选择一副灰度图像

资 源 简 介

选择一副灰度图像

详 情 说 明

区域分裂合并法是一种经典的图像分割方法，适用于处理灰度图像的语义划分。该方法通过不断分裂和合并图像区域来实现像素分类，其核心思想是将图像视为由相似属性像素组成的区域集合。

分裂阶段从整幅图像开始，按照预定义的分裂准则（如区域灰度方差超过阈值）将不满足均匀性条件的区域递归划分为更小的子区域，通常采用四叉树结构实现。每次分裂将当前区域均匀分为4个子区域，直到所有区域满足停止条件或达到最小分裂尺寸。

合并阶段则检查相邻区域的相似性，根据合并准则（如区域间灰度均值差异小于阈值）将特征相近的邻域区域重新整合。这一过程通常采用区域邻接图进行遍历，通过迭代优化避免过度分割。

该方法在医学影像和遥感图像处理中表现优异，其优势在于能自适应图像局部特征，但需注意阈值选取对结果的影响。改进方向包括结合边缘检测优化分裂边界，或引入多尺度分析提升合并效率。