数字图像处理基于区域的分割.pdf

【区域生长分割】是数字图像处理中的重要技术，其核心目标是将图像分割成具有相似属性的多个区域。这一过程始于种子点的选择，通常由用户指定或者通过算法自动选取。种子点是生长区域的起点，它们通常是图像中具有特征性的像素。 区域生长的基本流程如下： 1. **初始化**：选定若干种子像素，这些像素被认为是目标区域的一部分。 2. **扩展**：以种子像素为中心，检查其相邻像素。如果这些相邻像素满足预先设定的相似准则（例如灰度差异小于某个阈值T），则将它们加入当前区域。 3. **迭代**：将新加入的像素作为新的种子，重复上述过程，直至没有满足条件的像素可被包含。 4. **终止规则**：区域生长的停止条件通常基于像素的灰度值、相邻像素的比较或者其他统计特性。当达到某一预设条件（如没有符合条件的相邻像素）时，生长过程结束。 在实际操作中，选择合适的阈值T至关重要。如例子所示，当T=1时，生长结果较好地分割了灰度相近的像素；而当T=3时，整个右侧形成一个区域，分割效果更优；若T=6，则所有像素被归为同一区域，失去了分割的意义。因此，阈值选取需要根据图像的具体情况灵活调整。 为了避免因灰度缓慢变化导致的误合并，可以采用基于区域平均灰度值的比较策略，即用新像素所在区域的平均灰度值而非像素自身灰度值与其他邻域像素比较。这种方法提高了对灰度变化的适应性。 此外，还可以利用区域的统计特性，如灰度分布的相似性，来指导区域生长。例如，比较相邻区域的累积灰度直方图，通过Kolmogorov-Smirnov检测或Smoothed-Difference检测来评估相似性。当检测结果低于预设阈值时，两个区域合并。然而，小区域的尺寸选择会影响结果的可靠性和区域形状，需要在准确性和完整性之间寻找平衡。 在实际应用中，选择种子像素、确定生长准则和设置停止条件是区域生长法的三个关键问题。种子像素可以是亮度最大值的像素，或者根据图像的聚类特性选取。生长准则可以根据问题需求和图像类型（如灰度图或彩色图）来定制。停止条件除了像素满足度外，还可以考虑与图像的全局特征（如尺寸、形状）相关联的准则。 区域生长法是一种基于像素相似性的分割方法，其优点在于简单且易于实现，但需要对参数进行精细调整以适应各种图像场景。通过合理选择种子、生长准则和停止条件，可以有效地进行图像分割，为后续的图像分析和理解提供基础。