36、从重叠图像中提取矩形区域边界框

从重叠图像中提取矩形区域边界框

在计算机视觉领域，准确确定重叠图像片段的边界是一个具有挑战性的问题。传统的分水岭算法在处理这类问题时存在一定的局限性，无法在所有情况下生成完美的角点，对于特定的计算机视觉应用，如实例分割，其生成的区域形状近似效果欠佳。本文将介绍一种新颖的算法，它能够更优地解决从重叠图像中提取矩形区域边界框的问题。

问题背景

在复杂的分割结果中，确定重叠图像片段的精确边界是一个难题。传统上，分水岭算法常被用于确定物体边界，其一般方法是先使用形态学操作找到背景，通过距离变换找到前景，然后在剩余区域应用分水岭算法计算图像片段。然而，这种方法在所有情况下都无法产生完美的角点，对于需要精确矩形区域检测的应用，需要专门为此设计的算法。

提出的方法

该算法分为七个步骤，每个步骤对候选点进行细化、学习、过滤和优化。以下是具体步骤：

1. 封闭图计算 ：这是处理过程的第一步，针对分割后的二值图像，获取分割区域所有边界点的图。由于关注的是矩形区域，采用角点提取方法，从每个分割片段的角点获取封闭图。对于图像中的每个片段，都会提取一个独特的图。公式表示为：$S = \bigcup_{i = 1}^{n} S_i$，其中$S_i = {(x, y): (x, y) \in E_{seg}(I)}$，$S_i$表示图像$I$的分割片段$E_{seg}$的边缘，$S$表示图像中所有片段边界点的并集。后续将重点处理一个片段$S_i$，并对其他片段重复此过程。
2. 角点分类 ：对于$S_i$中的每个点，根据其在图中的位置确定点的身份。首先，根据点相对于其相邻点的位