임계값 분할과 가장자리 감지는 이미지 분할을 구현하는 데 어떤 차이가 있습니까?

1, 임계값 분할은 이미지에서 우리가 관심 있는 부분을 강조하는 방법입니다. 이진화 (또는 다중화) 후 대상 오브젝트에는 주로 오브젝트의 그레이스케일 특성에 초점을 맞추고 임계값 분할로 표현되는 특정 그레이스케일 값이 지정됩니다. 가장자리 감지는 주로 알고리즘을 통해 가장자리의 그레이스케일 특징을 감지하는 오브젝트 가장자리를 찾는 방법입니다.

2. 이진 임계값 분할은 이진 임계값을 찾은 다음 임계값을 사용하여 배경에서 대상을 분리하는 데 중점을 둡니다. 대부분의 가장자리 감지는 차이 산자를 결정하고 이웃 내에서 그레이스케일 차이를 만드는 데 중점을 둡니다.

3. 일반적인 처리 과정은 먼저 가장자리 감지를 통해 차등 그레이스케일 이미지를 얻은 다음 임계값을 사용하여 두 값으로 분할하는 것입니다.

4. 우리가 평소에 말하는 두 개념은 모호하고 하나의 교집합에 속한다. 가장자리의 그레이스케일은 비교적 두드러지므로 알고리즘 처리 없이 직접 이진화할 수 있으므로 임계값 분할은 가장자리 감지 방법으로 볼 수 있습니다. 가장자리가 두드러지지 않으면 먼저 차이 산자나 다른 방법으로 두드러지게 해야 합니다. 그러면 임계값 분할은 가장자리를 반영하는 수단일 뿐입니다.