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

区域邻接图（Region Adjacency Graph, RAG）是图像分割中常用的数据结构，用于表示图像中相邻区域之间的关联关系。在实际应用中，我们常常需要将这些区域进行合并，以简化分割结果或去除冗余信息。

### 合并规则的核心思想

相似性度量：合并的首要条件是相邻区域之间的相似性。常见的度量方式包括颜色相似性、纹理相似性或边界强度等，判断两个区域是否足够相似以进行合并。

最小代价合并：通常采用贪心策略，优先合并相似度最高或合并代价最小的相邻区域。例如，在基于颜色直方图的合并中，选择颜色差异最小的区域对进行合并。

结构一致性保持：合并后需更新邻接关系，确保新生成的区域仍然符合图的拓扑结构。例如，若区域A和B合并为C，则C的邻接区域应为原先A和B的所有邻接区域的并集（去除重复）。

迭代优化：合并过程通常是迭代的，每次合并后重新计算邻接关系，并在新的RAG上继续执行合并操作，直至满足终止条件（如区域数量达到预设值或全局相似性阈值）。

### 应用场景

超像素优化：在SLIC等超像素生成算法后，可以使用RAG合并过分割的小区域。 语义分割后处理：减少因分割算法产生的细碎区域，提升语义一致性。 边界平滑：合并弱边界区域，使物体轮廓更加自然。

通过合理设置相似性条件和合并策略，区域邻接图的合并能有效优化分割结果，同时保持较高的计算效率。