一、图像分割的基本概念
1.1专有名词
前景和背景
区域
像素间的连通性
连通路径
1.2概念
1.3图像分割的依据
1.4图像边缘
相关例题（不重要）
算子的边缘检测效果分析：
二、灰度阈值分割
2.1概述
2.2基本原理
2.3步骤
2.4阈值类型
2.5确定灰度阈值的常用方法
利用灰度直方图确定阈值
迭代法确定最优阈值
概念补充:分割误差
利用最小化误差概率确定最优阈值
原理
结论
最大类间方差法确定最优阈值（Otsu法)
结论
直方图变换法（一种局部阈值方法)
动态阈值法
三、基于区域的分割
传统的区域分割算法有区域生（增）长法和区域分裂合并法。
3.1区域生（增）长法
基本步骤：
举例
3.2 区域分裂与合并法
举例
四、二值图像的轮廓提取与轮廓跟踪
图像分割后的结果通常是一幅二值图像，所有目标区域都被赋予同一种灰度值（黑或白），背景
区域被赋予另一种灰度值（白或黑）
4.1二值图像的轮廓提取：
4.2二值图像的轮廓跟踪：
五、模板匹配
常用的模板匹配方法：
- 相关法
- 误差法
5.1相关法
