谭升
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【数字图像处理】7.9:灰度图像-图像分割 区域分割之区域分离

灰度图像-图像分割 区域分割之区域分离

废话开始,今天本来只想写一篇,但晚上觉得还是快把区域分割简单介绍下,后面开始彩色图像类的知识学习和代码实现,下一篇介绍分水岭算法,这才是个头疼的算法,今天的区域分离(合并)相对比较好理解。

算法原理

首先本算法依然是基于区域的,用到的区域的性质是区域的均值和标准差,简单描述算法,如果一个区域满足设定的均值范围和标准差范围,设置整个区域为亮,否则将次区域分为四份,每一份继续递归进行,直至预先设定的最小区域。

从结构来讲可以抽象成一颗四叉树:

算法最核心的是设计一个判别式,上面说的判别式是均值和均方的联合,也可以使用其他判别式,根据实际情况可以具体设计。

算法:

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  1. 初始化,输入参数,包括均值上下界m1,m2,标准差上下界d1,d2
  2. 计算区域均值和标准差,如果满足条件,输出对应设置为亮 否者将区域分为四份
  3. 将其中一份带入步骤2递归进行计算
  4. 如果区域分割小于设定的最小值结束递归。

代码

实验结果

原图:

想要分离周围的星云,参数见图中标注:

原图:

同样分离周围的星云,参数见图中标注:

总结

此算法运行速度很快,但精确度不够高,因为设置的最小区域值决定了区域分割的准确性,所以会有锯齿状的边缘,这是一个缺点。
待续。。。

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