69、图像分割与建模方法解析

图像分割与建模方法解析

1. 边缘导向拓扑图像分割算法

边缘导向拓扑图像分割算法旨在有效分割图像中的关键对象，其具体步骤如下：
1. 识别边缘集 ：确定图像中的边缘集合 (X)。
2. 进行Delaunay三角剖分 ：对边缘集 (X) 进行Delaunay三角剖分。
3. 计算并识别区域 ：计算 (\beta_p^1(K_{\alpha}))，并将 (\Re^2 - K_{\alpha}) 中的区域识别为 (p) - 持久、 (p) - 瞬态或 (d) - 三角形区域。
4. 区域排序 ：将区域按 (\alpha) 值递增的顺序排列成集合 (F)。
5. 区域合并循环 ：
- 当 (F) 非空时，取出 (F) 中的第一个面 (\sigma)，并将其从 (F) 中移除。
- 若合并后的区域满足 (\beta_p^1(\text{merged regions}) = \beta_p^1(K_{\alpha}))，则将 (\sigma) 与最相似的相邻区域合并。

以下是该算法的流程：

graph TD;
    A[识别边缘集X] --> B[进行Delaunay三角剖分];
    B --> C[计算βp1(Kα)并识别区域];
    C --> D[区域按α值排序成集合F];
    D --> E{F是否为空};
    E -- 否