49、灰度图像前景区域检测与不完整轮廓表示测试研究

灰度图像前景区域检测与不完整轮廓表示测试研究

在图像处理领域，前景区域检测和形状识别是重要的研究方向。本文将介绍两种不同的技术：灰度图像中前景组件的识别方法，以及基于不完整轮廓表示的形状识别算法评估方法。

灰度图像前景组件识别

在灰度图像分割中，使用分水岭分割得到的图像分区里，有些区域属于前景还是背景并不明确。为了解决这个问题，提出了一种结合全局和局部分配的方法。

1. 全局分配 ：基于相邻区域灰度级的最大差异进行分配，这种在整个图像上进行的处理计算效率较高，能在有较高置信度时完成大部分分配。
2. 局部分配 ：当图像不同部分具有相同的最大灰度级差异，但需要做出不同决策时使用。

该方法的具体步骤如下：
1. 步骤一 ：检测出最具感知相关性的前景区域，对应景观表示中山脉和丘陵的峰值。
2. 步骤二 ：检测出相关性稍小的区域，对应山脉和丘陵斜坡上的节点。
3. 步骤三 ：对步骤二处理后位于前景组件边界的一些背景节点进行最终局部处理。相邻前景节点且相对于其相邻背景节点具有最大代表性灰度级的背景节点，若改变状态会导致拓扑变化（如作为两个前景组件的连接链路或同一前景组件不同部分的桥梁），则将其分配给前景，并设置相应参数 $s_i = n_{i,j} + s_j + 1$，其中 $s_j$ 和 $n_{i,j}$ 分别表示最近前景节点 $R_j$ 的参数集和 $R_i$ 与 $R_j$ 之间的节点数。

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