32、基于区域的图像分割及分水岭变换方法解析

基于区域的图像分割及分水岭变换方法解析

1. 基于区域的图像分割概述

在图像分割领域，之前研究的算法主要通过直接提取场景中物体的轮廓，或者分析直方图来确定最优阈值，从而实现图像分割。然而，这些算法的应用受到噪声的限制，噪声会影响边缘提取和阈值确定，并且未利用像素的空间信息。基于区域的分割方法为处理噪声较大的图像提供了一种替代方案。

基于区域的分割方法依据相似像素的聚合方式，可分为以下三类：
- 区域生长 ：从图像的单个像素开始，基于相似性属性触发相邻像素的聚合过程。
- 区域分裂 ：采用相反的方法，先将图像划分为大区域，然后基于像素的差异性进行细分。
- 区域分裂与合并 ：结合了前两种方法的优点。

1.1 区域生长分割

区域生长分割的基本思想是先将图像划分为满足给定同质性标准的不同区域（种子区域），同质性标准可以基于区域的一个或多个特征，如灰度级、纹理、颜色、统计信息、几何模型等。随后，通过应用同质性标准来分析初始同质区域，以确定是否将相邻区域的像素包含在内。

1.1.1 区域生长算法的一般步骤

1. 将输入图像 (f (i, j)) 细分为 (n) 个小区域 (R_k)，这些区域满足预定义的同质性谓词：
   • (P(R_k) = True)，(k = 1, \cdots, n)
2. 使用启发式标准合并两个相邻区域。
3. 合并所有满足步骤 2 中定义标准的相邻区域。如果所