图像分割的奇妙之旅：区域分裂合并与区域生长算法详解

引言：图像分割的艺术

图像分割是计算机视觉领域的核心技术之一，它像一把解剖刀，将图像分解成具有特定意义的区域。今天我们将探索两种经典算法：区域分裂合并(Region Splitting and Merging)和区域生长(Region Growing)，并用Python代码实现它们的魔法效果

一、区域分裂合并：分而治之的智慧

算法原理

分裂阶段：从整张图像开始，递归地将不符合均匀性条件的区域划分为四个象限
合并阶段：将满足合并条件的相邻子区域重新组合
终止条件：区域标准差小于阈值或尺寸达到最小单位

def div_img(img, y, x, h, w, th, th1):
    if np.std(img[y:y+h, x:x+w]) > th and min(h, w) >= 10:
        # 递归分裂四个象限
        div_img(img, y, x, round(h/2), round(w/2), th, th1)
        div_img(img, y, x+round(w/2), round(h/2), round(w/2), th, th1)
        div_img(img, y+round(h/2), x, round(h/2), round(w/2), th, th1)
        div_img(img, y+round(h/2), x+round(w/2), round(h/2), round(w/2), th, th1)
    else:
        Mer_img(img, y, x, h, w, th1)  # 合并处理

def Mer_img(img, y, x, h, w, th1):
    # 根据区域平均灰度决定合并为白/黑
    if np.mean(img[y:y+h, x:x+w]) > th1:
        img[y:y+h, x:x+w] = 255
    else:
        img[y:y+h, x:x+w] = 0

参数解析

• th：区域标准差阈值（控制分裂灵敏度）
• th1：灰度平均值阈值（决定合并为黑/白）
• 最小区域尺寸：10×10像素（防止过度分割）

效果分析

原图中的连续区域（如物体轮廓）会被划分为均匀的色块，适合处理纹理简单、边界清晰的图像。调整阈值可控制分割粒度。

二、区域生长：种子发芽的魔法

算法原理

1. 播种：选择初始种子点（示例中为(148, 142)）
2. 生长：检查种子点邻域（8方向）
3. 纳入条件：邻域点灰度与种子点差异≤阈值
4. 扩散：将符合条件的点加入种子队列

   dire = [(-1,-1), (0,-1), (1,-1), (1,0), (1,1), (0,1), (-1,1), (-1,0)]  # 8邻域
   
   seeds = [(148, 142)]  # 初始种子
   img_v = np.zeros(img.shape)  # 创建空白分割图
   
   while seeds:
       seed = seeds.pop(0)
       value = int(img[seed[1], seed[0]])
       img_v[seed[1], seed[0]] = 1  # 标记已访问
       
       # 遍历8个邻域方向
       for dx, dy in dire:
           nx, ny = seed[0] + dx, seed[1] + dy
           # 边界检查
           if 0 <= nx < img.shape[1] and 0 <= ny < img.shape[0]:
               # 灰度差检查 & 未访问检查
               if abs(int(img[ny, nx]) - value) <= threshold and img_v[ny, nx] == 0:
                   img_v[ny, nx] = 1
                   seeds.append((nx, ny))  # 新种子入队
   

关键参数

• 种子选择：直接影响生长结果（示例中为(148,142)）
• 生长阈值：控制区域包容性（示例threshold=10）
• 邻域定义：8邻域比4邻域更易穿透狭窄区域

效果分析

区域生长算法能精确提取与种子点特征相似的连通区域，特别适合医学图像中特定组织的分割。

三、双剑合璧：方法对比与应用场景

特性	区域分裂合并	区域生长
初始化	无需人工干预	需要选择种子点
计算复杂度	较高（递归操作）	较低（队列遍历）
适用图像	多目标、纹理简单	单目标、特征明显
优势	全自动分割	精确控制目标区域
劣势	可能产生方块效应	依赖种子点位置
典型应用	卫星图像分割、工业零件检测	肿瘤检测、细胞分析

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四、结语：探索永无止境

通过这两种算法，我们见证了计算机如何理解图像的内在结构。区域分裂合并像一位严谨的架构师，而区域生长则像耐心的园丁。在实际应用中，常将它们与其他方法（如边缘检测）结合使用。

# 完整代码获取
# 访问https://github.com/tangchao37/DIP.git