86、图像分割技术综述：从均值漂移到分水岭算法

图像分割技术综述：从均值漂移到分水岭算法

1. 均值漂移相关技术

均值漂移是一种重要的图像分割方法，其中包含了一些关键的技术和概念。
- 带宽选择 ：在均值漂移方法里，需要确定一个用于控制像素坐标域和像素值域的滤波器核的带宽参数。这是均值漂移过程中的一个重要环节，合适的带宽参数能够影响最终的分割效果。
- 多元密度核估计 ：均值漂移方法需要确定一个多维密度核函数。核函数的作用是让特征点与均值之间的距离不同时，对均值漂移的贡献也不同，这样就能正确确定聚类的均值。在实际应用中，常使用对称核。
- Epanechnikov核 ：这是均值漂移方法中常用的核函数。若用 (x) 表示特征点与均值之间的距离，Epanechnikov核定义如下：
[
k_E(x) =
\begin{cases}
c(1 - |x|^2) & |x| \leq 1 \
0 & \text{otherwise}
\end{cases}
]
其中，(c) 是一个大于 0 的常数，用于使 (K_E(x)) 的总和为 1。该核在边界处不可微，其分段形式为：
[
k_E(x) =
\begin{cases}
1 - x & 0 \leq x \leq 1 \
0 & x > 1
\end{cases}
]

2. 顺序区域技术

顺序区域技术采用串行方法来确定图像的目标区域，下面介绍一些常见的顺序