图像分割几个算子的区别及其应用？

auto_threshold,var_threshold,dyn_threshold,bin_threshold,四个阈值分割的区别及用在哪些方面？

阈值分割主要用于对图像按照相同集合的灰度值提取成多个区域，该算法也是blob提取用到的核心算法。
根据应用场景和不同图像的效果，分为全局阈值和局部阈值。
threshold 是全局阈值，不管你图像是怎么样的，都是全局分割，当然你也可以使用灰度直方图工具去自动计算范围进行分割；
其中，bin_threshold 是自动全局阈值，要求图像前景和背景图像差异明显，灰度直方图呈现明显的两个波峰，一个是目标一个是背景，即可自动计算峰谷提取区域；
在halcon 12版本已经升级为binary_threshold可以自由筛选白色的还是黑色的区域（包含halcon 13.0 ）；

1. read_image (Image, 'fin2')
   
2. bin_threshold (Image, Region)

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这样，背景和目标就可以自动的明确的区分出来了。
而dyn_threshold和var_threshold都是局部阈值，它的输入图像是经过高斯滤波以后的图像，通过原始图像和滤波后图像的对比度进行匹配找出目标。用在背景不怎么均匀的图像上面。var_threshold还通过标准偏差来分析图像，具体请参考《HALCON工业应用实用教程》第二册第8.1.4章。

1. read_image (Image, 'alpha1')
   
2. median_image (Image, ImageMedian, 'circle', 10.5, 'mirrored')
   
3. dyn_threshold (Image, ImageMedian, RegionDynThresh, 15, 'dark')

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原图：


效果图：


缺陷检测常用dyn_threshold和var_threshold算子，但是var_threshold比dyn_thrshold执行时间更长。
最后一个更简单， auto_threshold 根据灰度直方图，提取峰谷（经过高斯滤波平滑后的图像的灰度直方图），然后把按照峰谷分割图像，一个峰属于一个区域，这样会划分很多个区域。