"图像分割"
图像分割是数字图像处理中的一个关键步骤，是将图像分成互不重叠的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是图像处理过渡到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。
在图像分析系统中，图像分割处于图像处理和图像分析之间的关键位置，图像处理的输出是分割的输入，分割的输出是图像分析的输入。因此，图像分割是图像处理和图像分析之间的桥梁。
图像分割的概念定义为：把图像分成各具特性的互不重叠的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割的基本思路包括从简到难逐级分割、控制背景环境、把焦点放在增强感兴趣对象、减小不相干部分的干扰上。
图像分割的基本方法包括基于区域之间灰度不连续性的分割方法，如边缘检测分割法、Hough 变换等，以及基于区域内部灰度相似性的分割方法，如阈值分割法、区域生长、分裂合并、形态学分割等。
阈值分割是图像分割中的一种常用技术。阈值分割的原理是利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标还是背景区域，从而产生相应的二值图像。
在阈值分割中，阈值的选取是一个关键步骤。阈值的选取方法包括直方图阈值选取法、迭代阈值选取法、 entropy-based 阈值选取法等。
图像分割的应用非常广泛，如汽车车牌识别、人脸检测和识别、产品包装字符文字识别等。图像分割的结果将影响图像分析和识别的结果，因此图像分割的准确性和稳定性非常重要。
在图像分割中，评估分割结果的准则包括有效性、整体性、精确性和稳定性等。图像分割的结果将影响图像分析和识别的结果，因此评估分割结果的准则非常重要。
图像分割是数字图像处理中的一个关键步骤，是图像处理和图像分析之间的桥梁。图像分割的概念、思路、方法和应用都非常重要，对于图像分析和识别的结果有着至关重要的影响。
