灰度图像--图像分割 区域分割之区域分离

学习DIP第59天
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开篇废话

废话开始，今天本来只想写一篇，但晚上觉得还是快把区域分割简单介绍下，后面开始彩色图像类的知识学习和代码实现，下一篇介绍分水岭算法，这才是个头疼的算法，今天的区域分离（合并）相对比较好理解。

算法原理

首先本算法依然是基于区域的，用到的区域的性质是区域的均值和标准差，简单描述算法，如果一个区域满足设定的均值范围和标准差范围，设置整个区域为亮，否则将次区域分为四份，每一份继续递归进行，直至预先设定的最小区域。

从结构来讲可以抽象成一颗四叉树：

算法最核心的是设计一个判别式，上面说的判别式是均值和均方的联合，也可以使用其他判别式，根据实际情况可以具体设计。

算法：

1. 初始化，输入参数，包括均值上下界m1,m2，标准差上下界d1,d2
2. 计算区域均值和标准差，如果满足条件，输出对应设置为亮 否者将区域分为四份
3. 将其中一份带入步骤2递归进行计算
4. 如果区域分割小于设定的最小值结束递归。

代码

/*******************************************************************************//* *区域分割算法，递归进行判断 *如果区域不符合条件，将区域 *分为四份，递归判断每个区域 *知道区域分为最小设定值 */void findSplitRegion(double *src,double *dst,int width,int height,int x,int y,int w_width,int w_height,double mean_param1,double mean_param2,double variance_param1,double variance_param2){    double mean=RegionMean(src, width, height, x, y, w_width, w_height);    double variance=RegionStdDeviation(src, width, height, x, y, w_width, w_height);    if(mean>mean_param1&&       mean<=mean_param2&&       variance>variance_param1&&       variance<=variance_param2){        RegionSetOne(dst, width, height, x, y, w_width, w_height);    }else{#define MINIMAL_CELL 3        if(w_width>=MINIMAL_CELL&&w_height>=MINIMAL_CELL){            findSplitRegion(src, dst, width,height, x, y, w_width/2+1, w_height/2+1, mean_param1, mean_param2, variance_param1, variance_param2);            findSplitRegion(src, dst, width,height, x+w_width/2, y, w_width/2+1, w_height/2+1, mean_param1, mean_param2, variance_param1, variance_param2);            findSplitRegion(src, dst, width,height, x+w_width/2, y+w_height/2+1, w_width/2+1, w_height/2, mean_param1, mean_param2, variance_param1, variance_param2);            findSplitRegion(src, dst, width,height, x, y+w_height/2, w_width/2+1, w_height/2+1, mean_param1, mean_param2, variance_param1, variance_param2);        }    }}void RegionSplit(double *src,double *dst,int width,int height,double mean_param1,double mean_param2,double variance_param1,double variance_param2){    double *dsttemp=(double *)malloc(sizeof(double)*width*height);    findSplitRegion(src, dsttemp, width, height, 0,0, width, height, mean_param1, mean_param2, variance_param1,variance_param2);    matrixCopy(dsttemp, dst, width, height);    free(dsttemp);}

实验结果

原图：

想要分离周围的星云,参数见图中标注：

原图：

同样分离周围的星云，参数见图中标注：

总结

此算法运行速度很快，但精确度不够高，因为设置的最小区域值决定了区域分割的准确性，所以会有锯齿状的边缘，这是一个缺点。
待续。。。