图像分割-分割和合并(四叉树)

本文关键字：四叉树 合并 分割 图像分割 | 更新日期: 2023-09-27 18:05:22

是否有图像分割的分割和合并方法的实现?如有任何建议，不胜感激。

图像分割-分割和合并(四叉树)

什么是分段?

分割是指将你的图像分割成几个相连的区域。基本上，您可以使用两种区域定义进行分割:您可以将区域定义为一组连接的相似像素，或者一组由不连续点(边缘)包围的连接像素。分割和合并使用第一种方法。

从数学上讲:如果你的整个图像是由一组像素(称为R)表示的，那么你会想得到像

这样的子集
  1. 分割完成，因此所有子区域之和为整个R。所有区域的并集为R1 U R2 U…U Rn = R
  2. Ri已连接。
  3. 区域是不同的。我R <子>帽;j R <子> =空;考虑到i≠j
  4. 区域具有类似的属性。这可以用一个称为均匀性准则(P)的函数来表示。对于给定区域的成员，它应该为TRUE，对于所有其他区域，它应该为FALSE。
  5. 邻居区域不能合并。对于所有区域P(Ri U Rj)=FALSE，给定i≠j.

拆分和合并算法是关于什么的?

所以首先，我们必须选择一个齐次准则。均匀性标准可以是全局的(取决于整个区域)或局部的(取决于区域的一个小窗口，如果对所有窗口都成立，那么对区域也是成立的)。一个简单的例子是，与平均值的偏差应该小于阈值。我原则;p <子> isin; R <子>:|我<子> & # 956;|勒;f * & # 963;。

拆分和合并算法有两个阶段:拆分和合并阶段。在分割阶段，我们递归地将区域分成四个子区域(从整个图像作为一个区域开始)，直到所有子区域都满足我们的均匀性标准。很容易看出分割的1-4个条件都满足了。为了满足5条件，我们继续进行合并步骤。

在合并步骤中，我们检查每两个相邻区域的p (Ri U Rj)=TRUE，并合并这两个区域。我们重复这个步骤，直到不再需要更改为止。现在我们满足了所有条件，我们将图像分割成子区域。

下面是分割和合并算法的伪代码:

  1. Init:我们只有一个大的区域(整个图像)。
  2. 分裂:如果P(Ri)=TRUE继续下一步。否则将Ri细分为4个子区域，并对其执行步骤2。
  3. 合并:如果Ri和Rj相邻且P(Ri U Rj) = TRUE，则合并两个区域，然后重复步骤3。如果没有这样的区域，我们就完了。

这是我的实现。我不是一个c++/opencv大师，所以如果有人找到一些方法来优化这个脚本添加评论请!

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat img;
Size size;
struct region {
    // tree data structure
    vector<region> childs;
    bool validity; // TODO: have a method for clear the data structure and remove regions with false validity
    // tree for split&merge procedure
    Rect roi;
    Mat m;
    Scalar label;
    Mat mask; // for debug. don't use in real cases because it is computationally too heavy.
};
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- merging
bool mergeTwoRegion(region& parent, const Mat& src, region& r1, region& r2,  bool (*predicate)(const Mat&)) {
    if(r1.childs.size()==0 && r2.childs.size()==0) {
        Rect roi1 = r1.roi;
        Rect roi2 = r2.roi;
        Rect roi12 = roi1 | roi2;
        if(predicate( src(roi12) )) {
            r1.roi = roi12;
            // recompute mask
            r1.mask = Mat::zeros(size, CV_8U);
            rectangle(r1.mask, r1.roi, 1, CV_FILLED);
            r2.validity = false;
            return true;
        }
    }
    return false;
}
void merge(const Mat& src, region& r, bool (*predicate)(const Mat&)) {
    // check for adjiacent regions. if predicate is true, then  merge.
    // the problem is to check for adjiacent regions.. one way can be:
    // check merging for rows. if neither rows can be merged.. check for cols.
    bool row1=false, row2=false, col1=false, col2=false;
    if(r.childs.size()<1) return;
    // try with the row
    row1 = mergeTwoRegion(r, src, r.childs[0], r.childs[1], predicate);
    row2 = mergeTwoRegion(r, src, r.childs[2], r.childs[3], predicate);
    if( !(row1 | row2) ) {
        // try with column
        col1 = mergeTwoRegion(r, src, r.childs[0], r.childs[2], predicate);
        col2 = mergeTwoRegion(r, src, r.childs[1], r.childs[3], predicate);
    } 
    for(int i=0; i<r.childs.size(); i++) {
        if(r.childs[i].childs.size()>0) 
            merge(src, r.childs[i], predicate);
    }
}
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- quadtree splitting
region split(const Mat& src, Rect roi, bool (*predicate)(const Mat&)) {
    vector<region> childs;
    region r;
    r.roi = roi;
    r.m = src;
    r.mask = Mat::zeros(size, CV_8U);
    rectangle(r.mask, r.roi, 1, CV_FILLED);
    r.validity = true;
    bool b = predicate(src);
    if(b) {
        Scalar mean, s;
        meanStdDev(src, mean, s);
        r.label = mean;
    } else {
        int w = src.cols/2;
        int h = src.rows/2;
        region r1 = split(src(Rect(0,0, w,h)), Rect(roi.x, roi.y, w,h), predicate);
        region r2 = split(src(Rect(w,0, w,h)), Rect(roi.x+w, roi.y, w,h), predicate);
        region r3 = split(src(Rect(0,h, w,h)), Rect(roi.x, roi.y+h, w,h), predicate);
        region r4 = split(src(Rect(w,h, w,h)), Rect(roi.x+w, roi.y+h, w,h), predicate);
        r.childs.push_back( r1 );
        r.childs.push_back( r2 );
        r.childs.push_back( r3 );
        r.childs.push_back( r4 );
    }
    //merge(img, r, predicate);
    return r;
}
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- tree traversing utility
void print_region(region r) {
    if(r.validity==true && r.childs.size()==0) {
        cout << r.mask << " at " << r.roi.x << "-" << r.roi.y << endl;
        cout << r.childs.size() << endl;
        cout << "---" << endl;
    }
    for(int i=0; i<r.childs.size(); i++) {
        print_region(r.childs[i]);
    }
}
void draw_rect(Mat& imgRect, region r) {
    if(r.validity==true && r.childs.size()==0) 
        rectangle(imgRect, r.roi, 50, .1);
    for(int i=0; i<r.childs.size(); i++) {
        draw_rect(imgRect, r.childs[i]);
    }
}
void draw_region(Mat& img, region r) {
    if(r.validity==true && r.childs.size()==0) 
        rectangle(img, r.roi, r.label, CV_FILLED);
    for(int i=0; i<r.childs.size(); i++) {
        draw_region(img, r.childs[i]);
    }
}
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- split&merge test predicates
bool predicateStdZero(const Mat& src) {
    Scalar stddev, mean;
    meanStdDev(src, mean, stddev);
    return stddev[0]==0;
}
bool predicateStd5(const Mat& src) {
    Scalar stddev, mean;
    meanStdDev(src, mean, stddev);
    return (stddev[0]<=5.8) || (src.rows*src.cols<=25);
}
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- main
int main( int /*argc*/, char** /*argv*/ )
{
    img = (Mat_<uchar>(4,4) << 0,0,1,1,
                               1,1,1,1, 
                               3,3,3,3,
                               3,4,4,3);
    cout << img << endl;
    size = img.size();
    region r;
    r = split(img, Rect(0,0,img.cols,img.rows), &predicateStdZero);
    merge(img, r, &predicateStdZero);
    cout << "------- print" << endl;
    print_region(r);
    cout << "-----------------------" << endl;
    img = imread("lena.jpg", 0);
    // round (down) to the nearest power of 2 .. quadtree dimension is a pow of 2.
    int exponent = log(min(img.cols, img.rows)) / log (2);
    int s = pow(2.0, (double)exponent);
    Rect square = Rect(0,0, s,s);
    img = img(square).clone();
    namedWindow("original", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow( "original", img );
    cout << "now try to split.." << endl;
    r = split(img, Rect(0,0,img.cols,img.rows), predicateStd5);
    cout << "splitted" << endl;
    Mat imgRect = img.clone();
    draw_rect(imgRect, r);
    namedWindow("split", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow( "split", imgRect );
    imwrite("split.jpg", imgRect);
    merge(img, r, &predicateStd5);
    Mat imgMerge = img.clone();
    draw_rect(imgMerge, r);
    namedWindow("merge", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow( "merge", imgMerge );
    imwrite( "merge.jpg", imgMerge );
    Mat imgSegmented = img.clone();
    draw_region(imgSegmented, r);
    namedWindow("segmented", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow( "segmented", imgSegmented );
    imwrite( "segmented.jpg", imgSegmented );
    while( true )
    {
        char c = (char)waitKey(10);
        if( c == 27 ) { break; }
    }
    return 0;
}
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