Image 有多少种特征用于基于区域的分割

我必须使用基于区域的方法对前景（FG）和背景（BG）进行分类。我读了很多关于那个问题的论文。然而，在我读过的几乎所有的论文中，他们经常使用均值特征来比较均方误差，如

(I(x)-mean(FG)).^2>(I(x)-mean(BG)).^2=>x belong to BG 

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一些作者添加了一些使用统计术语（添加西格玛术语）的条件。描述图像区域的另一个特征是什么。你能给我推荐一些特色吗？非常感谢

试试我在Matlab中创建的名为“量化”的函数，注意这是用于灰度图像的。它会自动在图像中找到阈值，并将所有像素分类为以下类别之一：FG或BG：

function [quant2_A_min,quant2_A_max] = Quantization(fname)

% If there is less that one input argument 'B20.BMP' will be read in.
if nargin <1
    fname='B20.BMP'
end
% define fname as the variable 'X'.
X=fname;
%splits the image into 2 levels by obtaining 2 threshold values.
thresh = multithresh(X,1);
%Contructs a vector of max values so that the max value in each
%quantization interval is assigned to the 2 levels of o/p image
valuesMax = [thresh max(X(:))];
[quant2_A_max, index] = imquantize(X,thresh,valuesMax);
%Contructs a vector of min values so that the min value in each
%quantization interval is assigned to the 2 levels of the o/p image
valuesMin = [min(X(:)) thresh];
%use the output argument index to assign the MIN values to the output image
%instead if called imquantize again.
quant2_A_min = valuesMin(index);
%Display both 2 level images side by side
imshowpair(quant2_A_min,quant2_A_max,'montage');...
    title('Quantised Images (Min & Max)', 'FontSize',14,...
'fontweight','bold');
end

函数[quant2\u A\u min，quant2\u A\u max]=量化（fname）
%如果少于一个输入参数，则将读入“B20.BMP”。
如果纳金抱歉的话。我问的是基于区域分割的特征