a表示开始选取的生长点在生长的过程中每个生长点都将本身上下左右4个像素点和初试选取的生长点比较灰度值如果灰度值的差的绝对值在设定的阈值内则认为这些点是属于相同区域并将其合并否则将灰度差大于设定阈值的点删除重复检查区域内的像素点直到没有像素点可以合并位置 Python图 像分割之区域增长法 原文链接: 一、...
区域增长方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法,从初始区域(如小邻域或甚至于每个象素)开始,将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域,直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。 区域生长的原理 区域生长...
区域增长法是一种已受到计算机视觉界十分关注的图像分割方法。它是以区域为处理对象的,它考虑到区域内部和区域之间的同异性,尽量保持区域中像素的临近性和一致性的统一。这样就可以更好地分辨图像真正的边界。 2 举例 下面我们通过一个例子来进行详细的解释。 上图示意的是区域增长的过程,图中的方格表示图像的像素点...
2.5 基于区域增长的分割 分析:区域增长法考虑到区域内部和区域之间的同异性,尽量保持区域中像素的临近性和一致性的统一,更利于分辨图像真正的边界。区域增长法是在图像上选定一个种子点,记录该点的灰度值,作为一致性判断的标准阈值,此外还需要定义一个标准差。 算法的主要过程如下: Step1: 选取一个未被加入区域的...
区域增长法是其中一种常用的平面分割方法,它通过计算点云中点与其邻域点之间的差异来判断是否属于同一平面,并将属于同一平面的点划分为一个区域。 一、区域增长法的原理 区域增长法是一种基于种子点的迭代算法,通过不断扩散种子点周围的邻域点,将属于同一平面的点合并为一个区域。其基本原理如下: 1. 随机选择一个...
区域增长法是一种已受到计算机视觉界十分关注的图像分割方法。它是以区域为处理对象的,它考虑到区域内部和区域之间的同异性,尽量保持区域中像素的临近性和一致性的统一。这样就可以更好地分辨图像真正的边界。 基于区域的分割方法的关键在于定义一个一致性准则,用来判断两个邻接的区域是否可以合并,一致则将两区域合并,...
源簇 区域增长方法源簇 区域增长方法 原理。 这种基于法线与曲率比较的算法,其核心在于通过比较点法线之间的角度,把那些满足平滑约束条件的相邻点合并起来。最终输出的结果是一簇簇的点集,并且每一个簇的点集都被认定属于同一个平面。之所以区域增长要从曲率值最小的点开始,是因为曲率最小的点处于平坦区域,从最...
区域增长法是一种在计算机视觉领域备受欢迎的图像分割方法。它以区域为处理对象，注重区域内部和区域之间的同异性，力求保持像素的临近性和一致性，从而更准确地识别图像边界。以下通过示例详细说明区域增长法的步骤。首先，自上而下、自左而右扫描图像，找到未访问的第一个像素（点标记为x0, y0）。接...
Regiongrowing(ho_Image,&ho_Regions,1,1,3,1000);//区域增长法分割图像为区域 //此方法分割的区域可能有重叠//参数1:输入图像//参数2:分割后的输出区域//参数3Row和参数4Col :定义了在图像内相邻移动的模板的长和宽度大小//参数5:两个相邻模板中心灰度值差,如果小于这个值就合并为同一区域//参数6:作为...