區(qū)域生長(zhǎng)

1、區(qū)域生長(zhǎng)區(qū)域生長(zhǎng)區(qū)域生長(zhǎng)區(qū)域生長(zhǎng)（regiongrowing）是指將成組的像素或區(qū)域發(fā)展成更大區(qū)域的過(guò)程。從種子點(diǎn)的集合開(kāi)始，從這些點(diǎn)的區(qū)域增長(zhǎng)是通過(guò)將與每個(gè)種子點(diǎn)有相似屬性像強(qiáng)度、灰度級(jí)、紋理顏色等的相鄰像素合并到此區(qū)域。它是一個(gè)迭代的過(guò)程，這里每個(gè)種子像素點(diǎn)都迭代生長(zhǎng)，直到處理過(guò)每個(gè)像素，因此形成了不同的區(qū)域，這些區(qū)域它們的邊界通過(guò)閉合的多邊形定義。在區(qū)域生長(zhǎng)中的主要問(wèn)題如下：（1）表示區(qū)域的初始化種子的選擇：在區(qū)域生長(zhǎng)過(guò)程中，這些

2、不同區(qū)域點(diǎn)合適屬性的選擇。（2）基于圖像具體屬性的像素生長(zhǎng)不一定是好的分割。在區(qū)域生長(zhǎng)過(guò)程中，不應(yīng)該使用連通性或鄰接信息。（3）相似性：相似性表示在灰度級(jí)中觀察在兩個(gè)空間鄰接像素之間或像素集合的平均灰度級(jí)間的最小差分，它們將產(chǎn)生不同的區(qū)域。如果這個(gè)差分比相似度閾值小，則像素屬于相同的區(qū)域。（4）區(qū)域面積：最小面積閾值與像素中的最小區(qū)域大小有關(guān)。在分割的圖像中，沒(méi)有區(qū)域比這個(gè)閾值小，它由用戶定義。區(qū)域生長(zhǎng)的后處理（regiongrowin

3、gpostprocessing）：由于非優(yōu)化參數(shù)的設(shè)置，區(qū)域生長(zhǎng)經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致欠生長(zhǎng)或過(guò)生長(zhǎng)。人們已經(jīng)開(kāi)發(fā)了各種各樣的后處理。從區(qū)域生長(zhǎng)和基于邊緣的分割中，后處理能獲得聯(lián)合分割的信息。更加簡(jiǎn)單的后處理是根據(jù)一般啟發(fā)法，并且根據(jù)最初應(yīng)用的均勻性標(biāo)準(zhǔn)，減少分割圖像中無(wú)法與任何鄰接區(qū)域合并的最小區(qū)域的數(shù)量。區(qū)域連接圖區(qū)域連接圖在場(chǎng)景中區(qū)域間的鄰接關(guān)系可以由區(qū)域鄰接圖（regionadjacencygraphRGA）表示。在場(chǎng)景中的區(qū)域由在RGA的

4、節(jié)點(diǎn)集合表示N=N1N2...Nm，這里，節(jié)點(diǎn)Ni表示在場(chǎng)景中的區(qū)域Ri，并且區(qū)域Ri的屬性存儲(chǔ)在節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Ni中。在Ni和Nj之間的邊緣Eij表示在區(qū)域Ri和Rj之間的連接。如果在區(qū)域Ri里存放一個(gè)像素與在區(qū)域Rj彼此相鄰，那么兩個(gè)區(qū)域Ri和Rj是相鄰的。鄰接可能是4連通或8連通的。鄰接關(guān)系是自反（reflexive）和對(duì)稱（symmetric）的，但不一定是可傳遞（transitive）的。下圖顯示具有6個(gè)截然不同區(qū)域的場(chǎng)景鄰接

5、圖。當(dāng)它表示區(qū)域鄰接圖（RAG），二進(jìn)制矩陣A成為鄰接矩陣（adjacencymatrix）。在RAG里，當(dāng)節(jié)點(diǎn)Ni和Nj鄰接，在A中，aij是1。因?yàn)猷徑雨P(guān)系是自反的，矩陣的對(duì)角元素都是1。在上圖的多區(qū)域場(chǎng)景鄰接矩陣（關(guān)系）如下所示。區(qū)域合并和分裂區(qū)域合并和分裂由于在場(chǎng)景中分割單一大區(qū)域，分割算法可能產(chǎn)生許多個(gè)小區(qū)域。在這種情況下，較小的區(qū)域需要根據(jù)相似性合并，并且使較小的區(qū)域更緊密。簡(jiǎn)單的區(qū)域合并算法如下所述。步驟1：使用閾值集合將

6、圖像分割為R1，R2，R，…，Rm。步驟2：從圖像的分割描述中生成區(qū)域鄰接圖（regionadjacencygraphics，RAG）。步驟3：對(duì)于每個(gè)Rj，i=1，2，…，m，從RAG中確定所有Rj，j≠i，如Ri和Rj鄰接。步驟4：對(duì)于所有i和j，計(jì)算在Ri和Rj之間合適的相似性度量Sij。步驟5：如果SijT那么合并Ri和Rj步驟6：根據(jù)相似性標(biāo)準(zhǔn)，重復(fù)步驟3~步驟5，直到?jīng)]有合并的區(qū)域?yàn)橹?。合并的另一個(gè)策略是根據(jù)兩個(gè)區(qū)域之間的邊

7、緣強(qiáng)度。在這個(gè)方法中，在鄰接區(qū)域之間的合并是根據(jù)兩個(gè)區(qū)域間沿標(biāo)定邊界長(zhǎng)度的邊緣強(qiáng)度。如果邊緣強(qiáng)度小，即邊緣點(diǎn)較弱（weak），如果合并沒(méi)有大量改變平均像素強(qiáng)度值，那么可以合并兩個(gè)區(qū)域。還有這種情況：由于錯(cuò)誤的預(yù)處理分割，產(chǎn)生了太小的區(qū)域。這歸結(jié)于不同區(qū)域錯(cuò)誤合并成一個(gè)區(qū)域。在這種情況下，在分割區(qū)域中灰度值的變化可能高于閾值（T），因此，需要將區(qū)域分裂成更小的區(qū)域，這樣每個(gè)更小的區(qū)域都有均勻小方差。分裂和合并可能結(jié)合在一起用于復(fù)雜場(chǎng)景的分