图像轮廓提取知识总结

图像轮廓提取




1 基于区域的方法

分割+提取

基于灰度、颜色、纹理等来进行分割，

分割方法：区域生长（计算简单、均匀区域效果好，但是人为确定种子点、容易空洞、噪声敏感）

                  分水岭变换（容易过分割）

                  分裂合并（复杂、计算量大，分裂容易破坏边界）

                   图论

2 基于边缘的方法

分为：基于边缘检测和基于边缘分组

基于边缘检测：边缘检测算子+去除杂点、冗余边缘、修复边缘（噪声敏感）（基于梯度的方法可以归纳到这里）

基于边缘分组：线逼近算法去除噪声+边缘点逐步组合合并成（噪声敏感）

3 基于活动轮廓的方法

方法：snake模型法和水平集法

原理：都是设定一个初始轮廓，不断迭代，直到内部外部能量函数和最小

缺点：初始轮廓敏感

4 基于视觉特性的方法

原理：定义函数模拟人类的视觉特性，构建仿生模型进行特征提取