17、自然图像分割算法研究与实践

自然图像分割算法研究与实践

在图像处理领域，图像分割是一项关键任务，它对于高级图像理解起着至关重要的作用。接下来，我们将深入探讨两种不同的图像分割算法及其相关实践。

基于斜坡不连续性的多尺度图像分割算法

该算法旨在检测具有任意形状和均匀性水平的低级图像结构。以下是该算法的详细步骤：
1. 斜坡变换 ：将图像转换为斜坡幅度图，此过程被称为斜坡变换。通过这个变换，能够有效地测量图像中斜坡边缘的对比度。例如，在一个合成图像中，包含一个尖锐的阶跃边缘和一个宽斜坡边缘，尽管它们宽度不同，但斜坡变换能为这两个边缘给出相似的值，而固定长度的梯度滤波器则无法正确测量斜坡幅度。
2. 区域种子提取 ：找到斜坡幅度图的盆地，这些盆地对应着区域种子，其余的像素则为斜坡像素。
3. 最终标记 ：当任何 $P (t)(·)$ 的最高变化变得非常小时，停止迭代，并使用具有最大概率的标签对斜坡像素进行标记，即 $iii ←arg max_{\ell}P (t)(i ←ℓ)$。
4. 多尺度分割 ：在有限的光度尺度集合（即对比度水平）上分析这些区域，生成图像的多尺度分割结果。对于给定的对比度水平 $\sigma$，图像的分割定义为将图像划分为所有边界片段的光度尺度大于或等于 $\sigma$ 的区域。边界片段是分隔两个相邻区域的一组相连边界像素。如果一个片段 $f$ 满足 $\frac{1}{|f|}\sum_{ppp∈f} I{C(ppp)<σ} < α$（其中 $|f|$ 表示片段的长度，$α$ 是一个小常数，在实验中设置为