t)最大时的t,即为分割图像得到的最佳阈值。③灰度直方图的峰谷法灰度直方图的峰谷方法是通过分析待分割图像灰度直方图来实现对图像的分割。该方法的基本原理是对于直方图是双峰形状并且有明显波谷的图像,选取低谷点的灰度值当作图像的分割阈值。一般是利用求曲线的极小值来选择直方图的谷点,这种方法对于目标和背景有较大灰度差异的图像能够实现简单并且有效的分割。除上述方法以外还可以选用其它方法构造直方图以对图像进行分割,比如Rosenfeld等[20]提出了选用边缘值比较低的像素点构造直方图的方法。该方法同以上方法相比双峰形状基本不变,然而谷底较深,取得了比较好的分割效果。紧接着还有学者提出利用直方图的凹凸度来寻找最佳阈值的思想。2.2.2边缘检测分割法边缘是指提取出来的目标与背景之间的边界线,表示的是图像中从一个区域到另一个区域过度的部分,它是用于图像分割技术的一个重要依据。而通过对不同均匀区域之间边缘的检测以实现对图像的分割则是基于边缘的分割方法。这种方法主要依据了图像特征的不连续性。边缘检测分割方法通常是通过求解一阶导数的极值点或二阶导数过零点来判别图像的边缘。主要的一阶导数算子有梯度算子、Roberts算子、Sobel算子、Canny算子和Prewitt算子等。二阶导数算子有Laplacian算子[21]及Kirsch算子等非线性算子。近年来,还出现了一些基于边缘的方法,如:基于曲面拟合法、边界曲线拟合法、串行边界查找法及基于变形模板的方法[2]。边缘检测分割方法由于定位准确与运算速度快的优点获得了广泛的应用,然而也存在一些缺点:①对于高细节区域可能存在很多碎的边缘,很难形成大的区域;②边缘的连贯性或封闭性不能保证;③若想完成对图像的分割还需进一步处理检测的边缘点;④和其它分割方法比该方法的抗噪性能相对较差。区域分割法基于区域的分割方法是从“面”的角度来寻找分割区域的一种分割方法,倾
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