基于四叉树分解并且使用区域分离和合并的图像分割

资 源 简 介

基于四叉树分解并且使用区域分离和合并的图像分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，而基于四叉树分解的方法通过分层处理实现了高效的区域划分。四叉树结构将图像递归分割为四个象限，直到满足特定条件（如区域均匀性），形成树状层次。

分离阶段从根节点开始，根据像素差异判断是否继续分裂子区域，确保每个叶节点代表一个相对均匀的块。合并阶段则反向操作，将相邻的相似区域重新组合，最终得到语义连贯的分割结果。这种方法尤其适用于存在明显边界或纹理变化的场景，既能降低计算复杂度，又能保持关键细节。

与传统分割相比，四叉树分解通过空间自适应划分避免了全局阈值处理的局限性，但需注意过度分裂可能导致碎片化，合理设置合并条件至关重要。