区域检测算法-MSERs

本文介绍了MSER(最大稳定极值区域)算法,包括其提取步骤和原理,涉及像素点排序、极值区域生成、稳定区域判定、区域拟合和归一化。同时,讨论了MSER在黑底白字图像中的检测问题以及区域拟合中的矩原理。并提供了相关博客链接,深入探讨分水岭算法、Component Tree、ER提取、区域筛选等概念。

区域检测算法-MSERs:最大稳定极值区域

 参考书籍——《图像局部不变性特征与描述》王永明、王贵锦著

 

MSER最大极值稳定区域的提取步骤:1.像素点排序   2.极值区域生成   3.稳定区域判定   4.区域拟合   5.区域归一化

MSER算法介绍:参看博客——http://www.cnblogs.com/frischzenger/p/3334569.html

问题综合:

1.《图像局部不变性特征与描述》P103,分水岭算法的思想是怎么样的?

答:1)分水岭算法步骤和opencv如何实现?

分水岭算法(理论+opencv实现)。参看博客——http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/7056466.html

2)几个概念1. 局部最小值点,该点对应一个盆地的最低点,当我们在盆地里滴一滴水的时候,由于重力作用,水最终会汇聚到该点。注意:可能存在一个最小值面,该平面内的都是最小值点。
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