图像分割
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。
常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征。
设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为：
若取：b0=0(黑)，b1=1(白)，即为我们通常所说的图像二值化。
阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于背景的图像元素g(i,j)=0。
由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。
阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。有着各种各样的阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。
阈值处理技术参看：
区域分割是讲图像按照相似性准则分成不同的区域，主要包括区域增长，区域分裂合并和分水岭等几种类型。
区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于1. 初始点（种子点）的选取。 2. 生长准则。 3. 终止条件 。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标的提取。
区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就长成了。
区域生长需要选择一组能正确代表所需区域的种子像素，确定在生长过程中的相似性准则，制定让生长停止的条件或准则。相似性准则可以是灰度级、彩色、纹理、梯度等特性。选取的种子像素可以是单个像素，也可以是包含若干个像素的小区域。大部分区域生长准则使用图像的局部性质。生长准则可根据不同原则制定，而使用不同的生长准则会影响区域生长的过程。
图1是区域增长的示例。
区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多的区域
区域生长实现的步骤如下:
区域分裂合并算法的基本思想是先确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度，当图像中某个区域的特征不一致时就将该区域分裂成4个相等的子区域，当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至所有区域不再满足分裂合并的条件为止。当分裂到不能再分的情况时，分裂结束，然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，如果有就将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。在一定程度上区域生长和区域分裂合并算法有异曲同工之妙，互相促进相辅相成的，区域分裂到极致就是分割成单一像素点，然后按照一定的测量准则进行合并，在一定程度上可以认为是单一像素点的区域生长方法。区域生长比区域分裂合并的方法节省了分裂的过程，而区域分裂合并的方法可以在较大的一个相似区域基础上再进行相似合并，而区域生长只能从单一像素点出发进行生长（合并）。
反复进行拆分和聚合以满足限制条件的算法。
令R表示整幅图像区域并选择一个谓词P。对R进行分割的一种方法是反复将分割得到的结果图像再次分为四个区域，直到对任何区域Ri，有P(Ri)=TRUE。这里是从整幅图像开始。如果P(R)=FALSE，就将图像分割为4个区域。对任何区域如果P的值是FALSE．就将这4个区域的每个区域再次分别分为4个区域，如此不断继续下去。这种特殊的分割技术用所谓的四叉树形式表示最为方便(就是说，每个非叶子节点正好有4个子树)，这正如图10.42中说明的树那样。注意，树的根对应于整幅图像，每个节点对应于划分的子部分。此时，只有R4进行了进一步的再细分。
如果只使用拆分，最后的分区可能会包含具有相同性质的相邻区域。这种缺陷可以通过进行拆分的同时也允许进行区域聚合来得到矫正。就是说，只有在P(Rj∪Rk)=TRUE时，两个相邻的区域Rj和Rk才能聚合。
前面的讨论可以总结为如下过程。在反复操作的每一步，我们需要做：
可以对前面讲述的基本思想进行几种变化。例如，一种可能的变化是开始时将图像拆分为一组图象块。然后对每个块进一步进行上述拆分，但聚合操作开始时受只能将4个块并为一组的限制。这4个块是四叉树表示法中节点的后代且都满足谓词P。当不能再进行此类聚合时，这个过程终止于满足步骤2的最后的区域聚合。在这种情况下，聚合的区域可能会大小不同。这种方法的主要优点是对于拆分和聚合都使用同样的四叉树，直到聚合的最后一步。
分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。
分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。在该算法中，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。
分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。显然，分水岭表示的是输入图像极大值点。因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像，即
分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化，都会产生过度分割的现象。但同时应当看出，分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，是得到封闭连续边缘的保证的。另外，分水岭算法所得到的封闭的集水盆，为分析图像的区域特征提供了可能。
为消除分水岭算法产生的过度分割，通常可以采用两种处理方法，一是利用先验知识去除无关边缘信息。二是修改梯度函数使得集水盆只响应想要探测的目标。
为降低分水岭算法产生的过度分割，通常要对梯度函数进行修改，一个简单的方法是对梯度图像进行阈值处理，以消除灰度的微小变化产生的过度分割。即
程序可采用方法：用阈值限制梯度图像以达到消除灰度值的微小变化产生的过度分割，获得适量的区域，再对这些区域的边缘点的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没的过程，梯度图像用Sobel算子计算获得。对梯度图像进行阈值处理时，选取合适的阈值对最终分割的图像有很大影响，因此阈值的选取是图像分割效果好坏的一个关键。缺点：实际图像中可能含有微弱的边缘，灰度变化的数值差别不是特别明显，选取阈值过大可能会消去这些微弱边缘。
参考文章：
图像分割的一种重要途径是通过边缘检测，即检测灰度级或者结构具有突变的地方，表明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方。这种不连续性称为边缘。不同的图像灰度不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。
图像中边缘处像素的灰度值不连续，这种不连续性可通过求导数来检测到。对于阶跃状边缘，其位置对应一阶导数的极值点，对应二阶导数的过零点(零交叉点)。因此常用微分算子进行边缘检测。常用的一阶微分算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子，二阶微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等。在实际中各种微分算子常用小区域模板来表示，微分运算是利用模板和图像卷积来实现。这些算子对噪声敏感，只适合于噪声较小不太复杂的图像。
由于边缘和噪声都是灰度不连续点，在频域均为高频分量，直接采用微分运算难以克服噪声的影响。因此用微分算子检测边缘前要对图像进行平滑滤波。LoG算子和Canny算子是具有平滑功能的二阶和一阶微分算子，边缘检测效果较好，
在边缘检测算法中，前三个步骤用得十分普遍。这是因为大多数场合下，仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的精确位置或方向．边缘检测误差通常是指边缘误分类误差，即把假边缘判别成边缘而保留，而把真边缘判别成假边缘而去掉．边缘估计误差是用概率统计模型来描述边缘的位置和方向误差的．我们将边缘检测误差和边缘估计误差区分开，是因为它们的计算方法完全不同，其误差模型也完全不同．
Roberts算子 ：边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。经分析，由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应，故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理，边缘定位的精度不是很高。
Prewitt算子 ：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均，但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。
Sobel算子 ：Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均，但是Sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。
Isotropic Sobel算子 ：加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致，就是通常所说的各向同性。
在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的；另一个是检测垂直平边沿的 。Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的，另一个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel算子的处理方法。
1971年，R.Kirsch[34]提出了一种能检测边缘方向的Kirsch算子新方法：它使用了8个模板来确定梯度幅度值和梯度的方向。
图像中的每个点都用8个掩模进行卷积，每个掩模对某个特定边缘方向作出最大响应。所有8个方向中的最大值作为边缘幅度图像的输出。最大响应掩模的序号构成了对边缘方向的编码。
Kirsch算子的梯度幅度值用如下公式：
不同检测算子的对比：
参考文章：
文章引用于 木夜溯
编辑 Lornatang
校准 Lornatang
跪求图像分割snake算法详细解释_基于遗传算法的图像分割
这个不太熟悉，下面是转载，希望能帮到你：图像分割有那些方法区别如何图像分割有那些方法区别如何？图像分割是图像处理领域中的一个基本问题。从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的、采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域，基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。·1基于区域的图像分割图像分割中常用的直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等均属于基于区域的方法。（1）直方图门限分割就是在一定的准则下，用一个或几个门限值将图像的灰度直方图（一维的或多维的）分成几个类，认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体，可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差（或最大类间方差）、最大熵（可使用各种形式的熵）、最小错误率、矩不变、最大繁忙度（由共生矩阵定义）等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息，而忽略了图像中的空间信息，对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。（2）区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T.C.Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多的区域。（3）基于图像的随机场模型法主要以Markov随机场作为图像模型，并假定该随机场符合Gibbs分布。使用MRF模型进行图像分割的问题包括：邻域系统的定义；能量函数的选择及其参数的估计；极小化能量函数从而获得最大后验概率的策略。邻域系统一般是事先定义的，因而主要是后面两个问题。S.Geman，首次将基于Gibbs分布的Markov随机场模型用于图像处理，详细讨论了MRF模型的邻域系统，能量函数，Gibbs采样方法等各种问题，提出用模拟退火算法来极小化能量函数的方法，并给出了模拟退火算法收敛性的证明，同时给出了MRF模型在图像恢复中的应用实例。在此基础上，人们提出了大量的基于MRF模型的图像分割算法。（4）标记法（labeling）就是将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，对图像中的每一个象素，用一定的方式赋之以这些标记中的某一个，标记相同的连通象素就组成该标记所代表的区域。标记法常采用松弛技术来给图像中的各个象素赋予标记，一般可分为离散松弛、概率松弛、模糊松弛等三种。Smith等人最先采用松弛标记技术进行图像分割，以后人们又提出了大量的图像松弛分割算法。另外，松弛标记不仅可用于图像分割，还可用于边缘检测、目标识别等。·2基于边缘的图像分割基于边缘的分割方法则与边缘检测理论紧密相关，此类方法大多是基于局部信息的，一般利用图像—阶导数的极大值或二阶导数的过零点信息来提供判断边缘点的基本依据，进一步还可以采用各种曲线拟合技术获得划分不同区域边界的连续曲线。根据检测边缘所采用的方式的不同，边缘检测方法可大致分为以下几类：基于局部图像函数的方法、图像滤波法、基于反应—扩散方程的方法、基于边界曲线拟合的方法及活动轮廊（activecontour）法等。(1)基于局部图像函数法的基本思想是将灰度看成高度，用一个曲面来拟合一个小窗口内的数据，然后根据该曲面来决定边缘点.(2)图像滤波法是基于如下理论的：即对滤波算子与图像的卷积结果求导，相当于用算子的同阶导数与图像做卷积。于是，只要事先给出算子的一阶或二阶导数，就可以将图像平滑滤波与对平滑后的图像求一阶或二阶导数在一步完成。因而，这种方法的核心问题是滤波器的设计问题。常用的滤波器主要是高斯（Gaussian）函数的一阶和二阶层数，Canny认为高斯函数的一阶导数是他求得的最优滤波器的较好似近，一般采用Laplacian算子求高斯函数的二阶导数得到LOG(LaplacianofGaussian)滤波算子，该算子由计算机视觉的创始人Marr首先提出.近年来研究的滤波器还有可控滤波器（steerable），B-样条滤波器等。问题提出：图像滤波的方法是基于对平滑滤波后的图像求其一阶导数的极大值或二阶导数的过零点来决定边缘的，必然遇到的问题是，一阶的极大值或二阶导数的过零点对应的像素点是否真的就是边缘点？(3)基于反应—扩散方程的方法是从传统意义上的Gaussian核函数多尺度滤波来的。由于本人阅读文献有限，这里不多做介绍了。(4)基于边界曲线拟合的方法用平面曲线来表示不同区域之间的图像边界线，试图根据图像梯度等信息找出能正确表示边界的曲线从而得到图像分割的目的，而且由于它直接给出的是边界曲线而不象一般的方法找出的是离散的、不相关的边缘点，因而对图像分割的后继处理如物体识别等高层处理有很大帮助。即使是用一般的方法找出的边缘点，用曲线来描述它们以便于高层处理也是经常被采用的一种有效的方式。L.H.Staib等人在文献中给出了一种用Fourier参数模型来描述曲线的方法，并根据Bayes定理，按极大后验概率的原则给出了一个目标函数，通过极大化该目标函数来决定Fourier系数。实际应用中，先根据对同类图像的分割经验，给出一条初始曲线，再在具体分割例子中根据像数据优化目标函数来改变初始曲线的参数，拟合图像数据，得到由图像数据决定的具体曲线。这种方法比较适合于医学图像的分割。除了用Fourier模型来描述曲线外，近年来还研究了一些其它的曲线描述方法，如A.Goshtasby详细介绍了用有理Gaussian曲线和曲面来设计和拟合二维及三维形状的方法。R.Legault等人给出了一种曲线平滑的方法。M.F.Wu等人给出了一种双变量三维Fourier描述子来描述三维曲面。(5)活动轮廓（又称Snake模型）是一种可变形模型（或称弹性模型），最初由Kass等人提出。活动轮廓法边缘检测认为图像中各区域的轮廓线应为平滑曲线，各轮廓线的能量由内部能量及外部能量（包括图像能量及控制能量）两部分组成，其中内部能量表征了轮廓线的光滑约束，图像能量由轮廓线上对应点的灰度、梯度和角点曲率半径（若该点为角点）等决定，而控制能量则代表了图像平面上固定点对轮廓线的吸引或排斥作用。采用变分法求解该能量函数的极小值就可得到与区域边界相对应的轮廓线。
图像分割
图像分割是一种将图像分成若干个特定区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。这些区域具有独特的性质，可以从图像处理到图像分析的过程中进行进一步的分析和处理。图像分割是图像处理中的关键步骤，可以将数字图像划分成互不相交的区域，同时标记出属于同一区域的像素。现有的图像分割方法有很多种，主要包括基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。这个过程也可以被看作是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。数据标注在图像分割中具有至关重要的作用。数据标注是指对图像中的每个像素进行标签标注，以用于图像分割任务。这对于训练机器学习模型以及实现自动化图像分割都是至关重要的。标注数据可以帮助模型了解图像中的不同部分，以及它们与周围环境的相互作用。通过标注数据，模型可以学习到区分不同物体、纹理和背景的特性，从而在未知图像中准确地进行分割。此外，高质量的标注数据还可以纠正模型的错误，并提高模型的泛化能力。通过对比不同模型的表现，可以选择出最优的模型进行进一步优化。然而，数据标注也是一个耗时且成本高昂的过程。为了降低标注成本并提高效率，研究者们正在开发高效的数据标注工具和自动化标注技术，以提高图像分割的准确性和效率。
aam是什么意思
aam的意思是多边环境协定。aam来源于西班牙语，在《郎文当代高级西语辞典》中，共找到23个与aam相关的用法和句子。aam一般作为名词使用，如在AAM(多边环境协定)等常见短语中出现较多。AAM是声音管理功能。硬盘的噪音大多由于本身的震动和磁头的不断操作产生，换言之在相同的环境下，同类硬盘的转速越高，噪音越大。为了解决这一问题，不少厂商为硬盘提供了声音管理功能，即AAM(Automatic Acoustic Management)，硬盘通过AAM的调节，在安静模式/高性能模式中调节以满足用户的需求。简单的说就是性能换静音 VISTA 可以使用光盘WINPE解决 因为软件改变的是硬盘内的固件 一次改变终身有效。AMM也能指未来空中交通。基于新型飞行器的应用统称为“未来空中交通”(Advanced Air Mobility,AAM)。未来空中交通不仅包括上述应用场景，根据美国国家航空航天局(NASA)的定义，未来空中交通包括客货运及其他航空作业任务，例如航空巡视、航空搜救，也包括半径在50km范围内的城市内或农村内航空作业任务，远至几百公里的不同城市之间、不同农村之间，或城市与农村之间的航空作业任务。
aam是什么意思
aam意思有多种分别是声音管理功能、aam文件、乐团、模型。1、声音管理功能。硬盘的噪音大多由于本身的震动和磁头的不断操作产生，换言之在相同的环境下，同类硬盘的转速越高，噪音越大。不少厂商为硬盘提供了声音管理功能，简单的说就是性能换静音 VISTA 可以使用光盘WINPE解决 因为软件改变的是硬盘内的固件 一次改变终身有效。2、AAM 文件。总共有二种与此格式相关的软件程序。 通常这些是一种 Authorware Map File 格式。Windows、 Mac和 FreeBSD支持文件扩展名 AAM。 这些类型的文件主要可以在桌面设备上和某些移动设备上找到。 AAM 文件的普及性为“低”，这意味着这些文件不是很普及。3、乐团。英国乐团。1973年由霍格伍德创建。乐团的名称来源于18世纪伦敦的一个音乐组织。乐团是在“原本主义”思潮影响下建立起来的，追求研究早期音乐文献，以原始的乐器，演奏巴洛克时期的音乐。在霍格伍德的带领下，乐团访问过许多国家，录制了大量高水准的唱片，也获得过许多大奖，被认为是最有代表性的古乐演奏团之一。4、模型。AAM的思想最早可以追溯到1987年kass等人提出的snake方法，主要用于边界检定与图像分割。该方法用一条由n个控制点组成的连续闭合曲线作为snake模型，再用一个能量函数作为匹配度的评价函数，首先将模型设定在目标对象预估位置的周围，再通过不断迭代使能量函数最小化，当内外能量达到平衡时即得到目标对象的边界与特征。
sql语句中constraint是什么意思
USING INDEX可以让你在创建主键、唯一性约束的时候使用指定的索引或创建索引、或修改索引的存储结构。官方解释：Using Indexes to Enforce ConstraintsWhen defining the state of a unique or primary key constraint, you can specify an index for Oracle to use to enforce the constraint, or you can instruct Oracle to create the index used to enforce the constraint.using_index_clauseYou can specify theusing_index_clause only when enabling unique or primary key constraints. You can specify the clauses of theusing_index_clause in any order, but you can specify each clause only once.If you specify schema.index, then Oracle attempts to enforce the constraint using the specified index. If Oracle cannot find the index or cannot use the index to enforce the constraint, then Oracle returns an error.If you specify the create_index_statement, then Oracle attempts to create the index and use it to enforce the constraint. If Oracle cannot create the index or cannot use the index to enforce the constraint, then Oracle returns an error.If you neither specify an existing index nor create a new index, then Oracle creates the index. In this case:The index receives the same name as the constraint.If table is partitioned, then you can specify a locally or globally partitioned index for the unique or primary key constraint.Restrictions on theusing_index_clauseThe following restrictions apply to theusing_index_clause:You cannot specify this clause for a view constraint.You cannot specify this clause for a NOT NULL, foreign key, or check constraint.You cannot specify an index (schema.index) or create an index (create_index_statement) when enabling the primary key of an index-organized table.You cannot specify the domain_index_clause of index_properties or theparallel_clause ofindex_attributes.希望能帮到您
