グラディエントベースの領域抽出（Gradient-based Region Extraction）は、画像処理やコンピュータビジョンの分野で使用されるアルゴリズムの一種です。このアルゴリズムは、画像中の異なる領域や物体を特定するために、画像の勾配情報を利用します。

グラディエントは、画像の輝度値の変化の強さや方向を表すベクトルです。画像中の領域境界やエッジは、輝度値の急激な変化を示す箇所であり、その変化をグラディエントによって検出することができます。

グラディエントベースの領域抽出では、以下の手順が一般的に使用されます：

1. 画像の勾配計算: 画像中の各ピクセルに対して、勾配（輝度値の変化の強さや方向）を計算します。一般的には、SobelやPrewittなどのフィルタを使用して勾配を計算します。

2. 勾配強度の閾値処理: 勾配の強度を閾値と比較し、一定の値以上のピクセルをエッジとして抽出します。これにより、画像中のエッジ情報が得られます。

3. 領域抽出: 抽出されたエッジ情報を元に、領域抽出を行います。一般的には、エッジが閉じた輪郭を形成している場合、その内側に囲まれた領域を抽出します。これにより、画像中の異なる領域や物体が分離されます。

グラディエントベースの領域抽出は、物体検出、セグメンテーション、エッジ検出などの画像解析タスクにおいて広く使用されます。勾配情報を利用することで、画像中の異なる領域や物体を特定することができます。また、勾配情報に基づいて領域の境界を検出するため、画像中の物体の形状や輪郭を抽出するのにも有用です。