1、Graph-Based 方法简介

基于图的图像分割方法将图像伪造成带权值无向图的形式 :

G = (V, E)

其中,V是顶点集合,把图像中的每个像素或者每个区域看成图的一个顶点;E是边的集合,连接相邻的像素点或者相邻区域两个区域。每条边的权值是表示相连接的两部分的特征信息,如颜色特征等。

Graph-Based 方法中,采用RGB颜色空间,把图像中的每个像素用五个分量来表示,例如一个像素I表示为I(X,Y,R,G,B),在构造带权无向图时,把图像的每个像素看成图的节点,边的权值代表该条边所连接的两个像素的颜色特征差异,其边的权值用R,G,B的欧式距离来计算,如图2所示:

其中,v1,v2表示两个像素,R,G,B分别表示三个颜色分量。在合并时,Graph-Based方法采用按照边的权值递增的顺序进行处理,即按照像素相似度由强至弱进行像素的聚类。

Graph-Based方法的合并准则如下:

假设C1,C2为任意两个区域,若C1,C2满足式(3),且D(C1,C2)返回true,则将C1,C2合并,否则C1,C2作为两个单独的区域。

其中,diff(C1,C2)表示C1,C2的类间差异性,如式4所示:

MInt(C1,C2)表示最小的类内差异性,如式5所示:

其中

Int(C)为类内差异,阈值函数T(C)用于控制类间差异比类内差异大的程度。T(C)函数引入的原因在于,当C中的元素数目较小时,Int(C)并不能很好地反映数据局部特征,在一种极端的情况下,当|C|=1,那么Int(C)=0。因此采用一种基于区域大小的阈值函数,其中,|C|表示联通区域的大小,K为常数。

Graph-Based方法有三个参数sigma,min_size,k。这三个参数:sigma 为高斯滤波参数,min_size为分割后希望得到的最小区域的大小;参数k控制着式(7)中的T(C)的大小,对分割结果有着直观重要的影响,当k值取的过小时,算法易出现过分割(欠合并)现象。

转自http://wenku.baidu.com/link?url=Nnhz9BzTLXW1SE91gjLpATmwJ0cFt_iAzvSHPFiC3d5iHSJVmAkQfd-dl3efdQzs08eIFNuvJ3-GIccyqAzgajzjGqDEink4MyVG_8gq6AW

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