过分割后区域合并

资 源 简 介

过分割后区域合并

详 情 说 明

在实际的图像分割任务中，过分割（即将图像划分成过多细碎区域）是常见问题。为解决这一问题，区域合并技术应运而生，其核心思想是通过合理的合并策略将过分割的区域重新整合为有意义的整体。

在多尺度框架下，区域合并通常从最细粒度开始，逐步向上层尺度推进。在每个尺度层级，算法会计算相邻区域之间的相似度，判断是否应当合并。相似度的衡量标准通常基于以下特征：

色彩与纹理：通过比较区域间的颜色直方图或纹理特征（如LBP、Gabor滤波器响应），确定它们在视觉上的一致性； 形状兼容性：分析区域边界的吻合程度或轮廓的连续性，避免合并形状差异过大的区域； 空间关系：优先合并相邻或重叠区域，同时考虑多尺度下的位置关联性。

合并过程中需动态更新区域属性，并采用层次化策略（如贪心算法或图结构优化）确保结果既不过度合并，也不残留琐碎分区。最终，合并后的区域能更准确地对应图像中的实际物体或结构。