图像分割——区域分裂合并法

图像分割——区域分裂合并法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_42291376/article/details/143414079

图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，用于将图像划分为不同的区域或对象。区域分裂合并法是一种常用的图像分割方法，它通过递归地分裂和合并图像区域来实现精确的分割效果。本文将详细介绍区域分裂合并法的具体步骤和实现原理。

一 区域分裂合并法

区域分裂合并法无需预先指定种子点,它按某种一致性准则分裂或者合并区域.可以先进行分裂运算,然后再进行合并运算;也可以分裂和合并运算同时进行,经过连续的分裂和合并,最后得到图像的精确分割效果。分裂合并法对分割复杂的场景图像比较有效。具体实现时,分裂合并算法是基于四叉树数据表示方式进行。

下面介绍分裂合并法的具体步骤。

1. 初始分割
   把一幅图像分裂到第二层，子块数n = 16，子块标号如下图。

2. 合并处理
   按预先给定的合并原则，对第二层的每4个子块进行检查。假定子块21、22、23、24符合合并原则，合并后标记为20。

3. 分裂处理
   当第二层中的每一子块内像素不满足特性均匀性条件时，将它们分裂成4个子块。如对13子块分裂.经对图像分裂与合并处理，共分成28块。

4. 组合处理
   以每块为中心，检查与其相邻各块，凡符合特征均匀性的，再次合并。

5. 消失小区
   标号为⑤和⑦的两个小区，与相邻大块比较，按它们对邻近大块的均匀性程度分别划到区号为④和⑥中去，经这样处理后的输出结果为五个区域。

区域分裂合并法通过递归地分裂和合并图像区域，能够有效地处理复杂的场景图像。这种方法在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，例如目标检测、图像识别等。