区域分裂和合并对图像区域完成分裂合并的算法

资 源 简 介

区域分裂和合并对图像区域完成分裂合并的算法

详 情 说 明

区域分裂与合并算法是一种经典的图像分割技术，它通过迭代操作将图像划分为具有相似特征的区域。算法的核心思想是自顶向下分裂与自底向上合并的结合。

区域分裂阶段采用类似四叉树的分解方式：首先将整幅图像视为一个区域，当该区域不满足均匀性准则（如像素值方差超过阈值）时，将其分裂为四个子区域。这个过程递归进行，直到所有区域都满足均匀性要求或达到最小分区尺寸。

区域合并阶段则考察相邻区域的相似性：若两个相邻区域的某种特征（如平均灰度、纹理）差异小于预定阈值，就将它们合并为一个大区域。常用的合并策略包括基于区域边界的强度差或区域属性的统计相似度。

这种算法相比单纯的分裂或合并方法具有更好的适应性。分裂操作能有效处理图像中的不连续区域，而合并操作可以修正过度分割的问题。典型的应用场景包括医学图像分析、遥感图像处理等领域，常与分水岭算法或区域生长方法结合使用以提升分割精度。