区域邻接图的合并规则

资 源 简 介

区域邻接图的合并规则

详 情 说 明

分水岭算法在图像分割中容易产生过分割问题，导致许多细小的无效区域。为了解决这个问题，通常需要进行区域合并操作。而区域邻接图（RAG）作为合并过程中的关键数据结构，能够有效指导合并流程。

区域邻接图的构建主要基于相邻区域的相似性度量。常见的合并规则包括以下几种：

基于相似性阈值合并：设定一个相似度阈值，当相邻区域的差异小于该阈值时进行合并。常用的相似性度量包括颜色直方图差异、纹理特征或区域间边缘强度等。

最小生成树（MST）策略：在RAG中，将区域间的相似度作为边的权重，使用最小生成树算法逐步合并最相似的区域，直到满足停止条件。

层次化合并：采用自底向上的方式，每次选择相似度最高的区域对进行合并，并动态更新RAG，直到所有区域的差异均超过预设阈值。

基于统计显著性检验：利用假设检验（如T检验）判断相邻区域是否来自同一分布，若统计不显著则合并。

合理选择合并规则可以避免误合并，同时有效减少过分割现象，提升最终分割结果的准确性。