传统图像分割：基于区域的图像语义分割方法

基于区域的图像语义分割方法是以直接寻找区域为基础的分割技术，基于区域提取方法有两种基本形式：一种是区域生长，从单个像素出发，逐步合并以形成所需要的分割区域；另一种是从全局出发，逐步切割至所需的分割区域。

区域生长

区域生长是从一组代表不同生长区域的种子像素开始，接下来将种子像素邻域里符合条件的像素合并到种子像素所代表的生长区域中，并将新添加的像素作为新的种子像素继续合并过程，知道找不到符合条件的新像素为止（小编研一第一学期的机器学习期末考试就是手写该算法 T.T），该方法的关键是选择合适的初始种子像素以及合理的生长准则。

区域生长算法需要解决的三个问题：

（1）选择或确定一组能正确代表所需区域的种子像素；

（2）确定在生长过程中能将相邻像素包括进来的准则；

（3）指定让生长过程停止的条件或规则。

区域分裂合并

区域生长是从某个或者某些像素点出发，最终得到整个区域，进而实现目标的提取。而分裂合并可以说是区域生长的逆过程，从整幅图像出发，不断的分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合并，得到需要图像语义分割的前景目标，进而实现目标的提取。其实如果理解了上面的区域生长算法这个区域分裂合并算法就比较好理解啦。

四叉树分解法就是一种典型的区域分裂合并法，基本算法如下：

（1）对于任一区域，如果H(Ri)=FALSE就将其分裂成不重叠的四等分；

（2）对相邻的两个区域Ri和Rj，它们也可以大小不同（即不在同一层），如果条件H(RiURj)=TURE满足，就将它们合并起来；

（3）如果进一步的分裂或合并都不可能，则结束。

其中R代表整个正方形图像区域，P代表逻辑词。

区域分裂合并算法优缺点：

（1）对复杂图像语义分割效果好；

（2）算法复杂，计算量大；

（3）分裂有可能破怪区域的边界。

在实际应用当中通常将区域生长算法和区域分裂合并算法结合使用，该类算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或者对某些自然景物的图像语义分割等类似先验知识不足的图像分割效果较为理想。

分水岭算法

分水岭算法是一个非常好理解的算法，它根据分水岭的构成来考虑图像的分割，现实中我们可以想象成有山和湖的景象，那么一定是如下图的，水绕山山围水的景象。

分水岭图像语义分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。

分水岭对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化都有可能产生过度分割的现象，但是这也同时能够保证得到封闭连续边缘。同时，分水岭算法得到的封闭的集水盆也为分析图像的区域特征提供了可能。

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