图形图像处理中的图像分割与目标
提取算法
图形图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究
方向，其中图像分割与目标提取算法是图像处理过程中的
关键任务之一。

图像分割是将一张图像分割成若干个具有
相似特征的区域的过程，而目标提取是从图像中提取出感
兴趣的目标区域。

本文将介绍常见的图像分割与目标提取
算法，并通过实例进行说明。

一、基于颜色的图像分割算法
基于颜色的图像分割算法是通过图像中像素点的颜色信
息来进行分割的算法。

常见的基于颜色的图像分割算法有：
1. 基于全局阈值的分割算法：这种算法将整个图像的像
素点根据一个全局的阈值进行分类，小于阈值的像素点被
认为是一个类别，大于阈值的像素点被认为是另一个类别。

2. 基于区域的分割算法：这种算法将图像分割成一些具
有相似颜色特征的区域。

常见的基于区域的分割算法有均
值漂移、超像素分割等。

二、基于边缘的图像分割算法
基于边缘的图像分割算法是通过提取图像中的边缘信息来进行分割的算法。

常见的基于边缘的图像分割算法有：
1. 基于边缘检测的分割算法：这种算法是通过检测图像中的边缘来分割图像的。

常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。

2. 基于水平集方法的分割算法：这种算法是通过构建一个能量函数来描述图像中的边缘，然后通过优化能量函数来分割图像。

常见的水平集方法有基于水平集演化的分割算法。

三、基于纹理的图像分割算法
基于纹理的图像分割算法是通过分析图像中的纹理信息来进行分割的算法。

常见的基于纹理的图像分割算法有：
1. 基于纹理特征的分割算法：这种算法是通过提取图像中的纹理特征来进行分割的。

常见的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换等。

2. 基于纹理合成的分割算法：这种算法是通过将纹理信
息合成到图像中，然后通过纹理的变化来进行分割的。

常
见的基于纹理合成的分割算法有纹理合成和纹理统计方法等。

四、基于深度学习的图像分割算法
基于深度学习的图像分割算法是近年来兴起的一种算法。

基于深度学习的图像分割算法通过训练深度神经网络模型
来学习图像的分割特征，然后利用该模型对未知图像进行
分割。

常见的基于深度学习的图像分割算法有FCN、U-
net等。

总结：
图像分割与目标提取是图像处理中的一个重要任务，涉
及到基于颜色、边缘、纹理和深度学习等不同的算法。

不
同的算法适用于不同的图像分割场景，需要根据实际情况
选择合适的算法。

在实际应用中，我们往往需要结合多种
算法或者策略来完成图像分割与目标提取的任务，以达到
更准确、更理想的效果。