基于區(qū)域方法的圖像分割_第1頁
基于區(qū)域方法的圖像分割_第2頁
基于區(qū)域方法的圖像分割_第3頁
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文檔簡介

1、基于區(qū)域方法的圖像分割圖像表示分成邊界表示（如鏈碼、邊界分段等）和區(qū)域表示（如四叉樹、骨架等）兩大類。邊界表示關(guān)心的是圖像中區(qū)域的形狀特征；區(qū)域表示則傾向于反映區(qū)域的灰度、顏色、紋理等特征的特點(diǎn)。圖像分割方法有以下三種：1、基于邊緣的方法梯度法 方法直觀，分割結(jié)果比較美觀簡單，但邊緣檢測受噪聲影響大，不能保證邊緣的封閉性 2、基于區(qū)域的方法 區(qū)域生長法、分裂合并法 保證得到邊緣封閉的區(qū)域，缺點(diǎn)是邊緣復(fù)雜，沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)描述區(qū)域 3 、基于識別的方法 通過識別結(jié)果的反饋實(shí)現(xiàn)分割本文主要探討基于區(qū)域的方法。（1）、區(qū)域生長方法區(qū)域生長是一種根據(jù)事前定義的準(zhǔn)則將像素或子區(qū)域聚合成更大區(qū)域的過程，主要考

2、慮象素及其空間鄰域象素之間的關(guān)系。 基本思想：從種子區(qū)域（可以是單個像素）開始，逐步增長，獲得滿足一致性的最大區(qū)域。主要問題： （1）種子區(qū)域的確定； （2）作為生長依據(jù)的一致性度量；一致性度量 一般方法：灰度均值、灰度方差、紋理、顏色、區(qū)域形狀等。算法實(shí)現(xiàn)：1）根據(jù)圖像的不同應(yīng)用選擇一個或一組種子，它或者是最亮或最暗的點(diǎn)，或者是位于點(diǎn)簇中心的點(diǎn)。2）選擇一個相似性準(zhǔn)則。 （灰度級、 彩色、 紋理、 梯度等特性相似）3）從該種子開始向外擴(kuò)張，不斷將與集合中各個像素連通、且滿足相似性準(zhǔn)則的像素加入集合。4）上一過程進(jìn)行到不再有滿足條件的新結(jié)點(diǎn)加入集合為止。（終止準(zhǔn)則）通過像素集合的區(qū)域增長算法實(shí)現(xiàn)：區(qū)域A區(qū)域B種子像素（2）、區(qū)域分裂合并區(qū)域分裂合并法無需預(yù)先指定種子點(diǎn),它按某種一致性準(zhǔn)則分裂或者合并區(qū)域.可以先進(jìn)行分裂運(yùn)算,然后再進(jìn)行合并運(yùn)算;也可以分裂和合并運(yùn)算同時進(jìn)行,經(jīng)過連續(xù)的分裂和合并,最后得到圖像的精確分割效果。分裂合并法對分割復(fù)雜的場景圖像比較有效。算法實(shí)現(xiàn)：1）對圖像中灰度級不同的區(qū)域，均分為四個子區(qū)域2）如果相鄰的子區(qū)域所有像

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