【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像分割，具体涉及一种图像分割方法与系统、存储介质。
技术介绍
1、在工业领域、医学领域或者自动驾驶领域，需要基于颜色、灰度、亮度等进行快速分割。目前，大多采用深度学习算法进行分割，或者采用传统算法进行分割，其中，深度学习算法需要大量图片进行训练费时费力且推理时间很长，而传统算法是固定阈值的分割算法，譬如漫水填充算法，对光照灰度变化比较敏感，鲁棒性不强，分割边缘准确性较差，容易形成分割区域的空洞。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提出一种图像分割方法与系统、计算机可读存储介质，以提高图像分割的效率和准确性。
2、为实现上述目的，本申请实施例提供一种图像分割方法，所述方法包括：
3、获取待分割图像，从所述待分割图像中选择n个像素点；n大于等于1；
4、根据所述n个像素点以及预设分割策略，对所述待分割图像进行分割得到m个图像分割区域；m小于等于n；
5、其中，所述预设分割策略包括：
6、获取任意一个像素点为中心的t邻域范围...
【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述获取待分割图像，包括：
3.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述从所述待分割图像中选择n个像素点，包括：
4.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述像素特征值为预设尺寸的图像区域中各个像素点的像素值均值。
5.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，t等于4或8。
6.一种图像分割系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的图像分割系统，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述获取待分割图像，包括：
3.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述从所述待分割图像中选择n个像素点，包括：
4.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述像素特征值为预设尺寸的图像区域中各个像素点的像素值均值。
5.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，t等于4或8。
6.一种图像分割系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的图像分割系统，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐欢，张坤雷，陈学文，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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