由于对图像处理要求的不同，CCD视觉检测图像处理方法多种多样，主要有图像变换、图像增强、图像锐化、图像分割与特征提取等多种方法。

CCD视觉检测图像分割是图像处理技术的基本方法之一，可应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。CCD视觉检测图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理，没有正确的分割就不可能有正确的识别。今天，CCD视觉检测为您简析图像分割的基本原理和处理方法。

　CCD视觉检测分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面。在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量，其本质是将像素进行分类，分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。

　　通常CCD视觉检测按两种原则进行图像分割：一是基于点相关的分割技术，即依据各个像素点的灰度不连续性进行分割；二是基于区域相关的分割技术，即依据同一区域内具有相似的区域或组织特征寻求不同区域之边界。依据这两条原则，CCD视觉检测分割方法分为基于直方图、基于边缘、基于区域和边缘分割等方法。

　　CCD视觉检测分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。CCD视觉检测是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类，但CCD视觉检测只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感。二是空间域区域增长分割方法。

它是对在某种意义上如灰度级、组织、梯度等具有相似性质的像素连通集构成分割区域。该方法有很好的分割 效果，但缺点是运算复杂，处理速度慢。其它的方法还有如边缘追踪法、锥体图像数据结构法、标记松弛迭代法、基于知识的分割方法等等。

　一般简单图像的分割，用灰度阈值分割法就足够了。灰度阈值分割法是一种基本区域的技术，这种方法是把每一个像素的灰度值与一个阈值进行比较，根据CCD视觉检测是否超过该阈值而将该像素归于两类中的一类，其关键在于阈值的计算与选取。目前大部分CCD视觉检测系统都采用LED做为外部光源，实际上当外部光源照明不均匀、有突变噪音或者背景灰度变化比较大时，整幅图像分割将没有适合的单一阈值，因为单一的阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况。这时可对图像按照坐标分块，对每一个块分别选取一个阈值进行分割，这种与坐标相关的阈值称为动态阈值法。这类算法的时间复杂度和空间复杂度比较大，但是抗噪音能力较强，对采用全局阈值不容易分割的图像有比较好的效果。动态阈值的选取比较简单的法则是，对每个像素确定以它为中心的一个邻域窗口，计算窗口内像素的最大值和最小值，然后取它们的均值作为阈值。