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

在图像分割和计算机视觉领域，区域邻接图（Region Adjacency Graph, RAG）是一种用于表示图像中区域间邻接关系的数据结构。区域邻接图的合并规则通常用于优化分割结果，通过逐步合并相似的区域来减少过分割问题。

### 合并规则的核心思想

邻接关系的维护 区域邻接图的合并操作需要动态更新邻接关系。每合并两个区域后，需要将其邻接信息合并，使得新的区域与原有邻接区域正确关联。

合并准则的选择 常见的合并准则包括： 颜色相似性：若两个区域的平均颜色差异小于阈值，则合并。 纹理相似性：使用纹理特征（如LBP或Gabor滤波器响应）计算相似度。 区域大小：优先合并较小的区域以减少噪声影响。 边界强度：若两个区域间的边界强度较弱（如梯度较低），则倾向于合并。

迭代策略 合并通常采用贪心算法，每次选择最相似的区域对进行合并，直到满足终止条件（如剩余区域数达到目标或相似性阈值无法满足）。

### 优化与扩展

层次化合并：采用多尺度策略，先合并小区域，再逐步合并较大区域。 动态阈值调整：根据图像内容自适应调整合并阈值，避免欠分割或过分割。 结合语义信息：在高级任务中，可引入语义分割结果指导合并过程。

通过合理设计合并规则，区域邻接图能有效提升分割质量，适用于医学影像、遥感图像等复杂场景。