由此可见,阈值化分割算法主要有两个步骤: 1、确定需要的分割阈值 2、将分割阈值与象素值比较以划分象素 在利用阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的 假设。基于一定的图像模型的。 最常用的模型: 假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成,处于目 标或背景内部相邻象素间的灰度值是高度相关的,但处于 目标和背景交界处两边的象素在灰度值上有很大的差别。 如果一幅图像满足这些条件,它的灰度直方图基本上可看 作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合构成的由此可见，阈值化分割算法主要有两个步骤： 1、确定需要的分割阈值 2、将分割阈值与象素值比较以划分象素 在利用阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的 假设。基于一定的图像模型的。 最常用的模型： 假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目 标或背景内部相邻象素间的灰度值是高度相关的，但处于 目标和背景交界处两边的象素在灰度值上有很大的差别。 如果一幅图像满足这些条件，它的灰度直方图基本上可看 作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合构成的