遥感图像的分割技术
arcgis tif分割
ArcGIS TIF分割简介在地理信息系统（GIS）领域中，ArcGIS是一款功能强大的软件，可用于处理和分析各种地理数据。
TIF是一种常见的栅格图像格式，常用于存储遥感图像和地理数据。
TIF分割是指将大型TIF图像分割为多个小块，以便更方便地处理和管理数据。
本文将深入探讨ArcGIS中的TIF分割技术及其应用。
TIF分割的原理TIF分割的原理是将大型TIF图像划分为多个小块，每个小块都是一个独立的图像。
这样做的好处是可以提高数据处理的效率，避免一次性加载整个大图像所带来的性能问题。
TIF分割可以根据不同的需求进行，可以按照固定大小或者特定区域进行划分。
TIF分割的步骤TIF分割通常包括以下几个步骤：1. 导入TIF图像首先，需要将要分割的TIF图像导入到ArcGIS软件中。
可以通过文件导入或者直接拖拽文件到软件界面来实现。
2. 设置分割参数在导入TIF图像后，需要设置分割参数。
可以选择按照固定大小进行分割，也可以选择按照特定区域进行分割。
可以设置分割后小块的大小和命名规则等。
3. 执行分割操作设置好分割参数后，可以执行分割操作。
ArcGIS会根据设置的参数将大图像分割为多个小块，并保存到指定的位置。
4. 后处理与管理分割完成后，可以对生成的小块进行后处理和管理。
可以对每个小块进行进一步的分析和处理，也可以对小块进行组合和合并。
TIF分割的应用TIF分割在GIS领域有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 遥感图像处理遥感图像通常具有很大的尺寸，直接处理整个图像可能会带来性能问题。
通过将遥感图像分割为小块，可以更方便地进行各种处理和分析，提高处理效率。
2. 地图制作在地图制作过程中，TIF分割可以用于将大型地图分割为多个小块，便于管理和编辑。
可以根据不同的比例尺和区域进行分割，以满足不同需求。
3. 数据共享与传输大型TIF图像在传输和共享过程中可能会遇到问题。
通过将图像分割为小块，可以更方便地进行传输和共享，减少数据传输的时间和成本。
遥感图像的分类与解译技术
遥感图像的分类与解译技术随着科技的发展，遥感技术已经被广泛应用于农业、城市规划、环境保护等领域。
利用遥感技术获取的图像数据不仅有助于对地球物理现象的探测和研究，而且为许多应用提供有力的支持。
遥感图像的分类与解译技术就是其中的重要组成部分。
本文将重点介绍遥感图像的分类与解译技术。
一、图像分类的基本过程图像分类是一种将多光谱遥感图像分割成具有特定类别的区域的过程。
图像分类的基本过程可以分为以下几个阶段：1. 预处理阶段：对遥感图像进行去噪、几何校正和辐射校正等预处理工作。
2. 特征向量提取：将预处理后的图像转换为可供分类器使用的特征向量。
3. 分类器设计：选择适合该任务的分类器。
4. 图像分类：利用分类器对图像进行分类。
5. 后处理：对分类结果进行后处理，包括空间滤波、形态学操作等。
二、遥感图像的解译技术遥感图像的解译技术是指根据地物的形状、大小、纹理和空间分布等信息，对遥感图像中的地物进行语义识别和解译的过程。
遥感图像的解译技术可以分为以下几种类型：1. 监督分类法：监督分类法是指使用已知类别的训练样本对遥感图像进行分类。
常用的监督分类器包括最小距离分类、支持向量机、决策树、随机森林等。
2. 无监督分类法：无监督分类法是指不使用已知类别信息对遥感图像进行分类。
常用的无监督分类器包括K-means算法、ISODATA算法、自组织神经网络等。
3. 物体识别技术：物体识别技术是指利用遥感图像的几何和光谱信息对地物进行识别。
常用的物体识别技术包括形状分析、纹理分析、物体对比度分析等。
三、遥感图像分类的应用遥感图像分类技术在许多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用：1. 农业领域：遥感图像分类技术可以用于农作物种植面积和类型的识别、土地质量分级、作物生长监测等。
2. 环境保护领域：遥感图像分类技术可以用于污染区域和水质等环境指标的监测和识别。
3. 城市规划领域：遥感图像分类技术可以用于城市土地利用类型的识别、城市扩张的监测等。
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
基于改进Swin-Unet_的遥感图像分割方法
ＡＳＰＰ）模块，用于提取不同尺度信息，增大感受野，
提取 更 多 细 节 信 息。其 中，Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ Ｂｌｏｃｋ
可以提取图像特征，Ｐａｔｃｈ Ｍｅｒｇｉｎｇ 操作的主要作用
是下采样，可以将特征图的长宽变为原来的一半，同
时通道数增加为原来的 ２ 倍。解码器部分包括了多
个残差 模块 （ Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
和 异 物 同 谱 现 象 明 显 ［２］，给 遥 感 图 像 分 割 带 来 了 很大挑战。
近年来，越来越多的学者针对如何提高遥感图 像 分 割 精 度 的 问 题 展 开 了 研 究 ［３］。 阈 值 分 割 算 法 通过选取合适的阈值来实现目标和背景的分离，算 法难度小、实现简单，能够实现图像的快速分割［４］， 但对噪声比较敏感［５］，不适用于复杂场景下的遥感
１ 基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割网络
１． １ 网络结构
本文在 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的基础上加以改进来实现遥
感图像分割，改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络结构如图 １ 所示。
改进后的 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络包括编码器、解码器和跳
跃连接 ３ 个部分。在编码器部分，输入图像先通过
图像分块处理（Ｐａｔｃｈ Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）操作，将输入图像划
基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法
张 越，王 逊
（江苏科技大学 计算机学院，江苏 镇江 ） ２１２１００
摘 要：针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及
存在孔洞等问题，提出了一种基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化 （Ａｔｒｏｕｓ
ＲｅｓＳｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
测绘技术的遥感影像分类方法介绍
测绘技术的遥感影像分类方法介绍简介：遥感影像分类是测绘技术中的一项重要任务，通过对遥感影像进行分类，可以获得地表的信息，为土地利用规划、资源管理和环境监测提供重要依据。
本文将介绍几种常见的遥感影像分类方法，并对其原理和应用进行分析。
一、基于像元的遥感影像分类方法基于像元的遥感影像分类方法是最常见和最基础的分类方法之一。
在这种方法中，将遥感影像中的每个像元视为一个独立的单元，根据其反射率、光谱特征等属性进行分类。
1. 基于最大似然法的分类方法最大似然法是一种经典的统计学方法，在遥感影像分类中得到了广泛应用。
该方法通过计算每个像元属于每个类别的概率，选择具有最高概率的类别作为其分类结果。
应用案例：以土地利用分类为例，将遥感影像中的像元分为农田、城市、森林等类别，可以利用最大似然法计算每个像元在不同类别下的概率，并将其分配给概率最高的类别。
2. 基于支持向量机的分类方法支持向量机是一种机器学习方法，在遥感影像分类中也被广泛应用。
该方法通过构建一个超平面，将不同类别的样本点分开。
应用案例：以植被分类为例，可以利用支持向量机构建一个分类边界，将遥感影像中的植被和非植被分开。
通过训练一个支持向量机模型，可以对新的遥感影像进行分类。
二、基于对象的遥感影像分类方法基于对象的遥感影像分类方法相比于基于像元的方法，考虑了像元之间的空间关系，更能反映地物的形状和结构特征。
1. 基于区域生长的分类方法区域生长是一种基于灰度的图像分割方法，同时也可以应用于遥感影像的分类。
该方法通过选择种子点，并考虑像素之间的相似度，将相邻的像素聚合成一个区域。
应用案例：以水体提取为例，可以在遥感影像中选择几个已知的水体像素作为种子点，然后通过区域生长算法将其他相似的像素归为水体类别。
2. 基于对象特征的分类方法基于对象特征的分类方法是一种较为复杂的方法，它通过提取对象的形状、纹理、空间关系等特征，更准确地描述地物的属性。
应用案例：以建筑物分类为例，可以通过提取建筑物的纹理特征、形状特征等，结合机器学习方法进行分类。
遥感图像分类技术的发展现状
k：塑．蹩。
凰遥感图像分类技术的发展现状付森(新疆地矿局第四地质大队，新疆阿勒泰836500)瞒要]遥感图像自动分类一直是遥感技术中一项重要工作，它压缩原始图像的信息量，提高其他工作阶段的效率。
本文就此阐述了近年来遥感图像分类技术的爱展现状。
[关键词]遥感图像；分类器；算法遥感图像分类在数字图像分类处理中是一个很重要的应用方向，与普适的图像分类算法有很多相同相通之处，而根据遥感图像自身的特点，面临自身的问题、如果可以使计算机对遥感图像按照一定的意义进行自动的分类处理，将使人们在面对海量的遥感数据时更方便的进行筛选以及分析应用。
因而，不断有遥感科学领域研究者在图像分类的算法的借鉴，改进和创新中探索。
1遥感图像分类方法现状谈到遥感图像的分类就不得不提到图像分类的方法，普遍的，将图像分类的方法分为监督分类和非监督分类，其区别主要在于对与遥感图像的目标地区是否有先验知识。
I．I非监督分类非监督分类的方法很像G I S技术中提到的基于聚类分析的数据挖掘，～些基本的数学模型也f鼢邯扳，同时，也有很多图像处理中的图像分割算法可以应用到遥感图像分类中来，大概分为以下几类：1．1．1基于图像分割算法的分类阈值分割是大部分图像分类方法的基本想法，而简单的与阈值比较大小的判别方法也是很多决策理论的雏形。
在原始图像经过变换选择特征得当的情况下，这种算法也有比较理想的效果，并且其运算速度快，算法结构简单，因而其应用仍然相当广泛。
分水岭变换，区域增长法和边缘检测法都可以应用到图像的分类算法中，一些研究者在这些方法分类中也取得了比较好的结果。
1．12数据聚类算法K一均值法是一种比较常见，原理比较容易理解的聚类算法，这种算法的弊端也很明显，即在初始确定聚类中心即个数时非常随机，而分类结果与最初确定的聚类中心位置个数关系非常大。
所以在初始值设定不合理时得不到理想的结果。
同时，K一均值聚类对于各类样本的边界是线性不可分以及类分布为非高斯分布或类分布为非椭圆分布时，其聚类效果较差。
ecognition多尺度分割原理
ecognition多尺度分割原理ecognition的多尺度分割原理是其核心技术之一、多尺度分割是指根据图像上的不同尺度特征对图像进行分割，将图像分割成不同大小的区域或目标。
该原理基于图像中存在的不同尺度的地物特征，通过分割和聚合等方法，将图像中的地物进行识别和分类。
通常，遥感图像中的地物具有不同的尺度特征，例如形状、纹理和颜色等。
在进行多尺度分割时，ecognition首先通过一系列的滤波和边缘检测等算法，从图像中提取不同尺度的特征信息。
然后，利用这些特征进行分割，将图像分割成不同大小的区域或目标。
分割的方法可以基于像素级别的分割，也可以基于区域级别的分割，具体方法可以根据应用需求进行选择。
在分割完成后，ecognition通过一系列的图像处理和分类算法，对分割后的图像区域进行特征提取和分类。
特征提取是指从图像区域中提取能够描述地物特征的属性，例如纹理、形状、颜色、边缘等。
而分类是指将提取的特征与预定义的地物类别进行匹配，确定图像区域所属的地物类别。
1.多尺度分割可以处理具有不同尺度特征的地物，例如大面积的建筑物和小尺寸的树木等。
2.分割后的图像区域具有较好的尺度一致性，有利于后续的特征提取和分类。
3.自适应的分类算法可以根据不同的数据和应用需求进行调整，提高了地物识别和分类的准确性和鲁棒性。
4. ecognition具有较好的可扩展性和灵活性，可以适应不同的遥感图像和应用需求，具有较强的应用价值。
总之，ecognition的多尺度分割原理为遥感图像解译和地物识别提供了一种有效的方法，通过提取和利用图像中的不同尺度特征，实现了对地物的自动识别和分类。
该原理具有较好的应用潜力，在土地利用、环境评估和资源管理等领域具有重要的应用价值。
遥感图像分类
原始遥感图像
对应的专题图像
用光谱信息 对影像逐个 像元地分类， 在结果的分 类地图上会 出现“噪声”
产生噪声的原因有原始影像本身的噪声，在地类 交界处的像元中包括有多种类别，其混合的幅射 量造成错分类，以及其它原因等
另外还有一种现象，分类是正确的，但某种类别 零星分布于地面，占的面积很小，我们对大面积 的类型感兴趣，因此希望用综合的方法使它从图 面上消失
简单集群分类方法
K-均值法（K-means Algorithm） Cluster分类法 迭代自组织数据分析技术方法（Iterative
Self-Organization Data Analysis Techniques， ISODATA）
通过自然的聚类，把它分成8类
K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，像元到 该类别中心的距离的平方和最小
A. 按照某个原则选择一些初始聚类中心 B. 计算像元与初始类别中心的距离，把像素分配
到最近的类别中
C. 计算并改正重新组合的类别中心 D. 过程重复直到满足迭代结束的条件
仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布 规律，即自然聚类的特性，进行“盲 目”的分类
其分类的结果只是对不同类别达到了 区分，但并不能确定类别的属性；其 类别的属性是通过分类结束后目视判 读或实地调查确定的
遥感图像计算机分类
色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局
基于光谱的
基于空间关系的
遥感图像特征集
遥感图像 遥感图像计算机分类流程框图
将影像数据的连续变化转化为地图模式， 以提供给用户有意义的信息
获得关于地面覆盖和地表特征数据的更深 刻的认识
较目视解译客观，在分析大数据集时比较 经济
基本思想：通过迭代，逐次移动各类的中心，直 至得到最好的聚类结果为止
测绘技术遥感图像解译技巧
测绘技术遥感图像解译技巧遥感技术作为一种先进的测绘技术，提供了一个快速获取地球表面信息的手段。
遥感图像解译是遥感技术应用的核心环节，通过对遥感图像进行解译，可以获取地表物体的空间位置、形状、大小等信息，为地理数据分析和应用提供了重要的数据来源。
本文将介绍一些常用的遥感图像解译技巧，以帮助读者更好地理解和应用遥感数据。
一、图像预处理在进行遥感图像解译前，常常需要对原始图像进行一些预处理。
其中最常用的预处理操作包括图像增强、边缘检测、噪声去除等。
图像增强可以提高图像的对比度和清晰度，使地物特征更加突出；边缘检测可以提取地物的边界信息，为后续的解译工作提供辅助；噪声去除可以减少图像中的干扰，提高解译的准确性。
二、特征提取在进行遥感图像解译时，需要将地物特征提取出来，并转化为可以量化描述的特征向量。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、纹理分析等。
直方图均衡化可以通过调整图像灰度分布，使得图像的对比度得到增强；滤波可以通过平滑图像，提取出地物的几何形状和边缘信息；边缘检测可以提取出地物的边界信息，为后续的分类工作提供依据；纹理分析可以提取地物的纹理特征，进一步增强地物分类的准确性。
三、分类方法遥感图像解译的核心工作是将图像中的地物进行分类。
常用的分类方法包括像元级分类和面向对象分类。
像元级分类是将图像中的每一个像元（即图像的最小单位）分到某个地物类别中，通常使用统计学方法（如最大似然法、k-最近邻法）进行分类；面向对象分类是将图像中的像素组成的对象（如建筑物、林地等）分到某个地物类别中，通常使用图像分割技术和专家规则进行分类。
选择合适的分类方法可以提高解译的准确性和效率。
四、地物识别在进行遥感图像解译时，常常需要通过识别地物的形状、颜色、纹理等特征，将其与其他地物进行区分。
地物识别是解译的重点和难点之一。
常用的地物识别方法包括模式识别、聚类分析、人工神经网络等。
模式识别是通过构建地物的特征模型，将图像中的地物与模型进行匹配，从而实现地物的识别；聚类分析是将图像中的地物按照某种相似性度量进行分类，进而实现地物的识别；人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，可以通过学习和训练，实现图像中地物的自动识别。
遥感图像处理遥感图像分类
遥感图像的分类
遥感图像的分类
一．遥感图像分类概述 二．遥感图像分类原理 三．遥感图像分类基本过程 四．遥感图像分类方法 五．遥感图像分类后处理 六．遥感图像分类精度检查 七．遥感图像分类中存在的问题
一、遥感图像分类概述
1. 分类的定义 2. 分类的意义 3. 分类的难点
四、遥感图像分类方法
利用遥感图像进行分类（classification） 是以区别图像中所含的多个目标物为目的的， 对每个像元或比较匀质的像元组给出对应其特 征的名称。在分类中注重的是各像元的灰度及 纹理等特征。分类方法主要包括以下三大类：
1. 监督分类法 2. 非监督分类法 3. 新的探索：模糊分类法、面向对象分类法等；
分类原理—特征提取
➢ 统计特征变量可以构成特征空间，多波段遥感 图像特征变量可以构成高维特征空间。
➢ 一般说来，高维特征空间数据量大，但这些信 息中仅包含少量的样本分类信息。
➢ 为了抽取这些最有效的信息，可以通过变换把 高维特征空间所表达的信息内容集中在一到几 个变量图像上。
➢ 主成分变换可以把互相存在相关性的原始多波 段遥感图像转换为相互独立的多波段新图像， 而且使原始遥感图像的绝大部分信息集中在变 换后的前几个组分构成的图像上，实现特征空 间降维和压缩的目的。
（一）监督分类
➢监督分类法：选择具有代表已知地面覆盖类型 的训练样本区，用训练样本区中已知地面各类 地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得 识别各类地物的判别函数或模式（如均值、方 差、判别域等），并以此对未知地区的像元进 行分类处理，分别归入到已知具有最大相似度 的类别中。
➢监督分类主要包括：最小距离分类法、最近邻 分类法、多级切割分类法、最大似然比分类法 等；
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遥感图像的主要分割技术
摘要：遥感图像都是一个地区自然与人文景观全貌的综合反映。
每一幅遥感图像的覆盖面积是有限的，其包含的内容是多方面的、综
合的。在对图像的应用中，多数情况下可能只对其中的某些部分感兴
趣。例如，一幅遥感图像，从军事的角度看，可能只对机场、导弹基
地、兵工厂的军事目标比较关心。这些目标在图像中具有独特性质，
为了对此进行识别和分析，需要将其分离出来，提取其所具有的特征，
进而进行识别分类。本文主要系统分析介绍了各种常用图像分割算法
和技术，并简单评论了这些方法和技术的优势和不足之处。之后，对
图像分割的发展趋势进行了展望。
关键词：图像分割；阈值法；分水岭算法；边缘检测；区域生
长法；数学形态学。
引言：
图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣的
目标的技术和过程。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成
互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记的过程，即将
属于同一区域的像素赋予相同编号的过程。图像分割的目的是将一幅
图像分为几个区域，这几个区域之间具有不同的属性，同一区域中各
像素具有某些相同的性质，这里的特性可以是灰度、颜色、纹理等。
遥感图像以其良好的时相性和丰富的信息量和逐步提高的分辨
率等特点逐步在国民生活的各个领域发挥了极大作用，例如，震灾评
估中对建筑物和生命线工程受损情况的了解，洪水检测中对洪水的淹
没范围的评估。为了识别和分析目标，需要将这些区域从整幅图像中
分离并提取出来，然后做进一步的分析与处理，如进行特征提取、测
量描述等。图像分割可以把原始图像转化为更抽象、更紧凑的形式，
使得更高层次的图像分析与理解成为可能。因此，我们利用图像分割
技术对其进行深入的研究、发掘其中隐含的信息具有非常重要的意
义。分割的好坏直接影响到后续分析、识别和解译等的精度，由于遥
感图像的复杂性和图像分割自身的不确定性，遥感图像的准确分割成
为遥感图像处理研究的热点和难点之一。
以下内容主要分析图像分割的各种方法和技术。
一、 图像分割的方法和技术
图像分割有4种不同的常用方法：阈值法、边界法、区域法、
混合法，但没有唯一标准的方法。我们根据所获得的数据和所要达到
目的，选择比较适合的一种分割方法进行分割。
1、 阈值法
阈值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计
算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的
分割技术。阈值分割法是通过设定不同的特征阈值，把图像像
素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。阈
值分割法主要有全局阈值法、自适应阈值法。
阈值法的分割描述：设（x,y）是二维数字图像的平面坐标，
图像灰度级的取值范围是G{0,1,2，…L-1}（习惯上0代表最
暗的像素点，L-1代表最亮的像素点），位于坐标点（x,y）上
的像素点的灰度级表示为f(x,y)。设t∈G为分割阈值，
B={b0,b1}代表一个二值灰度级，并且b0,b1∈B。于是图像函
数f1(x,y)在阈值t上的分割结果可以表示为：
阈值分割法实际就是按某个准则函数求最优阈值t的过程。阈
值一般可写成如下的形式：T=T[x,y,f(x,y),p(x,y)]
其中f(x,y)是在像素点（x,y）处得灰度值，p(x,y)是该点领
域的某种局部性质。
如果图像中的目标没有明显的边界，灰度阈值的大小对所
分割目标的边界定位和整体尺寸有很大的影像。这意味着尺寸
的测量对灰度值的选择很敏感。由于这个原因，我们需要一个
最佳的方法来确定阈值。现在最常用的方法是分水岭算法。
分水岭算法是与自适应阈值化有关的一个算法。分水岭分
割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其
基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一
点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及
其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分
水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个
局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入
水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向