帶升壓圖的圖像分割

Question

我最近發現了boost :: graph。 由於我從沒使用過圖論，所以我想知道如何解決升壓圖的以下問題。

假設我有一個簡單的（灰度）2D圖像，我想從中提取滿足特定條件的區域，例如像素值>閾值。 上面是白色，下面是黑色。

我將如何實施？

我的第一個線索是為圖像中的每個像素向圖形添加一個單一的頂點。 然后將每個像素頂點以相同的顏色（白色/黑色）連接到其相鄰像素。 然后，我可以使用connected_components（）函數提取區域。

還是連接所有相鄰像素並將邊界信息編碼到邊緣（邊界邊緣，非邊界邊緣）更有效？

Answer 1

實際上，有一些有趣的基於圖論的分割算法，稱為圖割分割。 他們使用彩色邊緣對相鄰像素之間的差異信息進行編碼。

對於您的非常簡單的細分，盡管對我而言根本不使用圖。

Answer 2

我肯定會在前者中為每個像素創建一個頂點，然后連接共享標准的像素（或相鄰像素，具體取決於您要執行的操作）。 這樣，您可以進行“像素遍歷”來查找圖像中滿足特定條件的所有區域（或至少相鄰區域）。

為了找到適合您條件的第一個像素以開始步行序列，可以使用兩種方法。 1）從圖像中隨機選擇像素； 2）保存指向適合您不同條件的像素的列表指針（每個條件只需要一個像素），或3）在圖像上保存某種類型的漸變信息，以便從圖像中只選擇一個像素，然后您可以沿着梯度流進行搜索以找到所需的像素（即，梯度將為您提供方向信息，指示您需要在何處選擇下一個像素以更接近所需像素）您要尋找的標准）。 我認為選擇1或2最容易實現。

希望這可以幫助，

傑森