【技术实现步骤摘要】
新型图像分割方法
本专利技术涉及一种图像分割边缘检测，具体涉及新型图像分割方法。
技术介绍
在图像分割技术中，最常用的是利用阈值化处理进行的图像分割。在图像的阈值化处理过程中，选用不同的阈值其处理结果差异很大；阈值过大，会提取多余的部分；阈值过小，又会丢失所需的部分。实际上，这种阈值选取方法是很低效的，通常无法做到精细化。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是现有阈值分割方法无法做到局部优化，目的在于提供新型图像分割方法，解决问题。新型图像分割方法，包括提取图像基本特征形成系统框架，还包括以下步骤：将抽取的图像基本特征组合为多维向量集；对向量进行尺度变换为其他向量合成积与灰度值的二维向量；检测局部灰度值单调变换大于最小值100个单位的点；将检测点对应合成积重新组合形成边缘链表。本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：本专利技术新型图像分割方法，能够有效检测出最佳边缘点，并确定出边缘点的特征序列，具有良好的局部变化特性；具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。实施例本专利技术新型图像分割方法，包括提取图像基本特征形成系统框架，还包括以下步骤：将抽取的图像基本特征组合为多维向量集；对向量进行尺度变换为其他向量合成积与灰度值的二维向量；检测局部灰度值单调变换大于最小值100个单位的点；将检测点对应合成积重新组合形成边缘链表。以上所述的具体实施方式，对本专利技术的目的、技术方案和有益效果进行了进一...
【技术保护点】
1.新型图像分割方法，包括提取图像基本特征形成系统框架，其特征在于，还包括以下步骤：将抽取的图像基本特征组合为多维向量集；对向量进行尺度变换为其他向量合成积与灰度值的二维向量；检测局部灰度值单调变换大于最小值100个单位的点；将检测点对应合成积重新组合形成边缘链表。
【技术特征摘要】
1.新型图像分割方法，包括提取图像基本特征形成系统框架，其特征在于，还包括以下步骤：将抽取的图像基本特征组合为多维向量集；对向量进行...
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