法之一是灰度阈值法。
该方法基于一个简单的思想：将图像转换为灰度图像后，通过设定一个阈值来将像素分为目标和背景两类。
具体步骤如下：1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 选择一个合适的阈值，将灰度图像转换为二值图像。
阈值的选择可以根据经验或采用自适应阈值的方法。
3. 对二值图像进行连通域分析，得到目标区域的位置和大小信息。
灰度阈值法是一种简单而常用的方法，适用于目标与背景之间的灰度差异较明显且背景相对简单的情况。
方法二：基于颜色特征的方法对于彩色图像，我们可以利用目标物体与背景在颜色上的差异来进行斑点提取。
具体步骤如下：1. 将彩色图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。
2. 提取目标物体所对应的颜色范围，可以通过手动选择合适的颜色范围或采用自适应的方法。
3. 根据颜色范围，在HSV图像中对目标物体进行分割得到二值图像。
4. 对二值图像进行连通域分析，得到目标区域的位置和大小信息。
基于颜色特征的方法适用于目标物体与背景在颜色上有明显差异的情况，例如水果、花朵等图像。
方法三：基于纹理特征的方法有时候，目标物体与背景在纹理上的差异更为显著，这时候可以使用基于纹理特征的方法进行斑点提取。
具体步骤如下：1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行纹理特征提取，可以采用LBP（Local Binary Pattern）等方法。
3. 根据提取的纹理特征，将图像分割为目标和背景的两个类别。
4. 对二值图像进行连通域分析，得到目标区域的位置和大小信息。
基于纹理特征的方法在一些纹理丰富的图像中效果较好，例如布料、树皮等图像。
方法四：基于深度学习的方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了很大的突破，也可以用于斑点提取。
遥感影像处理中的特征提取方法和应用
遥感影像处理中的特征提取方法和应用遥感影像是通过无人机、卫星等载体获取的地球表面的影像数据。
特征提取是遥感影像处理中的一项重要任务，旨在从遥感影像中提取出地物的特定特征，以实现对地物的分类、识别和监测等应用。
本文将介绍遥感影像处理中常用的特征提取方法及其应用。
一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是从单个像素点的信息中提取特征。
常用的方法包括：（1）颜色特征提取：利用遥感影像中的颜色信息进行特征提取。
常用的方法包括二值化、RGB分量、HSV、归一化差异植被指数（NDVI）等。
（2）纹理特征提取：利用遥感影像中的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度值标准差、平均灰度值等。
（3）形状特征提取：利用遥感影像中的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括链码、Hu不变矩、区域面积等。
2. 基于目标的特征提取方法基于目标的特征提取方法是在已知地物目标的前提下，根据地物目标的特定特征进行特征提取。
常用的方法包括：（1）形状特征提取：利用地物目标的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括面积、周长、伸长率等。
（2）纹理特征提取：利用地物目标的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括纹理能量、纹理熵、纹理对比度等。
（3）上下文特征提取：利用地物目标的上下文信息进行特征提取。
常用的方法包括边界连接、邻居分析、局部空间关系等。
二、特征提取应用1. 地物分类特征提取在地物分类中起到了关键作用。
通过提取不同地物的特定特征，可以将遥感影像中的地物进行分类，如水体、森林、建筑等。
特征提取方法可以通过训练分类器来实现自动分类。
2. 土地利用监测特征提取可以应用于土地利用监测。
通过提取遥感影像中地物的特定特征，可以实现对土地的类型和变化进行监测，如农田的扩张、森林的退化等，为土地规划和资源管理提供支持。
3. 城市规划特征提取在城市规划中具有重要意义。
通过提取遥感影像中的建筑、道路等特定特征，可以分析城市的发展趋势和扩张方向，为城市规划和交通规划提供数据支持。
遥感影像处理中的分类与目标提取方法
遥感影像处理中的分类与目标提取方法遥感影像处理是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行分析、处理和应用的过程。
在遥感影像处理中，分类和目标提取是非常重要的步骤。
分类是将遥感影像中的像素或区域划分到不同的类别中，而目标提取则是从遥感影像中提取出感兴趣的目标对象。
一、分类方法1.1 基于像素的分类方法基于像素的分类方法是将遥感影像中的每一个像素点都进行分类，常见的分类方法包括最大似然分类、支持向量机和随机森林等。
这些方法通过对每个像素的特征进行分析，将其划分到最适合的类别中。
1.2 基于目标的分类方法与基于像素的分类方法不同，基于目标的分类方法将遥感影像中的目标对象作为分类的基本单元。
例如，在城市遥感影像中，目标可以是建筑物、道路或植被等。
这种方法首先对目标进行提取，然后通过对提取的目标进行特征分析和分类。
二、目标提取方法2.1 基于形状特征的目标提取方法基于形状特征的目标提取方法主要是通过对目标的形状进行分析和比较来提取目标。
例如，可以使用边缘检测算法来提取目标的轮廓，然后通过对轮廓的形状进行分析和比较。
这种方法适用于目标具有明显边界和规则形状的情况，如建筑物和道路等。
2.2 基于纹理特征的目标提取方法基于纹理特征的目标提取方法通过对目标的表面纹理进行分析和比较来提取目标。
例如，可以使用纹理特征提取算法来提取目标的纹理特征，然后通过对纹理特征的分析和比较来判断目标。
这种方法适用于目标具有特殊的纹理特征的情况，如森林和农田等。
2.3 基于深度学习的目标提取方法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的目标提取方法在遥感影像处理中得到了广泛的应用。
深度学习通过构建深度神经网络模型，可以从遥感影像中学习到更高级别的特征表示，从而实现更准确的目标提取。
例如，可以使用卷积神经网络来提取目标的特征，然后通过对特征进行分类或分割来提取目标。
三、遥感影像处理中的挑战在分类和目标提取的过程中，遥感影像处理面临着一些挑战。
matlab目标与背景的分割与提取
matlab目标与背景的分割与提取"Matlab目标与背景的分割与提取"目标与背景的分割与提取是计算机视觉和图像处理中的重要课题，它涉及到将图像中的目标与背景进行有效的分离与提取。
Matlab 作为一种强大的编程工具，为我们提供了丰富多样的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现目标与背景的分割与提取任务。
本文将一步一步地介绍如何使用Matlab来进行目标与背景的分割与提取。
首先，我们需要加载并显示图像。
在Matlab中，可以使用imread 函数来读取图像数据，并使用imshow函数来显示图像。
例如，下面的代码将加载并显示一张名为"image.jpg"的图像：matlabimage = imread('image.jpg');imshow(image);接下来，我们可以使用Matlab的图像处理函数来对图像进行预处理，以便更好地进行目标与背景的分割与提取。
常见的预处理操作包括图像灰度化、图像平滑和图像增强等。
首先，我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
灰度图像只包含一个亮度通道，而彩色图像包含红、绿、蓝三个通道，因此灰度图像更便于对比度和亮度的调整。
例如，下面的代码将将图像转换为灰度图像：matlabgrayImage = rgb2gray(image);然后，我们可以使用图像平滑操作来减少图像中的噪声，以便更准确地进行目标与背景的分割与提取。
常见的图像平滑算法有高斯滤波和中值滤波。
例如，下面的代码将使用高斯滤波对灰度图像进行平滑处理：matlabsmoothImage = imgaussfilt(grayImage);imshow(smoothImage);最后，我们可以使用图像增强操作来增强图像的对比度和清晰度，以便更好地进行目标与背景的分割与提取。
常见的图像增强算法有直方图均衡化和自适应直方图均衡化等。
例如，下面的代码将使用直方图均衡化对平滑后的图像进行增强处理：matlabenhancedImage = histeq(smoothImage);imshow(enhancedImage);在图像预处理完成后，我们可以使用Matlab的图像分割算法来实现目标与背景的分割与提取。
阈值分割原理
阈值分割原理介绍阈值分割是一种常用的图像处理技术，用于将图像分为不同的区域，以实现目标检测和图像分析等应用。
本文将详细介绍阈值分割的原理和应用。
原理阈值分割的原理是基于图像的灰度级别将像素分为不同的区域。
首先，选择一个阈值。
然后，将图像的每个像素与该阈值进行比较，将像素值超过阈值的像素归为一个区域，将像素值低于阈值的像素归为另一个区域。
这样就实现了图像的分割。
应用阈值分割在很多图像处理技术中都有广泛的应用。
下面列举了一些常见的应用场景。
1. 目标检测阈值分割可用于目标检测。
通过将高于某个阈值的像素视为目标，就可以在图像中提取出目标区域。
2. 图像分析阈值分割可用于图像分析。
例如，可以将图像中的背景与前景分离，从而实现图像的特征提取和目标识别。
3. 图像增强阈值分割可以用于图像增强。
通过调整阈值的大小，可以改变图像的亮度和对比度，从而提升图像的质量。
阈值分割可以将图像分割成不同的区域。
这对于图像分析和图像处理来说是非常重要的，可以提取出图像中的各个部分以进行进一步的处理和分析。
阈值选择方法选择合适的阈值是阈值分割的一个关键步骤。
下面介绍几种常见的阈值选择方法。
1. 固定阈值固定阈值是一种简单直观的阈值选择方法。
通过计算图像的全局平均值或者直方图的峰值来确定一个固定的阈值。
但是这种方法无法处理光照不均匀或者图像噪声较大的情况。
2. 自适应阈值自适应阈值是一种根据图像局部特性来选择阈值的方法。
它将图像分成若干个子区域，在每个子区域内计算局部平均值或者局部直方图的峰值，作为该子区域的阈值。
这样能够有效处理光照不均匀和噪声干扰的情况。
3. 基于聚类的阈值选择基于聚类的阈值选择方法将像素值作为聚类的特征，通过聚类分析来选择阈值。
常见的方法有Otsu算法和K-means算法。
这种方法可以自动选择最佳的阈值，适用于不同类型的图像。
优化技术为了提高阈值分割的性能和效果，可以采用一些优化技术。
1. 预处理在进行阈值分割之前，可以对图像进行预处理。
roi提取方法
roi提取方法ROI提取方法是一种常用的图像处理技术，它可以帮助我们从图像中提取出感兴趣的区域，从而实现图像分割、目标检测等应用。
本文将介绍ROI提取方法的原理、常用算法以及应用场景。
一、ROI提取方法的原理ROI提取方法的原理是基于图像的像素值进行分析和处理。
在图像中，每个像素都有一个对应的灰度值或颜色值，这些值可以用来描述像素的特征。
ROI提取方法就是通过对图像像素值的分析，找到感兴趣的区域，并将其从图像中分离出来。
二、常用的ROI提取算法1. 阈值分割法阈值分割法是一种简单而常用的ROI提取算法。
它的原理是将图像中的像素值与一个预设的阈值进行比较，将大于阈值的像素标记为目标区域，将小于阈值的像素标记为背景区域。
这样就可以将目标区域从背景区域中分离出来。
2. 区域生长法区域生长法是一种基于像素相似性的ROI提取算法。
它的原理是从一个种子点开始，将与该点相邻的像素逐个加入到目标区域中，直到达到一定的相似性阈值为止。
这样就可以将目标区域从背景区域中分离出来。
3. 边缘检测法边缘检测法是一种基于图像边缘特征的ROI提取算法。
它的原理是通过检测图像中的边缘，将目标区域从背景区域中分离出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
三、ROI提取方法的应用场景1. 图像分割图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域内具有相似的像素特征。
ROI提取方法可以帮助我们从图像中提取出感兴趣的区域，从而实现图像分割。
2. 目标检测目标检测是指在图像中检测出特定的目标物体。
ROI提取方法可以帮助我们从图像中提取出目标物体的区域，从而实现目标检测。
3. 医学影像分析医学影像分析是指对医学影像进行分析和处理，以帮助医生进行诊断和治疗。
ROI提取方法可以帮助我们从医学影像中提取出感兴趣的区域，从而实现医学影像分析。
ROI提取方法是一种非常重要的图像处理技术，它可以帮助我们从图像中提取出感兴趣的区域，从而实现图像分割、目标检测等应用。
遥感图像的分割与目标提取方法
遥感图像的分割与目标提取方法近年来，随着科技的飞速发展，遥感图像在各个领域得到了广泛的应用。
然而，遥感图像中的目标提取和分割一直是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一些常用的遥感图像分割和目标提取方法，以及它们的优势和不足之处。
首先，传统的阈值分割方法是最简单和最常见的一种方法。
它基于图像像素的灰度值或颜色等特征进行分割。
然而，由于遥感图像的复杂性，单纯的阈值分割往往无法得到满意的结果。
例如，在大面积的农田中，由于农作物的生长状况不同，颜色和亮度也有所不同，采用单一的阈值就无法准确地提取出农作物的区域。
为了克服传统阈值分割的不足，图像分割中引入了聚类算法。
聚类算法的基本思想是将图像像素根据其特征进行分组。
常用的聚类算法有K均值聚类和谱聚类等。
通过聚类算法，可以将遥感图像中的目标区域与背景区域分开，提高分割的准确性。
然而，聚类算法对于图像噪声和复杂背景的鲁棒性不强，容易引入错误的分割结果。
另一种常见的图像分割方法是基于边缘检测的方法。
边缘检测可以有效地检测图像中的目标边界，从而实现目标的分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算子可以通过计算图像像素值的梯度来检测目标边缘。
然而，边缘检测算法对于噪声和纹理等复杂情况的处理效果较差。
此外，边缘检测结果通常是不连续的，需要进一步进行处理才能得到完整的目标区域。
为了克服传统方法的不足，近年来，深度学习方法在图像分割中得到了广泛应用。
深度学习方法通过构建卷积神经网络（CNN）模型，可以自动从训练数据中学习目标的特征表示，并实现精确的分割和目标提取。
例如，U-Net模型是一种常用的用于遥感图像分割的深度学习模型。
它通过将输入图像和输出分割图像进行级联，可以保留更多的低级特征，从而提高分割的准确性。
此外，还有一些基于注意力机制的深度学习模型，可以对目标区域进行重点关注，提高分割的效果。
尽管深度学习方法在遥感图像分割中取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
西安理工大学研究生课程论文课程名称：数字图像分析课程代号：任课教师：论文题目：单目标图像的目标区域提取完成日期：2015 年 1 月13 日学科：姓名：单目标图像的目标区域提取摘要：图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，区域增长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程，分裂合并是根据一致性准则处理目标和背景之间灰度渐变图像的典型算法。
本文以单目标图像为对象，通过区域增长和分裂合并的方法实现了对目标区域的提取，并对实验结果进行了分析。
关键字：图像分割；区域增长；分裂合并；二值化Abstract：The purpose of image segmentation is to divide the image into different areas, regional growth is a kind of according to predefined criteria will become more pixels or subdomain polymerization process of large area, split the merger is processed according to the consistency criterion between target and background gray gradient image of typical algorithm. Based on the single target image as the object, through regional growth and division merge method to extract the target area is achieved, and the experiment results are analyzed.Key words：Image segmentation;Regional growth;Split the merger;binarization 1引言数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割与测量是图像识别工作的基础。
图像分割是将图像分成一些有意义的区域, 然后对这些区域进行描述, 相当于提取出某些目标区域图像的特征, 判断图像中是否有感兴趣的目标。
图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤,在图像工程中占据重要的位置。
一方面,它是目标表达的基础,对特征测量有重要的影响。
另一方面,因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的图像分析和理解成为可能。
2技术分析2.1图像分割图像分割就是将待处理的图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，一般是通过对图像的不同特征如纹理、颜色、边缘、亮度等特征的分析，来达到图像分割的目的。
图像分割通常是为了进一步对图像进行分析、理解、识别、处理、跟踪等，分割的准确性直接影响到后续任务的有效性，因此分割在图像处理中具有十分重要的意义。
图像分割可以依据图像中每个像素的颜色、灰度、纹理信息和几何性质等特征，将图像中具有某些特殊含义的不同区域区分开，分割后所形成的这些区域是互不重叠的，并且每个区域都满足特定区域的一致性。
分割出来的区域应该同时满足]1[：（1）分割出来的图像区域的均匀性和连通性。
（2）相邻分割区域之间针对选定的某种特征具有明显的差异。
（3）分割区域边界应该规整，同时保证边缘的空间定位精度。
根据图像分割的处理方式不同，可以将基于区域的图像分割算法分为以下三大类：a.阈值法；b.区域生长和分裂合并法；c.基于统计学的算法。
常见的经典的图像分割技术有：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。
串行区域分割技术指采用串行处理的策略通过对目标区域的直接检测来实现图像分割的技术, 它的特点是将整个处理过程分解为顺序的多个步骤逐次进行, 对后继步骤的处理要对前面已完成步骤的处理结果进行判断而确定。
这里的判定要根据一定的准则, 一般来说如果准则是基于图像灰度特性的, 则这个方法可以用于灰度图像分割。
基于区域的串行分割技术有两种基本的形式, 一是从单个象素出发, 渐渐合并以形成所需的分割区域, 二是从整个图出发, 分裂切割至所需要的分割区域, 第一种方法的典型技术就是区域增长。
本文主要讨论的就是区域增长算法和分裂合并算法。
2.2区域增长算法基于区域生长的算法的基本思想是把具有相似性质的像素归并在同一个区域内。
像素的相似性判定包括图像的纹理信息、灰度值、颜色等其他像素特性。
该算法首先对需要分割的每个区域选取一个种子像素，作为区域生长的起点位置，然后将种子像素与周围邻域内的像素进行相似性比较，如果满足约定好的相似性准则或生长准则，就把当前比较的像素合并到种子像素所在的区域。
再利用新合并进去的像素作为种子点，与它周围的像素进行相似性比较，直到没有满足条件的像素可以被合并进来就表示完成了一个区域的生长过程。
下图中给出了一个已知种子点进行区域生长的示例。
图 2-1(a)表示需要分割的图像，设已知有两个种子像素（用下划线标注），现进行区域生长。
这里选取的合并准则是：如果种子像素的灰度值与邻域像素的灰度值之差小于等于门限值 T ，则将当前比较的像素归并到种子像素所在的区域。
图 2-1(b)给出了 T=3 时的结果，图像被分割为两个区域。
图 2-1(c)给出的是 T=1 时的结果，从图中可以看出分割结果中存在着较小的区域，产生了过分割现象。
图 2-1(d)给出的是当 T=6 时的分割结果，该图显示图像中的所有像素都在一个区域内，没有达到分割图像的目的。
因此可见，门限值的选取对于分割结果的好坏起着决定性的作用]3[。
(a)原图 (b)T=3(c)T=1 (d)T=6图2-1原图像和 T 取不同值的区域生长结果算法的好坏取决于三个要素：（1）如何选择一组能够正确代表所选区域的种子像素；（2）如何确定在生长过程中能将相邻像素合并进来的准则；（3）如何确定生长终止的条件或规则。
其优点是当区域的相似性准则和生长终止的条件比较容易找到时，可以取得较好的分割效果。
但是，该算法在生长过程中考虑的只是当前种子点像素与周围邻域像素的相似性也即仅考虑了图像的局部信息，没有考虑生长的过程，对于变化特征比较缓慢的图像不能得到较好的分割效果。
另外，种子像素点的选取和生长准则的确定直接影响到分割的效果图，如果选取不当则可能造成过分割或不能有效分割的问题（如图 2-1(c)和图2-1(d)所示）。
区域增长的关键是相似性准则也即区域生长准则的选取，相似性准则依赖于图像的灰度、纹理等信息。
使用不同的增长准则会影响到图像的最终分割结果。
最简单的生长准则是基于灰度信息的生长准则。
区域生长法是以区域为处理对像的, 它考虑到区域内部和区域之间的同异性, 尽量保持区域中像素的临近性和一致性的统一。
这样就可以更好地分辨图像真正的边界。
基于区域的分割方法的关键在于定义一个一致性准则, 用来判断两个邻接的区域是否可以合并, 一致则将两区域合并, 直到不能合并为止。
区域增长是以像素为基本单位进行操作的，基于灰度信息的区域生长算法实现过程]4[：(1)顺序扫描图像，找到第一个还没有被合并的像素，设该像素为()00,y x 。
(2)以()00,y x 为中心，考虑()00,y x 的4邻域像素，将该像素周围邻域内的像素()y x ,与之进行比较，如果点()y x ,与()00,y x的灰度值之差小于预先设定的值，则将它们合并在同一个区域内，同时将()y x ,压入堆栈。
(3)从堆栈中取出一个像素作为中心像素()00,y x ，返回执行步骤(2)。
(4)当堆栈为空时，回到步骤(1)。
(5)重复(1)-(4)步,直到图像中的每个像素点都不能满足归并条件，增长结束。
2.3分裂与合并算法分裂合并算法是处理目标和背景之间灰度渐变图像的典型算法。
它首先选取一致性准则，然后根据这一准则将图像分成四个区域，并分别判断这些区域是否满足一致性准则。
如果不满足，则继续分割；否则，将满足准则的所有区域放在一起重新判断他们合并如此反复，直到不能再分割也不能再合并为止。
分裂合并算法并不需要向区域增长法那样预先指定种子，它的研究重点是分裂和合并的规则设计]5[。
分裂合并算法的分割原理：从整个图像出发，根据图像和各区域的不均匀性，把图像或区域分裂成新的子区域；根据毗邻区域的均匀性，把毗邻的子区域合并成新的较大区域。
设用R 表示整个图像，用i R 表示分割成的一个图像区域；并假设同一区域i R 中的所有像素都满足某一相似性准则时，TRUE R P i =)(，否则FALSE R P i =)(。
当TRUE R P i =)(时，不再进一步分割该区域；当FALSER P i =)(时，继续将该区域分成大小相同的四个更小的象限区域。
在这种分割过程中，必定存在h R 的每个子区域j R 与l R 的某个子区域k R 具有相同性质，也即TRUE R R P k j =)( 时，这时就可以吧j R 和k R 合并组成新的区域]6[。
如图2-2所示。
图2-2 分割示意图3实现流程本程序在VS 2010下采用C++语言实现，这里以对印章图像的特征提取为例，在处理图像之前需要对图像做二值化处理，采集的印章图像可以划分为三个部分：白色或灰色的背景区域；红色(为主)印章代表的目标区域以及干扰噪声；黑色或蓝色的手写体签名、印刷体文字或底纹。
当对一幅图像进行分割时,使用两个不同的灰度级对其分割结果区分,把前景像素点的灰度值都赋为a,如O,而所有的背景像素灰度值都赋为b,如1或255。
a与b是不相等的,这样就可在结果图像中区分出前景和背景了。
对于这种表示方法来说,图像分割的过程也就是将一幅多灰度级的图像转化为只有两个灰度级图像的过程。
只有两个灰度级的图像为二值图像，而由一幅多灰度级图像转化为二值图像的过程,我们称之为图像二值化]2[。
将彩色图像转化成灰阶图像时，常采用如下的经验公式：gray=0.3×R+0.59×G+0.11×B其中，gray为灰度值，R、G、B分别为红色、绿色、蓝色分量值，二值化图像就是把经过HSI模型红色提取的图像转化为0、1取值的二值化图像，具体做法是：如果Pixeli(R) threshold(R) 否则令：Pixeli (R)=0 Pixeli(R)=255Pixeli (G)=0 Pixeli(G)=255Pixeli (B)=0 Pixeli(B)=255其中：Pixeli (R)、Pixeli(G)、Pixeli(B)是图像中第i像素点的红、绿、蓝三基色值，threshold(R)为R基色的阈值。