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上面的定义，不仅对明确的说明了分割的含义，而且对进行分割也有相当的指导作用。因为分割总是根据一些分割准则进行的。条件1和条件2说明正确的分割准则应可适用于所有区域和所有象素，条件3和条件4说明合理的分割准则应该能够帮助确定各区域象素有代表性的特性，而条件5说明完整的分割准则应直接或间接地对区域内象素的连通性有一定的要求或限定。最后需要指出的是，在实际应用中图象分割不仅是要把一幅图象分成满足以上五个条件的各具特性的区域，而且需要把其中感兴趣的目标区域提取出来,只有这样才算是真正完成了图象分割的任务。
2.2 图像分割方法综述
图像分割是指将图像划分为与其中含有的真实世界的物体或区域有强相关性的组成部分的过程。图像分割是图像处理和分析中的重要问题,也是计算机视觉研究中的一个经典难题。尽管它一直受到科研人员的重视,但是它的发展很慢,被认为是计算机视觉的一个瓶颈。迄今为止,还没有一种图像分割方法适用于所有的图像,也没有一类图像所有的方法都适用于它。近几年来,研究人员不断改进原有方法并将其它学科的新理论和新方法引入图像分割,提出了不少新的分割方法。本文对传统的图像分割方法进行分析。
典型的图像分割方法有阈值法，边缘检测法，区域法。
分析各种图像分割方法可以发现，它们分割图像的基本依据和条件有以下4方面:
(l)分割的图像区域应具有同质性，如灰度级别相近、纹理相似等;
(2)区域内部平整，不存在很小的小空洞;
(3)相邻区域之间对选定的某种同质判据而言，应存在显著差异性;
(4)每个分割区域边界应具有齐整性和空间位置的准确性。
现有的大多数图像分割方法只是部分满足上述判据。如果加强分割区域的同性质约束，分割区域很容易产生大量小空洞和不规整边缘:若强调不 同区域间性质差异的显著性，则极易造成非同质区域的合并和有意义的边界丢失。不同的图像分割方法总有在各种约束条件之间找到适当的平衡点。
2.3 阈值法
阈值法的优点是计算简单，速度快，易于实现。尤其是对于不同类的物体灰度值或其他特征值相差很大时，能很有效地对图像进行分割。
阈值法的缺点是当图像中不存在明显的灰度差异或灰度值范围有较大的重叠时，分割效果不理想。并且阈值法仅仅考虑图像的灰度信息而没有考虑图像的空间信息，致使阈值法对噪声和灰度不均匀十分地敏感。在实际应用中，阈值法通常与其他方法结合使用[4]。
阈值分割法是简单地用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类, 图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属干同一个类。其过程是决定一个灰度值, 用以区分不同的类, 这个灰度值就叫做“阈值”。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值, 并根据该阈值对整幅图像进行分割而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值, 利用这些阈值对各个区域进行分割, 即一个阈值对应相应的一个子区域, 这种方法也称适应阈值分割。
阈值法是一种简单但是非常有效的方法, 特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时, 能够得到很好的效果它一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。它一般要求在直方图上能得到明显的峰或谷, 并在谷底选择阈值。如何根据图像选择合适的阈值是基于阈值分割方法的重点所在, 也是难点所在。
它的主要局限是, 最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。另外, 它只考虑象素本身的值, 一般都不考虑图像的空间特性, 这样就对噪声很敏感它也没有考虑图像的纹理信息等有用信息,使分割效果有时不能尽如人意。
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