6.11
6.12
7.2 图像分割的依据是什么？
图像分割的依据是认为图像中各区域具有不同的特性，这些特性可以是灰度、颜色、纹理等。而灰度图像分割的依据是基于相邻像素灰度值的不连续性和相似性。也即同一区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在不同区域之间的边界上一般具有灰度不连续性。所以灰度图像的各种分割算法可据此分为利用区域间
灰度不连续的基本边界的图像分割算法和利用区域内灰度相似性的基于区域的图像分割算法。 7.3 常用的图像分割方法主要包括哪几类？ 常用的图像分割方法主要包括以下四类。
（1）基于边缘检测的图像分割方法，其基本思路是先确定图像中的边缘像素，然后可把它们连接在一起构成所需的边界。它包括梯度边缘检测、二阶微分边缘检测和Hough变换等。
（2）基于阈值的图像分割方法，它是提取物体与背景在灰度上的差异，把图像分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的一种图像分割技术，适用于那些物体与背景在灰度上有较大差异的图像分割问题，严格的说，它属于区域分割技术，包括阈值化分割方法、半阈值化分割方法和基于双峰形直方图的阈值选取等。 （3）基于跟踪的图像分割方法，是先通过对图像上的点的简便运算，来检测出可能存在的物体上的点，然后在检测到的点的基础上通过跟踪运算来检测物体边缘轮廓的一种图像分割方法。它包括轮廓跟踪法和光栅跟踪法等。
（4）基于区域的图像的分割方法，是根据图像的灰度、纹理、颜色和图像像素统计特征的均匀性等图像空间局部特征，把图像中的像素规划到各个物体或区域中，进而将图像分割成若干个不同区域的一种分割方法。它包括区域生长法和分割合并法等。 7.8 Hough变换的基本思想是什么?
Hough变换的基本思想是将图像空间X-Y变换到参数空间P-Q，利用图像空间X-Y与参数空间P-Q的点——线对偶性，通过利用图像看空间X-Y中的边缘数据点去计算参数空间P-Q中参数点的轨迹，从而将不连续的边缘像素点连接起来，或将边缘像素点连接起来组成封闭边界的区域，从而实现对图像中直线段、圆和椭圆的检测。
假设边界链码的起始点是图中最上面自左至右的第一个边界点（第1行网格线与第4列网格线的交点），则该图的四方向链码是：03033 33323 22211 1111010 ，八方向链码是：06766 65543 222211.