摘要：在现代科技的支撑下，图象处理技术已广泛地应用于各个工业领域，而图象分割技术是最具代表性的技术之一，它可以利用数字技术进行底层的处理；能正确地辨别出各种图案。本文旨在对图像分割技术在数字图象处理中的应用进行探讨，以期为有关领域提供参考。

关键词：数字图像处理；图像分割技术；技术应用

1 图像分割数与分类

1.1图像分割技术概述

在此基础上，本文提出了一种基于图像的多个特征提取方法。该方法可以实现对数字图像进行非重叠的分区，并且各区域间没有交叉。目前，图像分割技术在实际中得到了广泛的应用。

1.2图像分割技术分类

对于图像分割技术，目前还没有一个统一的规范，也没有具体的分割标准。目前，图像分割的主要方法有：首先是灰度门限。在采用灰度预成法进行图象的分割时，通常采用的是直方图。这种技术的实质是利用合适的门限来识别目标和背景。当图像的灰度超过了标准的阈值时，就可以判定为目标；如果比标准的门限小，就是一个背景。该算法适用于目标与背景之间存在明显的分割，因此，在目标与背景之间存在显著差异的情况下，可以使分割困难更为简单。第二种是地区法律。在使用区域法进行图象的分割时，必须使用区域选择的方法进行分割，这种方法的限制是子区域象素的灰度相同，子区不一致，而且是相互连通的。第三个是关于边界的问题。在采用边缘法进行图像分割时，首先要计算出图像的梯度，从而确定边缘图像的分割。该方法可以确定图像中的灰度改变的位置，是对象的边缘。第四个是关于边界的方法。在采用边缘方法进行图像分割时，利用一阶导数的大小，并沿一阶导数方向进行边缘的拼接。

2数字图像处理技术的具体内容

2.1图像数字化处理

把由感测器获取的影像资料进行数字变换，并保证影像在影像资料中的转化与转化，即影像资料的数码化。采样就是把影像中各个象素的座标进行数字变换，而定量则是把象素的幅度数码化。在数字化图象中，采样的数目与灰度值的定量程度有很大的影响。影像抽取技术分为萌芽、初期、飞跃四个阶段。随着影视行业和电视行业的快速发展，影像的抽取技术也随之发展起来，新的影像加工技术应运而生，如四元象素；从而实现了对前景和场景的正确利用，达到了更好的数码影像处理效果[1。

2.2图像压缩的处理

把要加工的图象进行转换与合并，就是把图象的压缩过程，可以利用一些编码来表达。图象的压缩充分体现了人对数字的相关性以及人类的视觉心理。编码和译码机是整个图象系统中的一个关键部件，如果所得到的图象与方案图象的信息一样，就是非破坏性的。

2.3图像的增强与图像复原处理

利用现代科技对影像进行强化，即通过强化影像，使影像品质得到改善，使影像辨识变得更为方便。影像强化的目的是强调影像中的资讯，而忽略影像的恶化。根据空间上的差异，将图像的强化划分为：空间强化与频域强化。目前，图像增强技术主要有：图像增强、图像增强、伪彩色增强、图像增强、图像增强等。通过对已退化的图片进行还原，即将其还原为原始图片，从而达到还原后的效果。在进行图象复原时，通常需要利用代数恢复、频域恢复和几何校正。

2.4图像分割处理

在此基础上，将图象分成若干块，并从中抽取出所需要的信息，即把每一幅图象中的象素进行归类。在此基础上，利用图象的不连续性和灰度特征对图象进行了划分。图像分割方法主要包括阈值分割、区域分割、边缘分割、图像移动物体等。在现代信息技术的飞速发展下，人们对各种不同的图象进行了大量的研究，提出了许多新颖的图象划分技术。该算法将会针对真实的影像状况，进行适当的分割[2]。

2.5图像分析处理

进行图象的分析、加工是一种较为先进的加工方法，它要求运用电脑技术，对图象进行分析、加工，最后所获得的数字和符号就是图象的特征。在进行医学影像的时候，会对出现的异常进行探测，同时也会对影像的大小进行探测。通常，技术工作者会对图片进行描述和纹理的解析。描述性分析是对区域进行内部描述、边界描述、关系描述；目前，技术工作者普遍采用的图象纹理解析法、结构法、统计法、模型法等等。目前，随着聚焦显微镜等技术的发展，目前的影像分析技术已能够完成对3D影像的处理。

3图像分割技术的具体应用

3.1车牌自动识别系统中的技术应用

从根本上讲，自动牌照识别系统的功能就是对进出小区的机动车进行监测和辨识，并能对所属单位的机动车进行身份鉴别，判定车辆是否通过。该系统能使工作人员在汽车自动辨识中加入新的汽车。采用这种方法，不仅提高了识别的效率，而且大大提高了识别的正确性，减少了资源的损耗。

3.2遥感工程的技术应用

第一部分是利用遥感技术对石油仓库目标进行光学分割。将图像分割技术用于遥感项目，可以在城市规划和军事方面得到很好的应用。通过对遥感影像的分析，能够对石油储罐的特性进行精确的识别。因其颜色单一，形状多为卵形。在石油储罐的检测与定位中，可以采用区域增长理论进行聚类。其原因在于，储罐的目标太过密集，而且虚假的目标分布较为分散。因此，在对图像进行分割时，首先要把椭圆看成是一个象素，然后把它集中到一个椭圆上，再通过区域生长来聚合成一类。该算法在保证了油库的位置精度的前提下，提高了算法的运算速度。

第二部分是利用遥感技术对机场影像进行分割。通过对机场周边地区进行图像分割，能够根据机场跑道的灰度特征、直线特征等特征进行分类。其工作原理主要是利用跑道的灰度特性，对图像进行二值化，然后再进行 Hough转换。根据变化的结果，可以看到机场的主要跑道。根据上述情况，可以对图像进行分割，从而得到机场的辅助设备。经过大量的实际应用，表明该方法具有较高的可操作性和较高的实用性[3]。

3.3火灾预防及探测的技术应用

火灾是一种普遍的灾难，在一些公共场所，火灾的防治是一个非常棘手的问题。目前，大部分地方都采用感烟、感温、感光探测器，能对火灾进行检测。但是，这种技术的缺点也很多，如果场地太大，就不能充分利用各种探测器的优点。将图像分割技术用于数字图像的处理，能使其具有更高的价值和更大的功能。利用火灾预警和检测技术，可以实现人眼的视觉功能，从而达到人眼的作用。在卫星遥感中运用了火灾预防和检测技术，经大量的实践证明，这种技术在卫星遥感中的应用是十分有效的。利用图像火灾检测与检测技术，能够对火灾的影像特征进行精确的检测与识别，从而实现自动的火灾报警。

4 结束语

因此，在此基础上，对图像分割的理论和技术进行了深入的探讨。随着数字化的发展，数字化图象技术已逐渐发展为一种基本技术手段，其相关的原理和算法也不断涌现，其实际的技术将有很大的发展空间。在今后的发展中，将多途径技术与多途径技术相融合，促进了人工智能与人机互动的发展。本课题在车辆牌照自动识别系统、遥感工程、火灾预防及检测系统等方面的应用，为进一步推广和推广影像学技术，具有一定的参考价值。

参考文献

[1]程香丽.图像分割技术在遥感影像地物信息自动提取中的应用分析[J].四川水泥，2019，25（07）：114.

[2]郭永涛，戴亚轩，龚晓伟.视频交通信息分析中的车道区域图像分割技术[J].中国水运（下半月），2020，20（01）：77-79.

[3]申太鹏，陈世容，程祝忠，等.基于RGB向量空间图像分割技术在病理定量分析中的应用[J].中国体视学与图像分析，2019，24（04）：389-397.