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  • 区域生长图像分割算法
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    2020-12-10 17:06:00

    基于区域生长的图像分割算法及其实现

    曾春玲,2011441794

    (重庆科技学院测控2011-02)

    摘要:图像分割的目的是将图像划分为不同的区域,基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。

    是图像处理和计算机视觉的基本问题之一,是图像处理和图像分析的关键步骤。本文对基于区域的图像分

    割方法进行了综述,具体介绍了区域生长法和分裂合并法,并分析出这种算法在应用中的优缺点,实现此

    种算法。

    关键词:图像分割 区域生长 分裂合并

    的每个种子上。区域生长的一个问题是用

    1 引言

    公式描述一个终止规则。基本上,在没有

    像素满足加入某个区域的条件时,区域生

    区域生长是一种古老的图像分割方法,

    最早的区域生长图像分割方法是由Levine 长就会停止。在此次课程设计中,在算法

    的设计上充分反映了这一点。在遍历图像

    等人提出的。该方法一般有两种方式,一种

    是先给定图像中要分割的目标物体内的一 的过程中调用函数testnei,测试i,j点处

    的邻域满足条件的像素。将每次新增长的

    个小块或者说种子区域(seedpoint),再在

    种子点作为下次遍历的中心点,直到区域

    种子区域基础上不断将其周围的像素点以

    不再生长。

    一定的规则加入其中,达到最终将代表该物

    体的所有像素点结合成一个区域的目的;另 2.1区域生长

    一种是先将图像分割成很多的一致性较强,

    区域生长的基本思想是将具有相似性

    如区域内像素灰度值相同的小区域,再按一

    质的像素集合起来构成区域。具体先对每个

    定的规则将小区域融合成大区域,达到分割

    需要分割的区域找一个种子像素作为生长

    图像的目的,典型的区域生长法如 T. 起点,然后将种子像素和周围邻域中与种子

    C.Pong等人提出的基于小面 (facet)模型 像素有相同或相似性质的像素(根据某种事

    的区域生长法,区域生长法固有的缺点是往

    先确定的生长或相似准则来判定)合并到种

    往会造成过度分割,即将图像分割成过多的 子像素所在的区域中。将这些新像素当作新

    区域 。本文对近年来国内外基于区域的图 的种子继续上面的过程,直到没有满足条件

    像分割算法进行了介绍,并分析了各算法在 的像素可被包括进来。这样一个区域就生长

    实际应用中的优缺点。从中可以看出,仅仅 成了。

    使用一种算法实现对图像的分割,越来越难 区域生长需要选择一组能正确代表所

    以满足实际应用中对图像分割的要求。但是 需区域的种子像素,确定在生长过程中的相

    随着图像分割理论的研究,将会有更多的图 似性准则,制定让生长停止的条件或准则。

    像分割算法被提出。图像分割算法也将向更 相似性准则可以是灰度级、彩色、纹理、梯

    快速,更精确的方向发展。 度等特性。选取的种子像素可以是单个像

    2 区域生长法 素,也可以是包含若干个像素的小区域

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    区域生长基本原理区域生长(Region Growth)算法是一种基于区域的传统图像分割算法区域生长可以根据预先定义的生长规则将像素或者小区域不断组合为更大区域的过程。具体地,区域生长是从一组初始种子点出发,通过...

    图像分割的目的是将图像划分为多个不同的区域,所以我们可以直接从寻找图像中的区域来设计分割算法。区域生长正是一种基于区域寻找的传统图像分割算法。

    区域生长基本原理

    区域生长(Region Growth)算法是一种基于区域的传统图像分割算法。区域生长可以根据预先定义的生长规则将像素或者小区域不断组合为更大区域的过程。具体地,区域生长是从一组初始种子点出发,通过预先定义的区域生长规则,将与种子点性质相似的领域像素不断添加到每个种子点上,并且满足区域生长的终止条件时形成最终生长区域的过程。假设为待分割的输入图像阵列,为一组种子点阵列,其中种子点处位置为1,其他位置为0,并且假设和具有相同的尺寸。表示在每个像素点的相关属性。基于8连接的区域生长算法的流程描述如下:

    • 在种子阵列中找到所有的连通分量,将每个连通分量腐蚀为一个像素,并将腐蚀成功的像素标记为1,其他像素标记为0.

    • 在坐标形成图像,如果输入图像在该点坐标处满足给定的属性,则令,否则令。

    • 将中为8连通种子点的所有为1的点添加到s中的每个种子点中直至满足生长结束条件。

    • 最后在不同区域标记出每个连通分量形成最终的分割图像。

    下面我们通过一个简单的计算例子来更加直观地理解区域生长算法。

    假设有如图所示的5×5图像阵列,选定阵列中最大值9作为初始种子点(图中橙色像素块),区域生长的像素阈值为2,现按照区域生长算法对该图像阵列进行分割。

    241b356b1b3e2a532589eee079483fd7.png

    按照区域生长阈值2,取值范围为[7,11],生长后的区域像素均值为7.8。第一次生长效果如图2所示,蓝色区域即第一次生长后的区域。

    5a1f7fc5c53e01faadca6abe51bba02d.png

    第一次生长后的区域均值为7.8,按照生长阈值为2,第二次生长的像素取值范围应为[5.8,9.8],如图3所示,绿色部分为第二次生长的区域结果。

    c1c2a05239d3187c9e6f0b1037ffcd01.png

    第二次生长后的区域均值为7.1,按照生长阈值为2,第三次生长的像素取值范围应为[5.1,9.1],如图4所示,黄色部分为第三次生长的区域结果。

    376d79c1e97a3b8173f093a20f0ad208.png

    第三次生长后的区域均值为6.9,按照生长阈值为2,第三次生长的像素取值范围应为[4.9,8.9],周边已没有满足继续生长的像素点,到此我们停止生长。将生长后的区域标记为1,其他区域标记为0,最终的分割区域如图5所示。

    c24d869db0fd874de44db59142860b73.png

    区域生长分割示例

    给定一张NBA球星科比的图像(如图6所示),我们尝试实现一个区域生长图像分割算法来对该图像进行前景与背景的分割。

    3bf9b6cf2aa36d729ee00bda1cd01aba.png

    现尝试基于C++代码来实现一个区域生长分割算法。按照前述基于8连接的区域生长算法的流程描述,实现过程如下代码所示。

    #include <iostream>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    // 定义区域生长分割算法
    bool RegionGrowing(Mat img, Mat& result, Point2i seed, int threshold) {
      // 将图像全部设置为黑
        result = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1); 
        // 设置种子点范围条件
        if (seed.x < 0 || seed.y < 0 || seed.y > img.rows - 1 || seed.x > img.cols - 1) {
            return false;
        }
        // 种子点集
        vector<Point2i> seeds; 
        // 压入初始种子点
        seeds.push_back(seed); 
        // 种子点设置为白
        result.ptr<uchar>(seed.y)[seed.x] = 255; 
        // 8连接生长方向
        int growDirections[8][2] = { {-1,-1}, {0,-1}, {1,-1}, {-1,0}, {1,0}, {-1,1}, {0,1}, {1,1} }; 
    
    
        // 开始生长
        while (!seeds.empty()) {
            // 取出一个种子点作为现在循环的初始种子点
            Point2i seed_current = seeds.back();
            seeds.pop_back();
    
    
            // 遍历各生长方向的邻点
            for (int i = 0; i < 8; i++) {
                Point2i neighborPoint = { seed_current.x + growDirections[i][0], seed_current.y + growDirections[i][1] }; // 邻点
                if (neighborPoint.x < 0 || neighborPoint.y < 0 || neighborPoint.x > img.cols - 1 || neighborPoint.y > img.rows - 1) { // 邻点超出范围
                    continue;
                }
                if ((result.ptr<uchar>(neighborPoint.y)[neighborPoint.x] == 0) && abs(img.ptr<uchar>(neighborPoint.y)[neighborPoint.x] - img.ptr<uchar>(seed.y)[seed.x]) < threshold) {
                    // 设置为种子点
                    result.ptr<uchar>(neighborPoint.y)[neighborPoint.x] = 255; // 设置为白色
                    seeds.push_back(neighborPoint); // 压入种子集
                }
            }
        }
    
    
        return true;
    }

    基于上述代码分割后的图像如图7所示。可以看到,区域生长算法基本上能分割出目标区域,但因为图像本身复杂性,在分割效果上仍有待提升的地方。

    95ad8be5391d0e21b588d63b37897a8b.png

    参考资料:

    冈萨雷斯 数字图像处理

    https://gy23333.github.io/2020/01/18/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%8C%BA%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2%E2%80%94%E2%80%94%E5%8C%BA%E5%9F%9F%E7%94%9F%E9%95%BF/

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  • 区域生长基本原理区域生长(Region Growth)算法是一种基于区域的传统图像分割算法区域生长可以根据预先定义的生长规则将像素或者小区域不断组合为更大区域的过程。具体地,区域生长是从一组初始种子点出发,通过...

    图像分割的目的是将图像划分为多个不同的区域,所以我们可以直接从寻找图像中的区域来设计分割算法。区域生长正是一种基于区域寻找的传统图像分割算法。

    区域生长基本原理

    区域生长(Region Growth)算法是一种基于区域的传统图像分割算法。区域生长可以根据预先定义的生长规则将像素或者小区域不断组合为更大区域的过程。具体地,区域生长是从一组初始种子点出发,通过预先定义的区域生长规则,将与种子点性质相似的领域像素不断添加到每个种子点上,并且满足区域生长的终止条件时形成最终生长区域的过程。假设为待分割的输入图像阵列,为一组种子点阵列,其中种子点处位置为1,其他位置为0,并且假设和具有相同的尺寸。表示在每个像素点的相关属性。基于8连接的区域生长算法的流程描述如下:

    • 在种子阵列中找到所有的连通分量,将每个连通分量腐蚀为一个像素,并将腐蚀成功的像素标记为1,其他像素标记为0.

    • 在坐标形成图像,如果输入图像在该点坐标处满足给定的属性,则令,否则令。

    • 将中为8连通种子点的所有为1的点添加到s中的每个种子点中直至满足生长结束条件。

    • 最后在不同区域标记出每个连通分量形成最终的分割图像。

    下面我们通过一个简单的计算例子来更加直观地理解区域生长算法。

    假设有如图所示的5×5图像阵列,选定阵列中最大值9作为初始种子点(图中橙色像素块),区域生长的像素阈值为2,现按照区域生长算法对该图像阵列进行分割。

    49a82790f0666dde26d52e6ddcb49bba.png

    按照区域生长阈值2,取值范围为[7,11],生长后的区域像素均值为7.8。第一次生长效果如图2所示,蓝色区域即第一次生长后的区域。

    15da86b5376952ce0dad8add92ea5102.png

    第一次生长后的区域均值为7.8,按照生长阈值为2,第二次生长的像素取值范围应为[5.8,9.8],如图3所示,绿色部分为第二次生长的区域结果。

    6d6595db43f99680bf1cd05a3d009301.png

    第二次生长后的区域均值为7.1,按照生长阈值为2,第三次生长的像素取值范围应为[5.1,9.1],如图4所示,黄色部分为第三次生长的区域结果。

    e4dcae038655f66c6bb8bc59d5705b57.png

    第三次生长后的区域均值为6.9,按照生长阈值为2,第三次生长的像素取值范围应为[4.9,8.9],周边已没有满足继续生长的像素点,到此我们停止生长。将生长后的区域标记为1,其他区域标记为0,最终的分割区域如图5所示。

    aafee632da27a7a9635c18f7970ac2ee.png

    区域生长分割示例

    给定一张NBA球星科比的图像(如图6所示),我们尝试实现一个区域生长图像分割算法来对该图像进行前景与背景的分割。

    41c88aaf6258d4b197d441ca63667d20.png

    现尝试基于C++代码来实现一个区域生长分割算法。按照前述基于8连接的区域生长算法的流程描述,实现过程如下代码所示。

    #include <iostream>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    // 定义区域生长分割算法
    bool RegionGrowing(Mat img, Mat& result, Point2i seed, int threshold) {
      // 将图像全部设置为黑
        result = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1); 
        // 设置种子点范围条件
        if (seed.x < 0 || seed.y < 0 || seed.y > img.rows - 1 || seed.x > img.cols - 1) {
            return false;
        }
        // 种子点集
        vector<Point2i> seeds; 
        // 压入初始种子点
        seeds.push_back(seed); 
        // 种子点设置为白
        result.ptr<uchar>(seed.y)[seed.x] = 255; 
        // 8连接生长方向
        int growDirections[8][2] = { {-1,-1}, {0,-1}, {1,-1}, {-1,0}, {1,0}, {-1,1}, {0,1}, {1,1} }; 
    
    
        // 开始生长
        while (!seeds.empty()) {
            // 取出一个种子点作为现在循环的初始种子点
            Point2i seed_current = seeds.back();
            seeds.pop_back();
    
    
            // 遍历各生长方向的邻点
            for (int i = 0; i < 8; i++) {
                Point2i neighborPoint = { seed_current.x + growDirections[i][0], seed_current.y + growDirections[i][1] }; // 邻点
                if (neighborPoint.x < 0 || neighborPoint.y < 0 || neighborPoint.x > img.cols - 1 || neighborPoint.y > img.rows - 1) { // 邻点超出范围
                    continue;
                }
                if ((result.ptr<uchar>(neighborPoint.y)[neighborPoint.x] == 0) && abs(img.ptr<uchar>(neighborPoint.y)[neighborPoint.x] - img.ptr<uchar>(seed.y)[seed.x]) < threshold) {
                    // 设置为种子点
                    result.ptr<uchar>(neighborPoint.y)[neighborPoint.x] = 255; // 设置为白色
                    seeds.push_back(neighborPoint); // 压入种子集
                }
            }
        }
    
    
        return true;
    }

    基于上述代码分割后的图像如图7所示。可以看到,区域生长算法基本上能分割出目标区域,但因为图像本身复杂性,在分割效果上仍有待提升的地方。

    3dfab262d011045aa54eb26e58f33c23.png

    参考资料:

    冈萨雷斯 数字图像处理

    https://gy23333.github.io/2020/01/18/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%8C%BA%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2%E2%80%94%E2%80%94%E5%8C%BA%E5%9F%9F%E7%94%9F%E9%95%BF/

    
     
    
     
    
     
    
     
    
     
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    【数字图像处理matlab】(区域生长影像分割算法)

    一个效果不是很好的区域生长影像分割算法,需要自己设置一个阈值,分割的结果好坏也与阈值有关系,仅供参考啦。

    function F=grow_seg(image)
    %调用代码--------------------------------------
    %image=rgb2gray(imread('eye.jpg'));
    %grow_seg(image);
    %---------------------------------------------
    
    X=imhist(image);
    [row,column]=size(image);
    X=X';
    [~,index]=max(X);
    seed=index-1;flag=0;
    T=5;     %根据自己的影像特点设置一个阈值
    for i=1:row
        for j=1:column
            if image(i,j)==seed
                flag=1;
                break;
            end   
        end
        if flag==1;
         break;
        end
    end
    image1=zeros(row,column);
    image1(i,j)=1;
    for i=1:row
        for j=1:column
            m=abs(image(i,j)-seed);
            if m<=T
                image1(i,j)=1;
            end
        end
    end
    subplot(1,2,1);imshow(image);
    title('原图像');
    subplot(1,2,2);imshow(image1);
    title('生长算法区域分割后的影像');
    end
    

    测试:
    在这里插入图片描述

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空空如也

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区域生长图像分割算法

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