Question

图像分割与提取

Answer 1

  在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。
  例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。

  在前面的章节中，我们讨论了如何使用诸如：

  图像分割是图像处理过程中一种非常重要的操作。分水岭算法将图像形象地比喻为地理学上的地形表面，实现图像分割，该算法非常有效。

  冈萨雷斯在《数字图像处理》一书中，对分水岭算法进行了细致的分析与介绍。OpenCV的官网建议学习者阅读国立巴黎高等矿业学校图像处理实验室（TheImage Processing Laboratory of MINES ParisTech）的CMM（Centre forMathematical Morphology）网站上关于分水岭算法的介绍和动画演示。
  任何一幅灰度图像，都可以被看作是地理学上的地形表面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。如图17-1所示，其中左图是原始图像，右图是其对应的“地形表面”。

  如果我们向每一个山谷中“灌注”不同颜色的水（这里采并纯用了OpenCV官网的表述，冈萨雷斯将灌注表述为在山谷中打洞，然后让水穿过洞以均匀的速率上升）。那么，随着水位不断地升高，不敏盯同山谷的水就会汇集到一起。在这个过程中，为了防止不同山谷的水交汇，我们需要在水流可能汇合的地方构建堤坝。该过程将图像分成两个不同的集合：集水盆地和分水岭线。我们构建的堤坝就是分水岭线，也即对原始图像的分割。这就是分水岭算法桥蔽和。
  在图17-2中，左图是原始图像，右图是使用分水岭算法得到的图像分割结果。在CMM的网站上不仅提供了该示例图像，还提供了动画演示效果
  由于噪声等因素的影响，采用上述基础分水岭算法经常会得到过度分割的结果。过度分割会将图像划分为一个个稠密的独立小块，让分割失去了意义。
  为了改善图像分割效果，人们提出了基于掩模的改进的分水岭算法。改进的分水岭算法允许用户将他认为是同一个分割区域的部分标注出来（被标注的部分就称为掩模）。这样，分水岭算法在处理时，就会将标注的部分处理为同一个分割区域。大家可以尝试使用微软PowerPoint中的“删除背景”功能，加深对此改进算法的理解。